-
公开(公告)号：CN118136269A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410284924.2
申请日：2024-03-13
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了面向不完整多模态数据的模糊知识蒸馏方法，属于医学信息智能诊断技术领域，解决了知识蒸馏过程中教师模型和学生模型之间模型能力不匹配的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、使用由Kawahara提出的边到边卷积E2E，边到节点卷积E2N，节点到图卷积N2G获取每一步的特征图；S2、获得经过概括和选择的信息；S3、设计了三类损失函数，分别为表示损失、预测分布损失和交叉熵损失；S4、通过最小化三类损失函数，对学生网络进行训练。本发明的有益效果为：本发明可以显著提高在模态缺失情况下模型对精神疾病识别的准确率，辅助医生进行诊断分析，给患者带来更好的医疗服务。
-
公开(公告)号：CN117542503A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311334208.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/16
Abstract: 本发明提供了基于动态证据融合神经网络的精神分裂症多视图分类方法，属于智能医学处理技术领域；其技术方案为：利用边缘到边缘、边缘到节点和节点到图卷积滤波器提取精神分裂症患者动态脑网络连接矩阵每个视图的特征图；将每个视图的特征图分别通过全连接层和激活层以获得多视图动态证据；根据动态证据导出迪利克雷分布参数，调整置信度后构建动态信任函数并计算每个视图的动态信任函数；在分类的决策层进行证据融合后获得联合信任函数；使用多视图损失函数训练神经网络。本发明的有益效果为：本发明分类精度较好，为精神分裂症诊断提供决策支持，提高患者就医满意度。
-
公开(公告)号：CN116665906B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310601158.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI数据；S2：构建孪生神经网络；S3：设计特征相似性与标签相似性度量模块；S4：定义置信度评估脑龄预测模块；S5：将测试数据集中的脑部影像数据输入到该模型中进行分析，从而得出每个测试数据样本的预测脑龄。本发明的有益效果为：预测准确率高，对脑影像数据进行精确的预测，帮助医生更准确地评估患者的脑龄。
-
公开(公告)号：CN117058393A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311108211.2
申请日：2023-08-30
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种用于眼底硬性渗出图像分割的超像素三支证据DPC方法，属于图像处理分析技术领域。解决了聚类医学图像分割中参数难以确定，边缘区域划分不清晰的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S10、人工获取眼底硬性渗出图像的病变区域；S20、对眼底硬性渗出图像进行预处理得到图像的CIELab空间；S30、对获得的CIELab空间进行SLIC超像素处理；S40、基于三支聚类理论将图像分割分为两阶段；S50、在获取第一阶段回传的病变图像信息之上。本发明的有益效果为：本发明通过引入超像素算法提高了运行效率，为糖尿病视网膜硬性渗出病变疾病的临床诊断和患者的发现治疗提供了重要的医学影像依据。
-
公开(公告)号：CN116452865B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310345231.5
申请日：2023-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/043 , G06N3/047 , G06N3/082 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊逻辑的跳跃式注意力肺部病理图像分类方法，属于肺部组织病理图像分类技术领域，解决了相似形态和结构下复杂肺部病理组织图像分类准确率低的技术问题。其技术方案为：先从肺部病理图像数据集中连续读取RGB病理图像，构建基于模糊逻辑的隶属函数和非隶属函数，对肺部病理图像数据进行模糊处理；再次构建跳跃式多头自注意力算法，通过将前半部分的特征按规则连接到后半部分的特征中，提取肺部病理图像特征；根据模糊规则去模糊化得到的数据，并输入多层感知机，得到每种分类的概率分布，取概率最高的作为最终分类结果。本发明的有益效果为：为肺部组织病理图像的分类提供决策支持，提升病理医生工作效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116994743A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310851846.5
申请日：2023-07-11
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于序贯三支的置信图卷积神经网络的自闭症分类方法，属于图卷积神经网络与序贯三支决策技术领域。解决了自闭症诊断过程存在的不确定性的技术问题。其技术方案为：首先，该方法通过定义置信度，描述诊断过程中存在的不确定性；然后，定义序贯三支的置信度阈值；接着，将序贯三支决策模块加入置信度图卷积神经网络模型，得到样本的预测标签；最后，通过自闭症数据集，评估自闭症预测模型的性能。本发明的有益效果为：有效提升自闭症的分类准确率。
-
公开(公告)号：CN116665906A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310601158.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI数据；S2：构建孪生神经网络；S3：设计特征相似性与标签相似性度量模块；S4：定义置信度评估脑龄预测模块；S5：将测试数据集中的脑部影像数据输入到该模型中进行分析，从而得出每个测试数据样本的预测脑龄。本发明的有益效果为：预测准确率高，对脑影像数据进行精确的预测，帮助医生更准确地评估患者的脑龄。
-
公开(公告)号：CN116188435A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310195481.5
申请日：2023-03-02
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊逻辑的医学图像深度分割方法，属于医学图像智能处理技术领域。解决了医学图像数据集数据不足导致医学图像分割准确率低的问题。其技术方案为：包括如下步骤：S1、对眼底医学图像数据集进行扩充，将彩色眼底图像以中心点随机旋转生成新的图片；S2、使用CNN和Transformer模型分别提取眼底图像特征；S3、设计模糊融合模块将两个分支提取的特征进行结合；S4、构造模糊注意力融合模块逐步上采样与融合不同尺度特征图；S5、搭建基于模糊逻辑的深度学习网络FTransCNN。本发明有益效果为：使用模糊逻辑将两种深度学习模型特征进行融合，更自然、合理的表示眼底血管区域边缘的不准确信息。
-
公开(公告)号：CN114972279A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210632508.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及医学信息智能处理技术领域，尤其涉及用于视网膜血管不确定边界精准分割的三支U‑Net方法。本发明利用数学形态学的膨胀和腐蚀算子对血管边界标签不确定性进行描述，基于膨胀和腐蚀算子分别构建不确定边界的上界和下界，得到血管边界的极大值和极小值，将带有不确定信息的边界映射到一个范围之内；将边界的不确定性表示与损失函数相结合并设计三支损失函数；利用三支损失函数的总损失，采用随机梯度下降算法训练网络参数；设计并实现具有眼底数据采集、视网膜血管智能精准分割以及辅助诊断功能的视网膜血管智能分割辅助诊断应用系统。本发明可以显著提升视网膜血管不确定边界分割的准确率，为患者提供个性化医疗服务。
-
公开(公告)号：CN114860940A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210630111.5
申请日：2022-06-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及到医学信息智能处理领域，具体涉及一种用于慢性肾病病历分类的粗糙证据粒球Spark方法。首先在主节点上读取慢性肾病病历数据，并将该数据集划分为训练集和测试集；接着在子节点上将训练子集样本并行划分生成多个粗糙证据粒球；然后利用基于粗糙证据粒球的Spark并行病理属性约简方法来获得训练子集的病理属性约简子集，并更新所有训练子集和测试集的病理属性集；最后通过Spark并行化的粗糙证据粒球邻域分类方法获得测试集样本的预测类别标签结果。本发明可以有效地去除大规模慢性肾脏病历数据中冗余的病理属性，并利用粗糙证据减少冗余样本和异常样本对决策过程的影响，从而提升了大规模慢性肾脏病历数据的分类精度和计算效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
85
records
(took 0.024 seconds)
