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公开(公告)号：CN120031810A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510042965.5
申请日：2025-01-10
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于平均教师模型的血红细胞测试时域适应检测方法，属于深度学习领域，包括预训练、数据增强、随机恢复、损失计算以及教师模型与学生模型的更新。首先，在源域数据上预训练基准检测模型以获得初始特征。在测试阶段，目标域数据分别经过弱增强和强增强后输入教师模型和学生模型。输入教师模型后生成伪标签，以减轻持续适应过程中误差累积的影响；学生模型通过与教师模型预测结果的交叉熵损失进行优化，教师模型通过指数移动平均方法更新。此外还采用随机恢复方法，从源域预训练模型显式恢复知识到学生模型，有效缓解灾难性遗忘问题。最终模型能在测试时对目标域数据保持良好性能。
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公开(公告)号：CN120032156A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411861572.9
申请日：2024-12-17
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于多智能体的血红细胞图像识别分类方法，属于深度学习领域，所述红细胞图像识别分类方法包括描述阶段、推理树建立阶段和推理阶段，描述阶段首先使用分割模型分割出全部细胞并得到单个细胞图像，再使用视觉问答模型从细胞图像中提取显著的属性，推理树建立阶段使用大语言模型和精心制作的提示并基于属性和类别对搭建成一颗推理树，树节点是基于投票选举方式经过多轮迭代来选出最易区分的属性，最终的推理阶段先把细胞图像和描述阶段得到属性输入视觉问答模型得到属性描述，再输入推理树经过推理得到预测类别。
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公开(公告)号：CN118116583A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410433290.2
申请日：2024-04-11
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种面向医学诊疗数据的跨模态对抗性噪音生成系统及方法，包括：图文语义理解模块，它将医学图像或诊断文本信息输入统一嵌入到语义空间，使成为一个多维的隐向量，并利用自注意力机制对其进行特征提取；噪音生成模块，从提取后的特征语义信息中学习得到干扰模型的噪音；图文还原模块，其负责将在编码到语义空间的原输入加上噪音后还原为原先的图文数据；跨模态通信模块，它通过文生图和图生文模型相互的前向生成和反向恢复的自监督任务，有效完成系统中其他模块参数的训练，并完成不同模态下的语义对齐以让生成的噪音能够泛化到不同形态输入。
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公开(公告)号：CN119131444A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410146440.1
申请日：2024-02-02
Applicant: 南京鼓楼医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G16H10/20 , G16H20/10 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种真菌药敏板图像处理和分类方法，包括步骤为：图像切割：获取真菌药敏板图像，将真菌药敏板图像均匀切割成若干个子图；分类预测：每个子图采用预训练的ResNet‑34模型进行图像分类，预训练的ResNet‑34模型会返回每个子图的分类标签，其中每个分类标签代表一个类别；分类标签排列：根据子图在真菌药敏板图像中的位置，将每个子图的分类标签排列成矩阵，得到分类标签矩阵；01矩阵构建：根据排列好的分类标签矩阵，构建01矩阵，其中01矩阵中的每个元素表示对应真菌药敏板上孔的分类结果。本发明处理真菌药敏板图像时具有高效性和精确性，处理一张图像平均耗时0.2s，液板孔阳性阴性分类准确率高于95％。
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