公开(公告)号：CN111445474B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202010449789.4

申请日：2020-05-25

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李军侠 ,  王梓洋 ,  潘泽锋 ,  王宇超

IPC: G06T7/10 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于双向复注意力深度网络的肾脏CT图像分割方法，包括以下步骤：(1)采集腹部CT图像切片扫描序列，构建数据集；通过标注软件对肾脏区域进行标注，生成对应的标签；(2)将CT图像切片分层处理，并对CT图像中标签进行预处理，将预处理的结果与标签按比例划分为训练集及测试集；(3)构建双向复注意力机制分割网络模型；(4)利用训练集训练双向复注意力机制分割网络参数；(5)然后利用测试集测试，输入已经训练好的U型网络分割模型，分割CT图像切片中需要的肾脏区域，并生成分割后的二值化掩码图。本发明能快速准确确定肾脏区域边界，实现在CT图像中肾脏区域的自动分割，提高分割效率，减轻医生工作量，有广阔应用前景。

公开(公告)号：CN117647855B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410116453.4

申请日：2024-01-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 潘泽锋 ,  杭仁龙 ,  袁晓彤

IPC: G01W1/10 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了一种基于序列长度的短临降水预报方法、装置及设备，短临降水预报方法包括：加载指定地区的降水雷达回波序列；将所述降水雷达回波序列输入构建的基于序列长度的短临降水预报模型，获得指定地区未来设定时间段内的降水预测结果。本发明在预测降水的空间分布、强度和运动特征上具有良好性能，有效提高了短临降水的预报精度。

公开(公告)号：CN116663736A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310665546.8

申请日：2023-06-07

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 潘泽锋 ,  杭仁龙 ,  袁晓彤

IPC: G06Q10/04 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于双区域位置先验和全局时空表示的短临降水预报方法，包括：获取设定时间段内指定区域的短临降水分布数据，并进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据输入构建的基于双区域位置先验和全局时空表示的短临降水预报模型，输出指定区域在未来设定时间段内的降水分布。本发明能够统筹降水区域和非降水区域的数据特征，提高短临降水的预报准确度。

公开(公告)号：CN118330782A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410415135.8

申请日：2024-04-08

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 潘泽锋 ,  杭仁龙 ,  葛玲玲 ,  师春香 ,  袁晓彤

IPC: G01W1/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于降水耗散和体素流的极端降水短临预报方法、装置及存储介质，属于极端降水短临预报技术领域，包括获取降水雷达回波序列；将所述降水雷达回波序列输入到训练好的基于耗散因子和体素流的极端降水短临预报模型，得到目标地区未来预设时刻内的极端降水预测结果；本发明通过训练好的基于耗散因子和体素流的极端降水短临预报模型，在预测极端降水的多尺度特征、耗散特征和时空分布特征上具有良好性能，有效提高了极端降水短临预报精度。

公开(公告)号：CN117647855A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202410116453.4

申请日：2024-01-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 潘泽锋 ,  杭仁龙 ,  袁晓彤

IPC: G01W1/10 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了一种基于序列长度的短临降水预报方法、装置及设备，短临降水预报方法包括：加载指定地区的降水雷达回波序列；将所述降水雷达回波序列输入构建的基于序列长度的短临降水预报模型，获得指定地区未来设定时间段内的降水预测结果。本发明在预测降水的空间分布、强度和运动特征上具有良好性能，有效提高了短临降水的预报精度。

公开(公告)号：CN111445474A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010449789.4

申请日：2020-05-25

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 李军侠 ,  王梓洋 ,  潘泽锋 ,  王宇超

IPC: G06T7/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于双向复注意力深度网络的肾脏CT图像分割方法，包括以下步骤：(1)采集腹部CT图像切片扫描序列，构建数据集；通过标注软件对肾脏区域进行标注，生成对应的标签；(2)将CT图像切片分层处理，并对CT图像中标签进行预处理，将预处理的结果与标签按比例划分为训练集及测试集；(3)构建双向复注意力机制分割网络模型；(4)利用训练集训练双向复注意力机制分割网络参数；(5)然后利用测试集测试，输入已经训练好的U型网络分割模型，分割CT图像切片中需要的肾脏区域，并生成分割后的二值化掩码图。本发明能快速准确确定肾脏区域边界，实现在CT图像中肾脏区域的自动分割，提高分割效率，减轻医生工作量，有广阔应用前景。