-
公开(公告)号：CN116523877A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310487851.2
申请日：2023-05-04
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的脑MRI图像肿瘤块分割方法，属于医学图像信息智能处理技术领域。其技术方案为：包括如下步骤：S1、图像预处理；S2、构建3D‑U‑Net神经网络模型；S3、利用粒子群优化算法PSO对3D‑U‑Net神经网络模型进行优化，获得基于粒子群优化算法优化的三维U‑Net即PSO‑3D‑U‑Net神经网络模型；S4、将预处理后数据增强的脑MRI图像使用PSO‑3D‑U‑Net神经网络模型对待测脑MRI图像分割。本发明的有益效果为：有效地避免了神经网络中初始化权值不当的问题，提高了网络的收敛速度和收敛精度。
-
公开(公告)号：CN113763409B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110995534.2
申请日：2021-08-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于高斯滤波的高维脑核磁图像多阈值分割方法，属于智慧医疗技术领域。其技术方案为：首先，获取脑核磁图像数据F；其次，通过标准差为脑核磁图像的粗糙性度量的高斯滤波进行自适应平滑滤波预处理；再次，对预处理后的脑核磁图像进行灰度直方图统计，并根据灰度直方图的峰值设定脑部组织的灰质、白质、脑脊液和背景的三个初始分割阈值(t1,t2,t3)；最后，将脑核磁图像中三个目标组织和背景的四类间方差σ2(t1,t2,t3)作为混合蛙跳算法的适应度函数寻找三个最优分割阈值并输出分割后的二值化图像。本发明的有益效果为：降低了噪声对脑核磁图像分割的影响，提高了对脑核磁图像中三个目标组织的分割精度，对脑核磁图像智能辅助分割和诊断具有较强的应用价值。
-
公开(公告)号：CN115063877A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210630121.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/18 , G06V10/762 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及图像处理分析技术领域，具体涉及一种面向大数据眼底图像的并行超像素Spark聚类方法。步骤包括：S10、系统首先获取用户上传的大数据眼底图像，将请求信息发送至诊断系统，并调用后台Java程序和Python代码；S20、调用基于Spark平台的超像素FCM加速聚类算法，对眼底图像进行超像素处理；S30、通过Spark框架进行分布式计算，用超像素块的均值像素颜色特征进行编码并转化为弹性分布性数据集RDD，将RDD划分到各节点，各节点进行FCM隶属度计算后汇总，再分区进行聚类中心更新计算，直至算法收敛；S40、输出FCM聚类的结果并保存眼底图像聚类结果；S50、将大量眼底图像数据同时运行结果存储至数据库MySQL中，等待前端请求查看时，将指定眼底图像聚类结果反馈至系统用户。
-
公开(公告)号：CN114494195A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210094076.X
申请日：2022-01-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种用于眼底图像分类的小样本注意力机制并行孪生方法，根据患者的眼底病变图像进行分类得到分类结果，包括以下步骤：读取医学眼底图像数据集进行预处理，得到预处理的图片数据；通过基于孪生网络Siamese的少镜头学习方法，利用基于特征的迁移学习方法，迁移已使用数据集ImageNet预训练好的稠密连接网络densenet，来提取两幅不同图像的特征，并在此网络的基础上加入卷积块注意力模块CBAM选择更为关键的图像信息，通过一个对比损失函数进行图片的相似性度量，从而获得更为准确的分类预测结果。本发明迁移了稠密连接网络，能够有效地减少小样本学习中过拟合的情况，同时借助CBAM注意力机制和孪生网络，有效地提升了医学眼底图像病变分类数据的效率和精度。
-
公开(公告)号：CN113763409A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110995534.2
