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公开(公告)号：CN113380401A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110788927.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于超声图像的乳腺肿瘤良恶性分类方法、装置和介质，该方法包括：对带有分类标签的原始乳腺肿瘤超声图像进行预处理，得到预处理图像；获取预处理图像中感兴趣区域；对感兴趣区域做三种处理分别得到深度残差网络特征向量、纹理特征向量和形态特征向量；将深度残差网络特征向量和纹理特征向量分别进行降维处理，然后将二者进行特征融合，得到融合向量数据；利用支持向量机分类器对一定数量的融合向量数据进行学习，并利用朴素贝叶斯分类器对形态特征向量进行学习，通过加权两种分类器得到肿瘤分类模型；将待分类乳腺肿瘤超声图像输入乳腺肿瘤分类模型，得到分类结果。采用本发明方法可实现更准确地对乳腺肿瘤超声图像的自动分类。
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公开(公告)号：CN111623726B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010686022.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了干涉测量技术领域的一种基于空域填充的干涉条纹空间载频估计方法，包括如下步骤：步骤S1、输入二维空间干涉条纹图；步骤S2、随机提取二维空间干涉条纹图中x方向和y方向的一维干涉条纹信息；步骤S3、利用窗函数对一维干涉条纹信息作加权操作；步骤S4、对加权操作后的一维干涉条纹信息进行空域填充操作；步骤S5、对空域填充操作后的一维干涉条纹信息进行离散傅里叶变换，得到频域插值频谱；步骤S6、对频域插值频谱进行频谱滤波，得到一级频谱分量；步骤S7、搜寻一级频谱分量中强度峰值的坐标位置；步骤S8、基于坐标位置计算x方向和y方向的空间载频大小。本发明的优点在于：极大的提升了空间载频计算的精度以及速度。
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公开(公告)号：CN112862822A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110366530.8
申请日：2021-04-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种超声乳腺肿瘤检测与分类方法、装置与介质，包括：利用医院收集的乳腺超声图像作为标准图像存入计算机，采用基于深度重聚卷积和上下文感知特征相结合的图像处理方法提取标准图像的特征参数；利用医学收集的待测超声图像提取特征参数，根据需要设定参数范围，将待测图像与标准图像进行对比分析，判断待测图像中是否存在肿瘤；如存在肿瘤则继续识别肿瘤的良恶性。本发明克服了传统人工诊断效率低、精度低、漏检率高、误检率高的缺陷，降低了人工诊断的劳动强度，且具有精确的优点。
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公开(公告)号：CN108564592B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810178714.X
申请日：2018-03-05
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态多种群集成差分进化算法的图像分割方法，在种群结构规划方面采用原始种群进行划分和重新分配子种群机制，保证种群进化过程的多样性和避免出现局部最优现象；在变异策略上采用局部搜索变异和全局搜索变异相结合，以此来达到种群勘测最优阈值和加快收敛的平衡；还通过交叉概率因子的抛物线式的动态递增变化，有效地针对了标准差分进化算法固定参数带来的不足。通过与其他进化算法在基准测试集上的比较结果可以明显看出改进后算法寻优和收敛速度的显著性，并将改进后的差分进化算法应用于图像的分割，无论在准确度还是速度都有效果显著。
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公开(公告)号：CN111623726A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010686022.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了干涉测量技术领域的一种基于空域填充的干涉条纹空间载频估计方法，包括如下步骤：步骤S1、输入二维空间干涉条纹图；步骤S2、随机提取二维空间干涉条纹图中x方向和y方向的一维干涉条纹信息；步骤S3、利用窗函数对一维干涉条纹信息作加权操作；步骤S4、对加权操作后的一维干涉条纹信息进行空域填充操作；步骤S5、对空域填充操作后的一维干涉条纹信息进行离散傅里叶变换，得到频域插值频谱；步骤S6、对频域插值频谱进行频谱滤波，得到一级频谱分量；步骤S7、搜寻一级频谱分量中强度峰值的坐标位置；步骤S8、基于坐标位置计算x方向和y方向的空间载频大小。本发明的优点在于：极大的提升了空间载频计算的精度以及速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111428713A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010199592.X
申请日：2020-03-20
Applicant: 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了超声图像分类领域的一种基于特征融合的超声图像自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取超声图像，对所述超声图像进行预处理并生成标准切面；步骤S20、提取所述标准切面中的图像特征；步骤S30、对所述图像特征进行归一化处理，得到特征向量；步骤S40、基于所述特征向量，利用SVM分类器对所述标准切面进行学习和分类。本发明的优点在于：极大的提升了超声图像标准切面分类的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN108549844A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810241403.3
申请日：2018-03-22
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多层分形网络和关节亲属模式的多人姿态估计方法，其采用三层分形网络模型对人体关键点进行预测，并提出分层双向推理算法对多人关节点进行匹配，根据每对关节点之间的亲属度及外部空间约束关系，实现多个人体关节点之间的最佳匹配，有效去除大量关节点之间的杂乱匹配，可大大提升多人姿态估计的平均精度。
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公开(公告)号：CN107256545A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710322853.0
申请日：2017-05-09
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明的一种大圆机的破洞瑕疵检测方法，利用机器学习方法实现对织物破洞瑕疵的检测，根据自适应图像增强技术预处理瑕疵图像，有效分割感兴趣区域，并且根据角点检测器结合排序方法有效地提取织物瑕点的单调光照及旋转不变的特征信息；在织物瑕疵点匹配方面，利用双向匹配方法，成功地得到织破洞针瑕疵。本发明大大提高了纺织品的瑕疵检测速度和效率。
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公开(公告)号：CN107145934A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710322849.4
申请日：2017-05-09
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
IPC: G06N3/00
CPC classification number: G06N3/006
Abstract: 本发明的一种基于增强局部搜索能力的人工蜂群优化方法，通过采用一种遍历性好、分布均匀的高维混沌序列产生方式，在一定程度上避免了ABC中随机初始化的盲目性，采用基于对数的适应度评价方式，扩大了种群个体适应值的差异性，减小了选择压力，并采用一种增强局部搜索能力的搜索策略，在一定程度上有效地避免了陷入局部最优，从而提高了收敛速度，改善算法性能。
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公开(公告)号：CN107016664A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710036716.0
申请日：2017-01-18
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明一种大圆机的坏针瑕疵检测方法，利用机器学习方法实现对织物坏针瑕疵的检测，通过自适应图像增强技术预处理瑕疵图像，并有效分割感兴趣区域，根据相位一致的多尺度金字塔方法，有效地提取织物瑕点的特征信息；在织物瑕疵点分类识别方面，利用超图正则化属性学习，成功地检测出织物坏针瑕疵。本发明大大提高了纺织品的瑕疵检测速度和效率。
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