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公开(公告)号:CN113408593A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110613678.7
申请日:2021-06-05
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林笑微酒店管理有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的ResNeSt卷积神经网络模型的糖尿病性视网膜病变图像分类方法。该方法为:首先从医院获取病变图像;对图像进行预处理,眼科医生手动标注,划分数据集;再搭建实验所需的深度学习服务器平台,然后编写python代码;在ResNeSt卷积神经网络中引入OctConv和SPConv两种轻量且高效的卷积操作,并引入Warm Restart和余弦退火的学习率调解机制;采用ILSVRC2012数据集对改进的ResNeSt网络进行预训练,将得到的模型迁移到预处理后的数据集上进行微调;载入测试集,测试训练好的ResNeSt卷积神经网络分类模型,得出分类的结果,看各分类指标是否符合要求。本发明实现了对糖尿病性视网膜病变图像分类方法,利用改进的ResNeSt模型,有较高的运行效率和分类准确度,应用价值很高。
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公开(公告)号:CN113420793A
公开(公告)日:2021-09-21
申请号:CN202110622393.X
申请日:2021-06-05
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林笑微酒店管理有限公司
Abstract: 本发明涉及了一种基于改进的卷积神经网络ResNeSt50的胃印戒细胞癌图像分类方法,包括:首先从医院获取原始数据;再进行数据预处理和数据增强;预训练ResNeSt50模型并改进其结构;将改进的模型与其他state‑of‑the‑art模型进行公平的比较;制作概率热力图,训练随机森林分类器。最后进行病理图像级别的分类,得出分类结果。本发明提出的方法不仅在切片级别的分类上取得了很好的效果,同时在病理图像级别的分类上取得了不错的结果,病变区域可视化效果也优于现有的方法。
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公开(公告)号:CN119773889A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510042511.8
申请日:2025-01-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B62D57/024 , B62D57/028
Abstract: 本发明属于机器人应用技术领域,具体涉及一种变构型平衡车,包括控制单元、移动轮、驱动器及轮腿结构,轮腿结构包括大腿摆动组件、膝部转动组件、第一足部旋转组件和第二足部旋转组件。通过第一足部旋转组件和第二足部旋转组件模拟足部上体下压和左右摆动运动,通过大腿摆动组件实现膝部转动组件和移动轮整体的前后摆动,通过膝部转动组件移动轮单独的前后摆动,从而利用上述轮腿结构的设计和运动方式实现模拟人体腿部和足部运动,能够将移动轮转换成不同的运动形态,形成多种步态构型,实现轮式机器人和足式机器人的灵活切换,从而能够适应崎岖多障碍的陡坡、凹凸不平多障碍的路面等不同特殊的地理环境,扩大适用范围,应对复杂环境的移动。
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公开(公告)号:CN117594225A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311651602.9
申请日:2023-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G16H50/20 , G16B20/00 , G16B40/20 , G06T7/11 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于病理和基因的多模态融合生存预后方法及装置,方法包括:对病理组织学图像和基因数据进行预处理,获得病理切片和基因数据集;构建多模态融合模型,然后训练模型:利用病理预后模块提取病理切片的病理深度学习特征,然后进行生成预后;利用利用基因预后模块提取基因数据的基因组学特征,然后进行生成预后;利用多模态低秩交互融合模块将病理深度学习特征和基因组学特征多模态融合,生成多模态融合特征;利用多模态融合特征对患者进行生存预后分析,然后经过迭代计算损失后,获取预后预测结果。本发明,全面地将多模态数据进行整合,增强了特征融合模型的鲁棒性,提高了病患生存预后的准确性。
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公开(公告)号:CN117522892A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311524395.0
