公开(公告)号：CN118262107A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410289367.3

申请日：2024-03-14

Applicant: 复旦大学

Inventor： 季雨霏 ,  尹建君

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于医学图像分割技术领域，具体为一种基于SAM改进适配器的胃肠息肉图像自动分割系统。本发明是对于任意分割模型SAM，设计一种新的适配器，只需训练插入的少量参数，并冻结原有模型参数，即可更灵活、更便捷地完善网络；并且设计适配器的插入位置，利用并行结构，减少参数共享所带来的冲突和干扰，提高模型的稳定性和泛化能力；此外，还设计本模型适用的损失函数。本发明系统中采用高效准确的分割算法，可以让医生准确掌握患者的病情，并且以此作为辅助去了解息肉的形状特征等，有助于医生制定最合适的治疗方案，提高治疗效果，并减轻患者的痛苦，帮助患者康复。

公开(公告)号：CN116386014A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310384472.0

申请日：2023-04-12

Applicant: 复旦大学

Inventor： 季雨霏 ,  尹建君

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/56 ,  G06V10/50 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及一种基于有向图和深度学习的电路识别方法，借助电流与有向图的共通性，将视野内的实物电路图自动识别，并生成相对应的有向图，从而实现对实验器材连接的正误判断；输入图片或视频，模板匹配区分器材的正负端子，将所有器材的正负端子定位并固定编号；利用实例分割对导线进行3D数据信息训练并实现分割，利用实例分割对器材数据集进行训练并实现分割，判断分割出来的导线两端分别与何种器材存在交叠来判断连接；识别出每根导线两端分别为几号节点，生成整体有向图。本发明方法的优势是可以根据不同电路生成对应的有向图，适应性强，且可以清晰看出电流的流向，从而更好判断连接的正确性，识别效果也很好。