公开(公告)号：CN118334050A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410355594.1

申请日：2024-03-27

Applicant: 浙江大学

Inventor： 金心宇 ,  钱旭 ,  金昀程 ,  楼敏 ,  钟晚思

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及计算机视觉处理技术领域，公开了基于改进MetaFormer的脑卒中梗死病变区域分割方法，采集脑部的MRI图像，然后对DWI模态数据和ADC模态图像数据进行数据预处理后作为MetaFormer3D‑pathSeg网络输入，执行前向推理，在推理过程中对预处理后的图像进行滑动窗口推理，将每个滑动窗口的推理结果拼接起来作为预测的分割结果。本发明的MetaFormer3D‑pathSeg网络新增了原有MetaFormer所没有的3D模型，将分类领域应用到了分割领域，通过使用卷积进行特征提取之后再进行拼接，提高了算法的分割精度。

公开(公告)号：CN116616704A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310314620.1

申请日：2023-03-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 金心宇 ,  田鹏 ,  钱旭 ,  金昀程

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372

Abstract: 本发明属于功能性近红外光谱和脑电图像处理技术领域，具体是一种基于多模态数据的脑认知功能康复状态分析方法，采集患者的静息态的fMRI数据以及评估任务测试过程中的fNIRS和脑电图EEG数据，然后将fMRI数据输入fMRI‑FC‑CNN网络得到分类为正常的概率，将fNIRS和EEG数据进行数据预处理后输入基于多模态特征融合分类网络获得分类为正常的概率，绘制成概率‑就诊次数折线图，并使用曼－肯德尔检验进行折线图的趋势分析。本发明采用两种模态的数据互补，为网络模型提供不同的信息源使得学习到的特征更加完备，同时采用了Inception模块和残差结构对LSTM模型进行改进，提升了网络的表征能力。