申请日：2021-08-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于高斯滤波的高维脑核磁图像多阈值分割方法，属于智慧医疗技术领域。其技术方案为：首先，获取脑核磁图像数据F；其次，通过标准差为脑核磁图像的粗糙性度量的高斯滤波进行自适应平滑滤波预处理；再次，对预处理后的脑核磁图像进行灰度直方图统计，并根据灰度直方图的峰值设定脑部组织的灰质、白质、脑脊液和背景的三个初始分割阈值(t1,t2,t3)；最后，将脑核磁图像中三个目标组织和背景的四类间方差σ2(t1,t2,t3)作为混合蛙跳算法的适应度函数寻找三个最优分割阈值并输出分割后的二值化图像。本发明的有益效果为：降低了噪声对脑核磁图像分割的影响，提高了对脑核磁图像中三个目标组织的分割精度，对脑核磁图像智能辅助分割和诊断具有较强的应用价值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113515685A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110425314.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9532
Abstract: 本发明提供了一种融合Embedding强化拓扑与节点内容信息的社团检测方法：获取复杂网络汇总节点之间的边和节点上文本数据集合；对网络拓扑、节点内容信息分别进行矩阵化处理、one‑hot处理，基于Node2vec方法对网络拓扑Embedding处理以获取复杂网络的Embedding信息；关联以上信息以构建融合强化网络拓扑和节点内容的社团检测模型；模型优化推到出模型参数，并对基于模型参数的聚类进行评估。本发明的有益效果为：本发明减缓网络拓扑表征不足、稀疏性的负面影响，对融合网络拓扑与内容信息的社团检测具有良好的理论应用价值。
-
公开(公告)号：CN113012775A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110341510.5
申请日：2021-03-30
Applicant: 南通大学
IPC: G16H10/60 , G16H15/00 , G06F16/182
Abstract: 本发明提供了一种红斑病电子病历病变分类的增量属性约简Spark方法，基于知识粒度的动态变化数据集增量约简算法与处理大数据常用的Spark并行框架相结合，在处理复杂，大规模和动态的数据集方面有着良好的效果，有效提高处理速度，能够进一步提高电子病历属性约简的效率和精度。
-
公开(公告)号：CN105920584B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201610352664.3
申请日：2016-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了小分子多肽47aa在制备抗肿瘤药物中的应用。本发明利用生物工程技术，基因重组一段47个氨基酸多肽对应的DNA序列到PCMV‑HA真核表达载体。经酶切和序列分析证明重组成功后，将此真核表达重组多肽转染到肿瘤细胞，免疫印迹证明多肽的蛋白表达，经试验证实该小分子多肽具有显著抑制肿瘤细胞增殖的作用，在制备抗肿瘤药物中的将具有广泛的应用。
-
公开(公告)号：CN106110297A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610524994.6
申请日：2016-07-05
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了GFI1截短体在制备抗肿瘤药物中的应用；所述的GFI1截短体的氨基酸序列如SEQ ID NO.1所示。本发明利用生物工程技术基因重组一段154个氨基酸多肽对应的DNA序列到pcDNA3.1真核表达载体。细胞学实验表明此多肽具有促进非霍奇金淋巴瘤细胞凋亡的重要抗癌功能。发明为非霍奇金淋巴瘤的治疗开发新的靶点提供实验依据，对于应用于肿瘤的临床治疗具有十分重要的开发应用前景。
-
公开(公告)号：CN105920584A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610352664.3
申请日：2016-05-25
Applicant: 南通大学
CPC classification number: A61K38/1709 , C07K14/47
Abstract: 本发明公开了小分子多肽47aa在制备抗肿瘤药物中的应用。本发明利用生物工程技术，基因重组一段47个氨基酸多肽对应的DNA序列到PCMV‑HA真核表达载体。经酶切和序列分析证明重组成功后，将此真核表达重组多肽转染到肿瘤细胞，免疫印迹证明多肽的蛋白表达，经试验证实该小分子多肽具有显著抑制肿瘤细胞增殖的作用，在制备抗肿瘤药物中的将具有广泛的应用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
50
records
(took 0.021 seconds)
