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公开(公告)号：CN112164462B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011030248.4
申请日：2020-09-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌风险评估方法、系统、介质及设备，该方法包括下述步骤：输入身体指标测量数据样本；构建S型动态收敛差分神经网络，设定S型动态收敛差分神经网络输入层与隐含层之间各个连接权重分量随机初始化且保持不变，隐含层与输出层之间各个连接权重分量随机初始化并进行训练；采用多种不同类型的变换函数训练出对应多种不同的S型动态收敛差分神经网络模型；完成训练的S型动态收敛差分神经网络模型对输入的身体指标测量数据样本进行预判，得到预判结果；采用基于少数服从多数的投票原则对预判结果进行评估，得出最终的乳腺癌风险评估结果。本发明提高了模型训练效率，同时运用综合评估机制能有效保证风险评估结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN113476065B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111039147.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多类肺炎诊断系统，包括读片模块、特征获取模块、训练学习模块、诊断模块和结果输出模块。读片模块用于在计算机的硬盘上存储有诊断系统，通过视图传输设备输入体检者X光正位胸片图像；特征获取模块用于构建并预训练深度卷积块网络模型作为图像特征提取器，采用图像特征提取器提取X光正位胸片图像的特征形成样本；训练学习模块用于构建并训练多个动态学习网络分类器；诊断模块用于针对各个动态学习网络分类器，构建双阶段集成动态学习网络模型来对图像进行诊断，得到诊断预测结果；结果输出模块用于输出最终诊断结果。该系统通过双阶段集成动态学习网络模型大大提高了训练速度和诊断效率。
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公开(公告)号：CN109993255B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201910199784.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K19/06
Abstract: 本发明公开了一种图像编码与解码的方法，包括以下步骤：将用于识别的图像表示成半径为R的圆并且16等份，每条等分线半径代表一个十六进制数，按顺时针方向将等分线半径按照十六进制数从0编到F；编码过程是将数字字符串从左到右逐个字节按顺时针方向画出半径为Ri画圆弧，圆弧依次由内向外布置，圆弧起点和终点的等分线分别代表一个十六进制数，结束符的圆弧半径等于R。解码过程是从圆心出发，由内向外对每一条圆弧的起点和终点进行识别读取，将所对应的十六进制数依次排列，生成数据字符串供机器内部处理。本发明方便机器检测识别，可用于动态拍照，模糊处理。图像与其数据字节串一一对应，使得两个过程的结果更为准确，效率较高。
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公开(公告)号：CN113476065A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202111039147.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多类肺炎诊断系统，包括读片模块、特征获取模块、训练学习模块、诊断模块和结果输出模块。读片模块用于在计算机的硬盘上存储有诊断系统，通过视图传输设备输入体检者X光正位胸片图像；特征获取模块用于构建并预训练深度卷积块网络模型作为图像特征提取器，采用图像特征提取器提取X光正位胸片图像的特征形成样本；训练学习模块用于构建并训练多个动态学习网络分类器；诊断模块用于针对各个动态学习网络分类器，构建双阶段集成动态学习网络模型来对图像进行诊断，得到诊断预测结果；结果输出模块用于输出最终诊断结果。该系统通过双阶段集成动态学习网络模型大大提高了训练速度和诊断效率。
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