公开(公告)号：CN116486401A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310405303.0

申请日：2023-04-14

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘娟 ,  金钰 ,  冯晶

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征聚合的肉芽肿圆形表示定位方法及系统，首先采集组织病理图像；然后通过检测网络的Patch Embedding模块进行初步的特征编码和提取；接着通过检测网络的多个多尺度注意力特征提取阶段，得到多尺度聚合特征输出；进一步通过检测网络的特征融合模块FPN，对每个特征提取阶段的输出特征进行至上而下的不同尺度特征融合；最后通过检测网络的三个检测头，对组织病理图像中的肉芽肿进行定位和检测；本发明使用基于多尺度特征聚合的Transformer结构来进行图像特征的提取，以实现对多种不同尺度特征的有效学习，从而达到对大目标小目标均能有效检测的效果。

公开(公告)号：CN116386034A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310131751.6

申请日：2023-02-16

Applicant: 武汉大学

Inventor： 刘娟 ,  金钰

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力特征增强的宫颈细胞分类方法，包括：S1：使用深度卷积神经网络提取多尺度特征；S2：根据FPN中的特征融合方法构造多尺度特征金字塔；S3：对金字塔特征中每层特征分别计算空间注意力和通道注意力，生成空间注意力金字塔以及通道注意力向量；S4：利用空间注意力金字塔阈值分割得到的masks增强空间注意力；S5：使用增强后的空间注意力金字塔与各层通道注意力向量对S2中的多尺度金字塔特征进行注意力加权，得到多尺度注意力特征金字塔；S6：分别对多尺度注意力特征金字塔中的每层特征构造分类器；S7：对整个网络进行梯度下降优化训练并对宫颈细胞进行分类预测。本发明提供一种具有更高分类准确率的宫颈细胞分类模型。