公开(公告)号：CN117237787B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311509346.X

申请日：2023-11-14

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 曾帅 ,  苏健 ,  周琪华 ,  袁程胜 ,  廖灵芝

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/22 ,  G06V10/24 ,  G06V10/44 ,  G06V10/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双层强化网络的被动篡改检测方法，双层强化网络由两部分组成：即篡改定位强化网络和篡改边缘强化网络；其方法过程为：通过主干网络编码器提取篡改图像的初始特征；将初始特征输入到篡改检测定位强化网络中，得到全局关系特征；将初始特征和全局关系特征输入到主干网络中进行解码，并输出初步检测结果；通过篡改检测边缘强化网络得到篡改图像的边缘局部关系特征；将边缘局部关系特征和初步检测结果输入到主干网络中进行解码，得到最终篡改检测结果。本发明所公开的篡改检测定位强化网络能够对篡改区域进行精准定位，并设计篡改检测边缘强化网络实现对篡改区域边缘进行精确检测。

公开(公告)号：CN119251228B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411776956.0

申请日：2024-12-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 谈玲 ,  朱吉宁 ,  夏景明 ,  苏健

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于小样本学习的深度可解释皮肤病识别方法，属于图像处理领域，将同类或异类皮肤病图像分别输入双分支小样本对比学习网络中，对皮肤病图像的病变区域进行分割生成病变分割掩码，提取其中形状信息，并定位包含病变区域的最小正方形边框，进行裁剪缩放获得病变图像；提取两个支路病变图像对应分支的深浅特征，计算双支路深浅特征的对比损失，以优化网络参数，同时提取多尺度纹理信息；将包含形状信息、纹理信息的元数据与图像的深浅特征进行多模态融合用于皮肤病识别，通过多阶段的深度学习网络与医学诊断逻辑的结合，逐步提取并融合病变区域的形态、纹理等特征，以提高皮肤病识别的分类准确性和模型的可解释性。

公开(公告)号：CN209377561U

公开(公告)日：2019-09-13

申请号：CN201820915344.9

申请日：2018-06-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 庄伟 ,  苏健 ,  金子龙 ,  王保卫 ,  张健

IPC: A61B5/0402 ,  A61B5/16

Abstract: 本实用新型公开了一种具有情境感知能力的远程心电监测节点，包括三个导联电极、一个导联接收器和导联电极底片；三个导联电极分别为第一导联电极、第二导联电极和零号导联电极；三个导联电极各通过一个导联电极底片粘附于人体的心脏部位；第一导联电极和第二导联电极均包括电源、NRF51822控制器和三轴加速度计；零号导联电极包括第三电源和NRF51822控制器；导联接收器包括NRF51822控制器、心电采集模块和第四电源。本申请结构紧凑、低功耗，在实现准确获取病人心电信号的同时，能够识别当前病人所处的情境，并且能够根据病人运动强度自动选择可靠性更高的导联电极，提高ECG信号获取的准确度，从而为后期心脏科医生更为准确客观地分析ECG数据提供坚实有力的帮助。