公开(公告)号：CN115063383A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210758573.5

申请日：2022-06-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 林毓聪 ,  穆锦荣 ,  宋红 ,  杨健

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/56 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 基于多色彩空间自适应融合的鲜红斑痣分割方法与装置，弥补基于RGB单一颜色空间的局限性，将人类视觉感知的颜色特征融入深度学习网络，进而提升PWS病灶的检测精度及鲁棒性，提升基线模型对颜色纹理的辨别能力，避免多色彩空间决策的相互干扰，进而促进多色彩空间对PWS分割的协同作用。方法包括：(1)通过多色彩空间检测MCSD方法引入多个颜色空间，以增强图像颜色信息的表示；(2)使用具有密集扩张残差块的Unet来生成不同颜色空间的候选结果；(3)通过这些候选结果的自适应融合得到最终的分割结果；(4)通过结构相似性损失来测量预测病变和真实病变之间的亮度、颜色和对比度差异。

公开(公告)号：CN117495880A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311490920.1

申请日：2023-11-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王媛媛 ,  穆锦荣 ,  杨健 ,  林毓聪 ,  范敬凡 ,  肖德强 ,  付天宇 ,  宋红 ,  艾丹妮

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/90 ,  G06V10/762 ,  G06V10/26 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明公开了一种皮损病灶分割方法、装置、设备及存储介质，可以利用聚合的超像素来获取目标病灶病变的精细边界，且不需要依赖高质量标注数据，在边界分割性能方法的提升表现出极大的潜力。同时，该方法充分利用了目标病灶颜色分布的先验知识和超像素对边界的表征能力。在整体分割性能方面，与最先进分割方法性能相当，在边界分割方面，胜过目前最先进方法的分割性能。