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公开(公告)号：CN119648621A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411560719.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 华南理工大学 , 广东唯仁医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型微调的血管分割方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取血管图像，对获得的血管图像进行预处理，获得训练集；采用训练集对预训练的图像分割模型进行微调，以使图像分割模型学习到血管分割的相关特征；其中，采用低秩适应微调技术对图像分割模型进行微调：对图像编码器中的Transformer层插入并行的两个低秩矩阵，将输入先后经过两个低秩矩阵处理，并将处理结果与原输出相加得到最终输出。本发明通过高效参数微调和多尺度特征融合模块解决大模型在血管分割任务上的不足。本发明能在有限的标注数据下实现准确的血管分割，大大降低了医学图像分割任务的难度和成本，可广泛应用于医学图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN119540085A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411528907.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 华南理工大学 , 广东唯仁医疗科技有限公司
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种光学相干成像降噪方法、装置、设备及介质，其中方法包括以下步骤：获取B‑scan图像，构建训练集；采用训练集对基于深度神经网络的图像降噪模型进行训练；获取待降噪的B‑scan图像，输入训练后的图像降噪模型进行降噪，输出重建后的B‑scan图像；其中，图像降噪模型包括编码器和解码器，编码器以带噪声B‑scan图像作为输入，得到带噪声B‑scan的潜在表示；解码器以带噪声B‑scan的潜在表示作为输入，输出重建后的B‑scan降噪图像。本发明通过深度神经网络构建图像降噪模型，对B‑scan图像进行降噪，有效地得到清晰的B‑scan图像，具有降噪效果优异，速度快的优点。本发明可广泛应用于图像成像降噪技术领域。
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公开(公告)号：CN118486068A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410595087.5
申请日：2024-05-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种睑板腺生物年龄预测方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取睑板腺红外图像，对所述睑板腺红外图像进行图像分割，获得包含睑板腺的感兴趣区域；对感兴趣区域进行特征提取，计算睑板腺形态参数；根据计算获得的睑板腺形态参数获取对应年龄分段的形态参数标准与标准图像特征；根据感兴趣区域和睑板腺红外图像提取全局图像特征；将标准图像特征和全局图像特征进行特征融合后，再拼接上形态参数标准，获得融合特征，预测睑板腺生物年龄。本发明首次提出预测睑板腺生物年龄，且直接利用眼表图像，即可准确量化睑板腺生物理年龄，对干燥综合征风险分层和提供量身定制的干预措施具有重要意义，可广泛应用于计算机视觉领域。
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公开(公告)号：CN118505994A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410637523.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种视网膜图像分割方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取未标记的视网膜图像数据，构建训练集；采用训练集对模型进行自监督扩散训练，获得扩散增强模型；获取图像数据集，所述图像数据集包括少部分标记的图像数据和大量未标记的图像数据，对每个未标记的图像进行预定义的变换；采用变换后的图像数据集对所述扩散增强模型进行训练，以在变换的图像上保持一致的预测，获得一致性分割模型；获取待分割的图像，输入所述一致性分割模型，输出分割结果。本发明提出一种新的半监督学习框架——扩散增强的变换一致性学习，为临床诊断和治疗提供更强大的支持。本发明可广泛应用于医学图像处理技术领域。
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