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公开(公告)号：CN118230074B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410642644.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/042 , G06N3/06
Abstract: 本发明提供了一种知识辅助迁移学习的乳腺癌分子亚型识别方法及系统，该方法通过采用基于ImageNet预训练的Resnet50作为初始病灶分类器，并对其全连接层进行设置，得到目标病灶分类器；对数据集进行ROI采样和数据增强处理，得到若干目标采样块，并将目标采样块和对应的图像标签输入目标病灶分类器中训练；将目标病灶分类器的全局平均池化层和全连接层去除，随后添加顶部网络，得到整图分类器，再将处理后的影像整图输入整图分类器中，以进行预训练；采用乳腺癌分子亚型数据集输入到预训练后的整图分类器，进行迁移学习，得到目标整图分类器，最后将待诊断影像输入目标整图分类器中，输出softmax计算后置信度最高的图像级标签，以实现乳腺癌分子亚型识别。
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公开(公告)号：CN116249246B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310532405.9
申请日：2023-05-12
Applicant: 南昌大学
IPC: H05B47/11 , H05B47/165
Abstract: 本发明提供了一种照明调节方法、系统、存储介质及设备，通过获取安设于窗口处的传感器实时检测室内环境中来自室外入射自然光的照射参数，以及获取目标照度和目标色温，其中，照射参数至少包括自然光色温、自然光照度以及太阳入射角，再将照射参数、目标照度以及目标色温输入预先训练好的目标神经网络模型中，输出室内各灯具对应的目标调节参数，其中，目标调节参数至少包括照明光通量和照明色温，最终判断获取通过照度计采集的当前的第一照度和第一色温与目标照度和目标色温之间是否存在差异，若是，则根据目标调节参数，驱动对应的灯具，以完成照明调节。
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公开(公告)号：CN116249246A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310532405.9
申请日：2023-05-12
Applicant: 南昌大学
IPC: H05B47/11 , H05B47/165
Abstract: 本发明提供了一种照明调节方法、系统、存储介质及设备，通过获取安设于窗口处的传感器实时检测室内环境中来自室外入射自然光的照射参数，以及获取目标照度和目标色温，其中，照射参数至少包括自然光色温、自然光照度以及太阳入射角，再将照射参数、目标照度以及目标色温输入预先训练好的目标神经网络模型中，输出室内各灯具对应的目标调节参数，其中，目标调节参数至少包括照明光通量和照明色温，最终判断获取通过照度计采集的当前的第一照度和第一色温与目标照度和目标色温之间是否存在差异，若是，则根据目标调节参数，驱动对应的灯具，以完成照明调节。
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公开(公告)号：CN118230074A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410642644.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/042 , G06N3/06
Abstract: 本发明提供了一种知识辅助迁移学习的乳腺癌分子亚型识别方法及系统，该方法通过采用基于ImageNet预训练的Resnet50作为初始病灶分类器，并对其全连接层进行设置，得到目标病灶分类器；对数据集进行ROI采样和数据增强处理，得到若干目标采样块，并将目标采样块和对应的图像标签输入目标病灶分类器中训练；将目标病灶分类器的全局平均池化层和全连接层去除，随后添加顶部网络，得到整图分类器，再将处理后的影像整图输入整图分类器中，以进行预训练；采用乳腺癌分子亚型数据集输入到预训练后的整图分类器，进行迁移学习，得到目标整图分类器，最后将待诊断影像输入目标整图分类器中，输出softmax计算后置信度最高的图像级标签，以实现乳腺癌分子亚型识别。
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