申请日:2023-11-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/13 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于空间通道注意力增强的肺腺癌CT影像病灶分割方法,包括:获取待检测肺部CT影像;将所述待检测肺部CT影像输入预设的分割模型中,获取病灶分割掩膜图;基于所述病灶分割掩膜图提取影响特征并进行量化,获取所述待检测肺部CT影像中的肿瘤影像特征信息,其中,所述分割模型基于训练集训练获得,所述训练集包括若干患者肺部CT影像,所述分割模型采用scSE空间通道注意力增强的分割网络EfficientUNet++构建。本发明能够减少早期肺腺癌CT影像病灶分割任务中存在的时间成本、人力成本,提高分割精度。
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公开(公告)号:CN116680593A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310473432.3
申请日:2023-04-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开一种多感知去噪的分类方法,所述方法包括:首先通过图形构建特征空间中的信息,并使用构建的图执行通用标签迭代学习以获得具有特征感知的分类器;再通过分离标签空间中的噪声标签获取真实标签的多类分类器;最后完成未知示例标签预测。本发明中构建的多感知去噪框架,综合解决目前偏标记学习中特征空间和标签空间利用不充分的问题,在此基础上进行噪声分离下的真值标签增强,提高了偏标记学习在分类精度上的性能,同时还提高了偏标记学习算法的泛化性能。
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公开(公告)号:CN116563625A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310505919.5
申请日:2023-05-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06N20/20 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习和对比学习的医学图像分类方法,在联邦学习的训练中,将当前训练轮次的本地模型和上一轮次的全局模型与本地模型结合起来进行训练,减少本轮模型与上一轮全局模型特征表示之间的距离,增加本轮模型与上一轮本地模型特征表示之间的距离,运用模型之间的监督对比损失,让客户端的本地模型在训练过程中逐渐靠近全局模型。这种方法能有效地减轻数据异构性所带来的性能下降问题,增加模型的泛化能力。
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公开(公告)号:CN116051573A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211687670.6
申请日:2022-12-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度元学习的模拟测震图纸矢量化方法,该方法通过使用多尺度图像分割技术,使现有架构能够自动、快速确定扫描图纸的尺寸;自动提取图纸中各项记录参数;针对多尺度的图纸设计最佳的尺寸归一化、类型分类、灰度化及图像分割算法,从而为后续矢量化模型提供优质的输入数据,解决了原有矢量化算法存在的目标图纸的单一的问题;采用时间标记点模板匹配算法和自动拾取算法,自动完成对图纸中显著时间标记点的检测与标定,从而有效降低在时间坐标系构架过程中的人力消耗,进而达到提高图纸矢量化效率的目的。
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公开(公告)号:CN113733071B
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202111105141.6
申请日:2021-09-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及机器人运动运动控制技术领域,且公开了一种工业机器人运动控制装置,包括两个固定块,两个所述固定块之间转动连接有多个第一丝杆,两个所述固定块之间位于所述第一丝杆的下方固定有多个第一滑杆,所述第一丝杆的外侧壁螺接有移动块,所述第一滑杆的外侧壁与所述移动块滑动连接,所述移动块的顶部固定有机械臂,设置第一丝杆、第一转块、第二转块、第一转杆、第一齿轮、第一插孔、第二插孔、电机、连接杆、活动块、第一插头、第二插头、第三插头、第四插头、第五插头、第一滑块、滑槽和第一磁铁,这样机械臂需要移动时,移动电机,使第四插头插入第二插孔内与第五插头相插合,启动电机这样,电机带着连接杆和第二转块转动。
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公开(公告)号:CN109857031A
公开(公告)日:2019-06-07
申请号:CN201910139682.7
申请日:2019-02-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 一种基于BDS芯片的混凝土制作控制系统,包括模拟信号采集模块、信号放大及调理模块、键盘模块、微控制器模块、SD卡存储模块、定位模块、LED显示模块、继电器输出模块、通讯模块及电源模块,继电器输出模块进行物料控制,模拟信号采集模块将采集到的数据发送到微控制器模块进行配比参数对比,由微控制器模块将对比结果由通讯模块发送到通讯模块包括的上位机分析提取实现远距离、智能化监测控制。本发明可远距离控制和监测混凝土生产。
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