公开(公告)号：CN116823728B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202310612590.2

申请日：2023-05-29

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陈新建 ,  刘灯风 ,  朱伟芳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及图像处理领域。本发明提出的一种基于图像处理的睑板腺腺体分割方法构建了睑板腺腺体检测网络，包括特征编码路径、特征解码路径、条形混合注意力模块、多尺度注意力模块、边界检测辅助网络以及自适应交互信息融合模块。利用构建的睑板腺腺体检测网络对待检测的睑板腺腺体图像进行分割，通过条形混合注意力模块提高了网络对条形目标的关注，利用多尺度注意力模块获多尺度特征，利用边界检测辅助网络辅助腺体分割，提升了对睑板腺腺体分割的准确性。

公开(公告)号：CN116205934B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202310106210.8

申请日：2023-02-13

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陈新建 ,  刘灯风 ,  朱伟芳

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于CNN的睑板腺区域和睑板腺萎缩区域分割模型及方法，该模型包括：特征编码模块，用于从原始图片中提取特征图；信息融合模块IFM，用于对输入的特征图的浅层特征和深层特征的通道和空间信息进行优化，增强浅层特征的高级语义信息并填充深层特征的空间位置信息；并行路径连接模块PPC，用于对所述特征编码模块提取的特征图的特征进行特征细化；特征解码模块，用于对提取到的特征进行恢复，得到预测结果。本发明克服了现有U型编解码器网络中下采样导致细节信息的缺失以及原始U‑Net网络在跳跃连接中会引入噪声导致解码器对特征的恢复质量变差的问题。

公开(公告)号：CN116823728A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310612590.2

申请日：2023-05-29

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陈新建 ,  刘灯风 ,  朱伟芳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及图像处理领域。本发明提出的一种基于图像处理的睑板腺腺体分割方法构建了睑板腺腺体检测网络，包括特征编码路径、特征解码路径、条形混合注意力模块、多尺度注意力模块、边界检测辅助网络以及自适应交互信息融合模块。利用构建的睑板腺腺体检测网络对待检测的睑板腺腺体图像进行分割，通过条形混合注意力模块提高了网络对条形目标的关注，利用多尺度注意力模块获多尺度特征，利用边界检测辅助网络辅助腺体分割，提升了对睑板腺腺体分割的准确性。

公开(公告)号：CN116205934A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310106210.8

申请日：2023-02-13

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陈新建 ,  刘灯风 ,  朱伟芳

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于CNN的睑板腺区域和睑板腺萎缩区域分割模型及方法，该模型包括：特征编码模块，用于从原始图片中提取特征图；信息融合模块IFM，用于对输入的特征图的浅层特征和深层特征的通道和空间信息进行优化，增强浅层特征的高级语义信息并填充深层特征的空间位置信息；并行路径连接模块PPC，用于对所述特征编码模块提取的特征图的特征进行特征细化；特征解码模块，用于对提取到的特征进行恢复，得到预测结果。本发明克服了现有U型编解码器网络中下采样导致细节信息的缺失以及原始U‑Net网络在跳跃连接中会引入噪声导致解码器对特征的恢复质量变差的问题。