公开(公告)号：CN114785483B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202210563573.X

申请日：2022-05-23

Applicant: 河南大学

Inventor： 柴秀丽 ,  谭勇 ,  付江豫 ,  王斌杰 ,  黄紫晴 ,  张红坤 ,  周林 ,  王长福 ,  甘志华 ,  路杨

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/32 ,  H04L9/40 ,  H04L67/10 ,  H04L67/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/11 ,  G06N7/08

Abstract: 本发明提供一种基于半张量积压缩感知和混合云的医学图像安全传输方法。其中，加密方法包括：根据原始医学图像P的哈希密钥和给定的外部密钥生成混沌序列，并利用混沌序列生成测量矩阵；对原始医学图像P进行边缘检测，根据边缘检测结果将认证图像嵌入至原始医学图像P中得到含有认证信息的图像P1，并将嵌入密钥、哈希密钥和外部密钥发送至接收端；利用混沌序列对图像P1进行稀疏和置乱，得到置乱后的稀疏矩阵P3，将稀疏矩阵P3上传至边缘云；在边缘云上，利用测量矩阵对稀疏矩阵P3进行测量和量化，得到量化后的矩阵P5；对矩阵P5进行编码得到第一认证序列以及对矩阵P5进行扩散，得到密文图像，然后将第一认证序列和密文图像存储至中心云上。

公开(公告)号：CN115375630A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202210936944.4

申请日：2022-08-05

Applicant: 河南大学

Inventor： 杨晓慧 ,  王斌杰 ,  廖豪杰 ,  王恒哲 ,  王小丹 ,  王长福

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于CBNet模型的乳腺肿瘤良恶性智能识别与预测系统，图片检测功能模块、CBNet特征提取与识别模块、模型参数调整功能模块、显示和保存检测识别详细信息功能模块、语言设置功能模块。本发明率先将卷积神经网络和CatBoost集成树模型结合构建成特征表示学习能力强且具有良好可解释性的CatNet网络，并用于乳腺肿瘤良/恶性智能检测与识别。

公开(公告)号：CN115375632A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202210937711.6

申请日：2022-08-05

Applicant: 河南大学

Inventor： 王斌杰 ,  杨晓慧 ,  王佳惠 ,  王烨彤 ,  王长福 ,  马静

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T3/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于CenterNet模型的肺结节的智能检测系统，该系统包括：导入图像模块、肺结节检测模块、批量处理与显示模块、模型参数调整模块、显示检测识别详细信息模块本发明能够批量处理待检测的CT图像，通过主流的目标检测模块快速、准确定位肺结节，并且进一步对肺结节进行分析以获取大小等信息，极大地方便了用户对患者肺结节图像中肺结节表型性状的分析，模型训练耗时短，最大限度地提高肺结节自动检测与识别准确性和高效性。

公开(公告)号：CN116993689A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310913294.6

申请日：2023-07-20

Applicant: 河南大学淮河医院

Inventor： 王斌杰 ,  李宣乐 ,  杨晓慧 ,  秦长江 ,  王长福 ,  王智 ,  贺祥 ,  王小丹

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明涉及生物医学技术领域及医学图像处理领域，具体公开了一种预测胰腺癌间皮素表达水平的方法，该具体步骤为：S1、对胰腺癌患者胰腺部位肿瘤区域医学图像进行处理，获取所述肿瘤区域医学图像病灶的感兴趣区域图像；S2、提取所述感兴趣区域图像中的影像组学特征；S3、将步骤S2提取的影像组学特征的值输入评分预测模型，计算得到所述感兴趣区域图像的图像评分；S4、对步骤S3获得的图像评分进行定性分析，预测所述胰腺癌患者胰腺部位肿瘤细胞间皮素表达水平。本发明的方法能够有效预测建间皮素在胰腺癌患者中的表达水平，预测的AUC能够达到0.843，灵敏度达到了80.00%，特异度达到了75.68%，具有较高的准确性，不仅为当前临床上对胰腺癌肿瘤细胞间皮素表达水平检测提供了一种新的手段，还能够为胰腺癌临床治疗提供新的参考，有利于临床医生确定更精准的胰腺癌治疗方案。

公开(公告)号：CN115393153A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211040275.9

申请日：2022-08-29

Applicant: 河南大学

Inventor： 路杨 ,  王斌杰 ,  汤宗伟 ,  王长福 ,  隆国强 ,  张红坤 ,  曹绿晨 ,  柴秀丽

IPC: G06T1/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F21/16

Abstract: 本发明属于数字水印技术领域，公开一种基于双水印的半开源医学图像数据集分级保护和验证方法，包括盲水印嵌入算法和可视水印嵌入算法，总体流程包含两个主要步骤，一个是盲水印嵌入医学图像数据集，实现被动版权验证保护数据集；另一个是对嵌入盲水印医学图像数据集进行可见水印嵌入，实现主动授权保护数据集。本发明可以根据数据集开发者对不同用户群体的分级授权进行分级保护，双重水印机制分别实现了数据集主动授权控制功能和数据集被盗用后的版权验证功能。且通过实验得出，本发明具有良好的不可感知性、无害性、有效性和普遍性，可以很好的保护半开源医学图像数据集。

公开(公告)号：CN114785483A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210563573.X

申请日：2022-05-23

Applicant: 河南大学

Inventor： 柴秀丽 ,  谭勇 ,  付江豫 ,  王斌杰 ,  黄紫晴 ,  张红坤 ,  周林 ,  王长福 ,  甘志华 ,  路杨

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/32 ,  H04L9/40 ,  H04L67/10 ,  H04L67/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/11 ,  G06N7/08

Abstract: 本发明提供一种基于半张量积压缩感知和混合云的医学图像安全传输方法。其中，加密方法包括：根据原始医学图像P的哈希密钥和给定的外部密钥生成混沌序列，并利用混沌序列生成测量矩阵；对原始医学图像P进行边缘检测，根据边缘检测结果将认证图像嵌入至原始医学图像P中得到含有认证信息的图像P1，并将嵌入密钥、哈希密钥和外部密钥发送至接收端；利用混沌序列对图像P1进行稀疏和置乱，得到置乱后的稀疏矩阵P3，将稀疏矩阵P3上传至边缘云；在边缘云上，利用测量矩阵对稀疏矩阵P3进行测量和量化，得到量化后的矩阵P5；对矩阵P5进行编码得到第一认证序列以及对矩阵P5进行扩散，得到密文图像，然后将第一认证序列和密文图像存储至中心云上。