公开(公告)号：CN116206105A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310025149.4

申请日：2023-01-09

Applicant: 江南大学

Inventor： 邓赵红 ,  王园园 ,  娄琼丹 ,  胡曙东 ,  刘月影 ,  王士同

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于智能医疗计算机辅助诊断应用领域，涉及一种深度学习相融合的协同学习增强的结肠息肉分割方法。该方法包括特征提取模型、融合模块和多视角协同学习，其中特征提取模型分为两个分支，其一是利用DeiT‑Small提取全局特征信息，建立每个像素之间的关联；其二是利用HardNet‑MSEG提取局部特征信息，获取更多的低级细节信息。本发明为了提高小目标结肠息肉图像的分割精度，基于公开的结肠息肉图像数据集和最初的深度学习单分支分割方法，提出一种深度学习技术相融合的方法，并使用多视角协同学习增强结肠息肉分割。相较于改进前的利用单个深度学习方法提取的特征更丰富，弥补了单一分支的信息遗漏缺陷。

公开(公告)号：CN119202819A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411208624.2

申请日：2024-08-30

Applicant: 无锡学院 ,  江南大学

Inventor： 娄琼丹 ,  邓赵红 ,  王泉 ,  阚希

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/27 ,  G06N5/04 ,  G06N7/02 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明涉及机器学习和数据挖掘领域，具体涉及一种基于模糊规则的长尾多标记分类方法。该方法包括训练阶段和使用阶段两部分。训练阶段包括基于模糊规则的特征变换、基于模糊规则的标记平衡学习、基于模糊规则的标记耦合学习。基于模糊规则的特征变换将多标记的原始特征映射到高维的模糊特征空间，为后续构建模糊特征与标记(尤其是尾标记)之间的映射关系提供了丰富的隐含知识。基于模糊规则的标记平衡学习在为模糊特征空间与标记空间构建映射函数(即损失函数)时，能自适应地为不同标记的学习过程进行加权，以此来减小尾标记的决策偏差。基于模糊规则的标记耦合学习通过为任意两个标记构造耦合来分析它们之间的共现关系。

公开(公告)号：CN116403702A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310330562.1

申请日：2023-03-31

Applicant: 江南大学

Inventor： 邓赵红 ,  娄琼丹 ,  胡曙东 ,  王士同

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/50 ,  G16H30/40 ,  G16H20/70 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06N7/02 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明属于智能医疗计算机辅助诊断应用领域，涉及一种基于模糊建模和多标记学习的自闭症谱系障碍诊断方法。该方法包括预处理、特征抽取、训练阶段和使用阶段四部分。预处理和特征抽取将自闭症谱系障碍样本的rs‑fMRI图像处理成适用于方法训练和使用的数字型特征数据。训练阶段包括样本合成、模糊不确定学习、标记协同学习、线性回归加权和高阶功能连通学习。样本合成和线性回归加权的联合能够有效缓解自闭症谱系障碍亚类之间的不平衡，标记协同学习通过分析各自闭症谱系障碍亚类之间的关联降低标记噪声对方法预测的干扰，高阶功能连通学习基于标记先验知识进一步挖掘自闭症谱系障碍二阶功能连通特征中的潜在知识。