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公开(公告)号:CN116597285A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310868244.0
申请日:2023-07-17
Applicant: 吉林大学 , 沈阳医学院附属中心医院
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于医疗图像处理技术领域,具体涉及一种肺部组织病理图像处理模型、构建方法及图像处理方法,获取肺部组织病理图像的数据集,并将所述数据集进行预处理后按照比例划分为训练数据集和测试数据集;建立上游任务,对训练数据集中的每个图像按比例融合相加后生成新的样本,并将新的样本进行训练,得到训练好的掩码自编码器上游模型;建立下游任务,利用上游任务训练好的掩码自编码器上游模型,采用测试数据集对所述掩码自编码器上游模型性能进行评估,解决目前主流算法中的卷积操作和子注意力机制过于复杂,算法的训练时间较长导致诊断系统复杂等问题,具有高效并能够简化诊断系统的作用。
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公开(公告)号:CN115412839A
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202210830551.5
申请日:2022-07-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于基站标定领域,为一种基于融合TOF和AOA方法的基站标定方法,选择一个基站作为原点基站建立坐标系;以原点基站为原点按照逆时针或顺时针方向,找到第一个临近的基站A,测量原点基站与基站A的距离rn,并计算基站A的空间坐标,以方位角来区分要确定基站A的方位,测量原点基站与基站A临近的一个基站B的距离rn,以及方位角和俯仰角,将基站A和基站B投影到原点基站的xoy平面上,建立球面方程,通过求解球面方程得出基站B的两组空间坐标解,使用基站B方位角来确定最终解。本发明标定方法提高了基站的x,y坐标精度。并通过三个基站的距离测量,相互约束,提高了标定的精度。
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公开(公告)号:CN116597285B
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310868244.0
申请日:2023-07-17
Applicant: 吉林大学 , 沈阳医学院附属中心医院
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于医疗图像处理技术领域,具体涉及一种肺部组织病理图像处理模型、构建方法及图像处理方法,获取肺部组织病理图像的数据集,并将所述数据集进行预处理后按照比例划分为训练数据集和测试数据集;建立上游任务,对训练数据集中的每个图像按比例融合相加后生成新的样本,并将新的样本进行训练,得到训练好的掩码自编码器上游模型;建立下游任务,利用上游任务训练好的掩码自编码器上游模型,采用测试数据集对所述掩码自编码器上游模型性能进行评估,解决目前主流算法中的卷积操作和子注意力机制过于复杂,算法的训练时间较长导致诊断系统复杂等问题,具有高效并能够简化诊断系统的作用。
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