公开(公告)号：CN116091519A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202211644781.9

申请日：2022-12-20

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陈新建 ,  沈佳燕 ,  陈中悦 ,  朱伟芳

IPC: G06T7/11 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其是指一种脉络膜新生血管生长预测方法、装置及存储介质。本发明提出了一种基于卷积神经网络的CNV生长预测方法，将采集到的图像分割出感兴趣的CNV病变区域，并将其与原图进行拼接，作为生长预测的输入，保证CNV生长预测的准确性，所提出的基于注意力的门控递归单元，由于集成了纵向数据的空间注意力和通道注意力，着重关注时空序列图像的空间位置的变化，在减少计算量的同时，能够在多维数据中执行卷积操作来捕获时空序列图像的空间特征，在生长预测方面具有更好的性能。

公开(公告)号：CN113256738B

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202110700467.7

申请日：2021-06-23

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陈中悦 ,  邓伟业 ,  张子琪 ,  蒋婧玮 ,  井开 ,  裘红翠

IPC: G06T7/80 ,  G06T7/62 ,  G06T7/13 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双目的包裹体积测量方法，包括：标定双目相机；双目相机获取待测包裹原始图像，并进行双目校正；计算图像中心水平条带视差图并填充空洞；计算图像中心垂直条带视差图并填充空洞；根据水平条带视差图和垂直条带视差图检测视差跳变区域，获取4个视差边缘点集合；以4个视差边缘点集合为基础拟合出4条直线方程；绕每条线段的中心旋转调整两对边，使得对边平行；得到待测包裹的高度；得到待测包裹的长和宽，根据待测包裹的长、宽、高计算待测包裹体积。本发明基于双目的包裹体积测量方法不需消耗大量资源计算全图的稠密深度图，只需计算出少量深度信息，即可准确测量包裹体积，具有计算量少、稳定性好、准确率高的优点。

公开(公告)号：CN112869704B

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202110140542.9

申请日：2021-02-02

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陈新建 ,  汪恋雨 ,  朱伟芳 ,  陈中悦

IPC: A61B3/12 ,  A61B3/14 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06T9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种基于循环自适应多目标加权网络的糖尿病视网膜病变区域自动分割方法，涉及医学图像分割技术领域，所述方法包括：获取样本眼底彩照图像；根据样本眼底彩照图像训练糖尿病视网膜病变区域分割模型，糖尿病视网膜病变区域分割模型包括循环自适应多目标加权网络，循环自适应多目标加权网络用于自适应的为不同目标分配权重并增强网络的稳定性，不同目标包括样本眼底彩照图像中的背景、出血HE、硬性渗出EX、微血管瘤MA、视盘OD和棉绒斑SE中的至少一种，训练后的视网膜病变分割模型用于对目标眼底彩照图像进行分割。也即通过自适应的为不同目标分配权重，进而缓解子类间不平衡的问题，达到了可以提高网络的分割精度的效果。