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公开(公告)号：CN118194359B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410610457.8
申请日：2024-05-16
Applicant: 南昌大学 , 泰豪软件股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于三支决策的多特征轨迹隐私保护方法，包括：轨迹停留区的生成以及多特征融合的候选轨迹挖掘，根据候选轨迹集的平均速度、停留区数量、轨迹时序以及目标轨迹的相应指标，完成对候选轨迹集分层次递进式的多层过滤。并且采用动态规划的隐私轨迹距离度量方法，在不对轨迹序列长度规整的情况下完成距离的测算得到轨迹隶属度，通过设置合适的阈值，综合考量更多的辅助决策信息，从而提升最后的决策质量效益。本发明可以有效地完成匿名轨迹的提取，解决了轨迹相似性度量中普遍存在的数据对齐问题，提高了匿名轨迹同目标轨迹的相似性以及计算速度，使得匿名轨迹集的构建具有更高的隐私保护水平。
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公开(公告)号：CN118194359A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410610457.8
申请日：2024-05-16
Applicant: 南昌大学 , 泰豪软件股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于三支决策的多特征轨迹隐私保护方法，包括：轨迹停留区的生成以及多特征融合的候选轨迹挖掘，根据候选轨迹集的平均速度、停留区数量、轨迹时序以及目标轨迹的相应指标，完成对候选轨迹集分层次递进式的多层过滤。并且采用动态规划的隐私轨迹距离度量方法，在不对轨迹序列长度规整的情况下完成距离的测算得到轨迹隶属度，通过设置合适的阈值，综合考量更多的辅助决策信息，从而提升最后的决策质量效益。本发明可以有效地完成匿名轨迹的提取，解决了轨迹相似性度量中普遍存在的数据对齐问题，提高了匿名轨迹同目标轨迹的相似性以及计算速度，使得匿名轨迹集的构建具有更高的隐私保护水平。
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公开(公告)号：CN118172557A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410585868.6
申请日：2024-05-13
Applicant: 南昌康德莱医疗科技有限公司 , 南昌大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及超声图像分割技术领域，尤其涉及一种甲状腺结节超声图像分割方法，所述方法包括：获取甲状腺结节超声图像集，对所述甲状腺结节超声图像集进行预处理；将预处理后的所述甲状腺结节超声图像集按照预设比例分为训练集、验证集和测试集；构建多尺度U‑net网络；基于所述训练集对所述多尺度U‑net网络进行训练，并根据所述验证集对所述多尺度U‑net网络进行参数调整，得到分割模型；将所述测试集输入到所述分割模型，得到分割结果图。本发明可以提高模型深层次特征的提取能力，并且有效地减少计算量和模型参数；可以避免纹理、边缘等浅层信息在卷积过程中大量丢失，从而提高分割性能和分割精度。
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公开(公告)号：CN118172557B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410585868.6
申请日：2024-05-13
Applicant: 南昌康德莱医疗科技有限公司 , 南昌大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及超声图像分割技术领域，尤其涉及一种甲状腺结节超声图像分割方法，所述方法包括：获取甲状腺结节超声图像集，对所述甲状腺结节超声图像集进行预处理；将预处理后的所述甲状腺结节超声图像集按照预设比例分为训练集、验证集和测试集；构建多尺度U‑net网络；基于所述训练集对所述多尺度U‑net网络进行训练，并根据所述验证集对所述多尺度U‑net网络进行参数调整，得到分割模型；将所述测试集输入到所述分割模型，得到分割结果图。本发明可以提高模型深层次特征的提取能力，并且有效地减少计算量和模型参数；可以避免纹理、边缘等浅层信息在卷积过程中大量丢失，从而提高分割性能和分割精度。
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