公开(公告)号：CN118115838B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410530838.5

申请日：2024-04-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 涂丽云 ,  周岩杰 ,  黄永志 ,  周峰

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供一种医学图像分割模型训练方法、分割方法、设备及程序产品，所述方法包括：获取训练数据集，包括第一图像数据和第二图像数据；获取图像分割模型，图像分割模型包括编码器、与编码器连接的解码器以及与解码器连接的第一网络分支和第二网络分支；第一网络分支用于对第二图像数据进行重建；第二网络分支用于对第二图像数据进行分割；将第一图像数据和第二图像数据输入图像分割模型，对图像分割模型进行迭代训练，通过训练得到的模型将医学图像分割；本发明能够缓解有监督学习中的过拟合现象，并能够减小模型对有标签数据的依赖，降低了数据标记的成本和时间，同时，能够显著减少模型训练所需要的时间。

公开(公告)号：CN117911432B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202311745371.8

申请日：2023-12-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 涂丽云 ,  周峰

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/088 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种图像分割方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取预先训练的图像分割模型，图像分割模型包括第一网络分支、第二网络分支和空间变换网络层；第一网络分支的输出和第二网络分支的输出输入空间变换网络层；第一网络分支生成第一图像数据对应的第一形变场；第二网络分支生成第二图像数据对应的第二形变场；第一形变场与第二形变场的形变方向相反；空间变换网络层用于基于第一图像数据、第二图像数据、第一形变场和第二形变场，生成第一图像数据对应的分割掩码；将第一图像数据和第二图像数据输入图像分割模型，得到分割图像。本发明能够解决当前主流的深度学习方法，在复杂图像的多目标分割任务中，存在多目标分割效果较差的问题。

公开(公告)号：CN116310479B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202211510960.3

申请日：2022-11-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 涂丽云

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06T7/62 ,  G16H30/20 ,  G16H30/40 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种基于多中心结构磁共振影像的阿尔茨海默病早期识别系统，系统包括：第一数据处理模块，用于获取用户的临床指标数据和多中心结构磁共振影像，并构建多个脑结构的目标骨架模型；第一特征提取模块，用于将各个目标骨架模型分别转化为欧氏特征，得到各个脑结构的欧氏化几何对象特征，并提取对应的体积特征和厚度特征；模型识别模块，用于基于临床指标数据、欧氏化几何对象特征、体积特征等，应用阿尔茨海默病早期识别模型生成阿尔茨海默病早期识别结果。本申请能够有效提高骨架模型表达特征的全面性及多样性，能够针对多个脑结构的多模态特征进行阿尔茨海默病早期识别，并能够有效提高识别自动化程度、有效性及模型泛化能力等。

公开(公告)号：CN118115838A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410530838.5

申请日：2024-04-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 涂丽云 ,  周岩杰 ,  黄永志 ,  周峰

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供一种医学图像分割模型训练方法、分割方法、设备及程序产品，所述方法包括：获取训练数据集，包括第一图像数据和第二图像数据；获取图像分割模型，图像分割模型包括编码器、与编码器连接的解码器以及与解码器连接的第一网络分支和第二网络分支；第一网络分支用于对第二图像数据进行重建；第二网络分支用于对第二图像数据进行分割；将第一图像数据和第二图像数据输入图像分割模型，对图像分割模型进行迭代训练，通过训练得到的模型将医学图像分割；本发明能够缓解有监督学习中的过拟合现象，并能够减小模型对有标签数据的依赖，降低了数据标记的成本和时间，同时，能够显著减少模型训练所需要的时间。

公开(公告)号：CN117911432A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311745371.8

申请日：2023-12-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 涂丽云 ,  周峰

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/088 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种图像分割方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取预先训练的图像分割模型，图像分割模型包括第一网络分支、第二网络分支和空间变换网络层；第一网络分支的输出和第二网络分支的输出输入空间变换网络层；第一网络分支生成第一图像数据对应的第一形变场；第二网络分支生成第二图像数据对应的第二形变场；第一形变场与第二形变场的形变方向相反；空间变换网络层用于基于第一图像数据、第二图像数据、第一形变场和第二形变场，生成第一图像数据对应的分割掩码；将第一图像数据和第二图像数据输入图像分割模型，得到分割图像。本发明能够解决当前主流的深度学习方法，在复杂图像的多目标分割任务中，存在多目标分割效果较差的问题。

公开(公告)号：CN116310479A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211510960.3

申请日：2022-11-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 涂丽云

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06T7/62 ,  G16H30/20 ,  G16H30/40 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种基于多中心结构磁共振影像的阿尔茨海默病早期识别系统，系统包括：第一数据处理模块，用于获取用户的临床指标数据和多中心结构磁共振影像，并构建多个脑结构的目标骨架模型；第一特征提取模块，用于将各个目标骨架模型分别转化为欧氏特征，得到各个脑结构的欧氏化几何对象特征，并提取对应的体积特征和厚度特征；模型识别模块，用于基于临床指标数据、欧氏化几何对象特征、体积特征等，应用阿尔茨海默病早期识别模型生成阿尔茨海默病早期识别结果。本申请能够有效提高骨架模型表达特征的全面性及多样性，能够针对多个脑结构的多模态特征进行阿尔茨海默病早期识别，并能够有效提高识别自动化程度、有效性及模型泛化能力等。