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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116485791B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310715680.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了基于吸收度的双视图乳腺肿瘤病变区自动检测方法及系统，涉及医学图像处理领域，步骤如下：S1，获取乳腺超声肿瘤灰度图像数据集，标注数据并作图像预处理；S2，将预处理图像进行吸收度变换，得到超声吸收度图像；S3，将乳腺超声肿瘤灰度图像和对应的超声吸收度图像作为双视图，输入双视图检测模型；S4，双视图检测模型分别对双视图进行特征提取，有效反映双视图中肿瘤感兴趣区域；所述S4包括：将双视图不同尺度的特征图嵌入DFT单元进行特征融合。本发明结合乳腺超声肿瘤灰度图和吸收度图，弥补乳腺超声肿瘤灰度图像信息不足的缺陷；利用DFT单元动态学习灰度图像和吸收度图像的二元关系，对二者进行融合与交互，增强关联性和互补性。
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公开(公告)号：CN116485791A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310715680.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了基于吸收度的双视图乳腺肿瘤病变区自动检测方法及系统，涉及医学图像处理领域，步骤如下：S1，获取乳腺超声肿瘤灰度图像数据集，标注数据并作图像预处理；S2，将预处理图像进行吸收度变换，得到超声吸收度图像；S3，将乳腺超声肿瘤灰度图像和对应的超声吸收度图像作为双视图，输入双视图检测模型；S4，双视图检测模型分别对双视图进行特征提取，有效反映双视图中肿瘤感兴趣区域；所述S4包括：将双视图不同尺度的特征图嵌入DFT单元进行特征融合。本发明结合乳腺超声肿瘤灰度图和吸收度图，弥补乳腺超声肿瘤灰度图像信息不足的缺陷；利用DFT单元动态学习灰度图像和吸收度图像的二元关系，对二者进行融合与交互，增强关联性和互补性。
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公开(公告)号：CN115620343A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211386276.9
申请日：2022-11-07
Applicant: 华侨大学 , 厦门亿联网络技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多代理相似度聚合的跨模态行人再辨识方法，用于解决昼夜光照差异大而带来的白天可见光图像与夜晚红外图像匹配困难的问题。因此，本发明为每个类别分配多个可学习的代理，获得多代理相似度，并设计多代理相似度聚合机制，实现跨模态行人再辨识。一方面，本发明为每个类别学习多个代理，可以更好地刻画由于数据跨模态引起的剧烈类内差异；另一方面，本发明设计聚合机制，学习最佳的多代理相似度聚合方式，提升跨模态行人再辨识的准确性。因此，本发明可广泛应用于智慧城市、智慧交通以及智慧安防中的智能视频监控系统。
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公开(公告)号：CN115393375A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210988158.9
申请日：2022-08-17
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明荧光显微成像中明场细胞图像分割方法和装置，结合改进的二维OTSU阈值分割算法，在图像图预处理阶段已对单细胞图像噪声点进行了滤除，又采取了二值图像数学形态学方法进一步细胞分割结果，而后对粘连细胞部分结合细胞核图像采用基于标记控制的分水岭分割算法进行分割处理，本发明通过采用图像增强操作来改善分割结果，并利用多种分割方法来细化分割结果，能够有效解决明场细胞图像中存在的弱边缘、对比度差、细胞形状不规则和细胞粘连的问题，因此整体视觉分割效果是较好的。
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公开(公告)号：CN108846475B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810542036.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种应用于目标检测、目标分类或目标识别系统的分段密集连接型深度网络构建方法，首先把深度网络中各串连续连接的卷积层划分为多个小段；其次，对每个小段内的卷积层进行密集连接，即段内密集连接；然后，对每个小段进行密集连接，即段间密集连接，从而实现了对连续连接的卷积层的分段密集连接。最后，在各串连续连接的卷积层之间配合上最大池化层，并在最后的最大池化层之后配上全连接层，就完成了分段密集连接型深度网络的构建。借助分段密集连接的机制，一方面有利于训练更深的深度网络，进而有利提升深度网络的特征学习能力；另一方面，由于分段划分，各个小段内只包含少数卷积层，能够有效地避免因密集连接所带来的庞大计算量。
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