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公开(公告)号：CN119625303A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411672136.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院) , 北京航空航天大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的肾脏组分分割方法和系统，属于医学图像分割技术领域，解决了现有技术中肾脏组分分割精确度低的问题。方法包括：获取肾脏病理图像及对应的组分标注信息，对肾脏病理图像进行切割，从切割后的图像中筛选目标图像，基于目标图像及对应的组分标注信息构建样本集；构建多通道编码融合图像分割模型，基于所述样本集对所述多通道编码融合图像分割模型进行训练得到肾脏组分分割模型；将待分割肾脏病理图像进行切割，从切割后的图像中筛选目标图像输入所述肾脏组分分割模型得到目标图像对应的分割结果；基于所述分割结果得到待分割肾脏病理图像的组分分割图。实现了高精度的肾脏组分分割。
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公开(公告)号：CN104484554A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410693920.6
申请日：2014-11-26
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种获取课程关联度的方法及系统，该方法包括：将两门课程的成绩数据分别按照成绩的分数划分为预设的等级，得到两门课程的离散化成绩数据；将同一学生的两门课程的离散化成绩数据之间的等级关系生成对应的规则，计算每条规则对应的支持度，提取支持度大于或等于预设阈值的规则，得到原始规则集合；利用启发式算法将所述原始规则集合划分为正常规则集合和异常规则集合；分别计算异常规则集合中对应的异常规则的支持度的和以及正常规则集合中对应的正常规则的支持度的和，根据所述异常规则的支持度的和与所述正常规则的支持度的和计算两门课程关联度。本发明能够准确获取课程间的关联度，为教学过程中课程推荐提供有效的技术支持。
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公开(公告)号：CN104484554B
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201410693920.6
申请日：2014-11-26
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种获取课程关联度的方法及系统，该方法包括：将两门课程的成绩数据分别按照成绩的分数划分为预设的等级，得到两门课程的离散化成绩数据；将同一学生的两门课程的离散化成绩数据之间的等级关系生成对应的规则，计算每条规则对应的支持度，提取支持度大于或等于预设阈值的规则，得到原始规则集合；利用启发式算法将所述原始规则集合划分为正常规则集合和异常规则集合；分别计算异常规则集合中对应的异常规则的支持度的和以及正常规则集合中对应的正常规则的支持度的和，根据所述异常规则的支持度的和与所述正常规则的支持度的和计算两门课程关联度。本发明能够准确获取课程间的关联度，为教学过程中课程推荐提供有效的技术支持。
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