公开(公告)号：CN110176298A

公开(公告)日：2019-08-27

申请号：CN201910469264.4

申请日：2019-05-31

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  景炜 ,  丁帅荣 ,  万杰 ,  胡彬 ,  陈森博 ,  任龙杰 ,  孙颖 ,  冯志豪

IPC: G16H30/40 ,  G06K9/36 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种用于糖尿病性眼底图像分类的核主成分谱哈希方法。该方法首先对糖尿病性眼底图像数据进行预处理和分割操作，将处理后的眼底图像数据转化为向量形式；接着采用核主成分分析算法提取出眼底图像数据中非线性特征信息；然后将数据转化为二值码形式，利用Laplace-Beltrami算子的特征值和特征函数值表示出眼底图像样本数据；最后利用阈值将样本特征函数值转化为二值码，并运用最近邻算法在汉明空间进行糖尿病性眼底图像的有效分类。本发明能充分提取出复杂非线性糖尿病性眼底图像数据特征，具有较高的分类准确率，且能有效降低大规模眼底图像分类时计算的复杂度。

公开(公告)号：CN110176298B

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN201910469264.4

申请日：2019-05-31

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  景炜 ,  丁帅荣 ,  万杰 ,  胡彬 ,  陈森博 ,  任龙杰 ,  孙颖 ,  冯志豪

IPC: G16H30/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/77 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种用于糖尿病性眼底图像分类的核主成分谱哈希方法。该方法首先对糖尿病性眼底图像数据进行预处理和分割操作，将处理后的眼底图像数据转化为向量形式；接着采用核主成分分析算法提取出眼底图像数据中非线性特征信息；然后将数据转化为二值码形式，利用Laplace‑Beltrami算子的特征值和特征函数值表示出眼底图像样本数据；最后利用阈值将样本特征函数值转化为二值码，并运用最近邻算法在汉明空间进行糖尿病性眼底图像的有效分类。本发明能充分提取出复杂非线性糖尿病性眼底图像数据特征，具有较高的分类准确率，且能有效降低大规模眼底图像分类时计算的复杂度。

公开(公告)号：CN108446740B

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201810262763.1

申请日：2018-03-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  陆琰 ,  管致锦 ,  王杰华 ,  陈森博 ,  董建成 ,  程学云 ,  张晓峰 ,  胡彬 ,  沈学华 ,  余利国 ,  景炜 ,  张琼

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种用于脑影像病历特征提取的多层一致协同方法，首先构建一种多层协同MapReduce模型进行不可分割相关脑影像病历特征的标识，将具有多个相关特征的脑病历进行有效分类；然后设计一种脑影像病历特征一致相容性聚合方法，使协同模因组提取的脑影像病历特征局部解和全局优势解能达到有效平衡；其次采用多决策一致性优化矩阵进一步检测协同模因组的非合作MapReduce行为，从而有效取得特征集的一致纳什均衡；最后评估脑影像病历特征提取的精度，输出最优特征选择集。本发明为相关疾病的临床诊断和治疗提供重要的影像特征依据。

公开(公告)号：CN108446740A

公开(公告)日：2018-08-24

申请号：CN201810262763.1

申请日：2018-03-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 丁卫平 ,  陆琰 ,  管致锦 ,  王杰华 ,  陈森博 ,  董建成 ,  程学云 ,  张晓峰 ,  胡彬 ,  沈学华 ,  余利国 ,  景炜 ,  张琼

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6239 ,  G06K9/622

Abstract: 本发明公开了一种用于脑影像病历特征提取的多层一致协同方法，首先构建一种多层协同MapReduce模型进行不可分割相关脑影像病历特征的标识，将具有多个相关特征的脑病历进行有效分类；然后设计一种脑影像病历特征一致相容性聚合方法，使协同模因组提取的脑影像病历特征局部解和全局优势解能达到有效平衡；其次采用多决策一致性优化矩阵进一步检测协同模因组的非合作MapReduce行为，从而有效取得特征集的一致纳什均衡；最后评估脑影像病历特征提取的精度，输出最优特征选择集。本发明为相关疾病的临床诊断和治疗提供重要的影像特征依据。