公开(公告)号：CN116229236A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310222513.6

申请日：2023-03-09

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李永红 ,  周诚 ,  陶于祥 ,  李梓歆 ,  赵志强 ,  李腊全 ,  宛江城

IPC: G06V10/82 ,  G06V20/69 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  C12Q1/04 ,  C12R1/32

Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLO v5模型的结核杆菌检测方法，包括：将痰液样本中的结核杆菌图像输入到训练好的改进YOLOv5模型中；通过Backbone骨干网络中获取深层特征信息，得到不同深度的特征图；通过FPNs网络中进行上采样和特征融合后获得不同尺度的张量数据；不同尺度的张量数据通过Head头部分别预测目标的分类和预测框，得到检测结果。本发明通过使用改进的YOLOv5算法检测结核杆菌，较现有的SSD、Faster R‑CNN算法有着更好的检测效果，能够在实际的痰液样本检测过程中精确识别出结核杆菌，提高了医学领域对结核杆菌检测的效率，为疾病诊断提供重要帮助。

公开(公告)号：CN116128898A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310128980.2

申请日：2023-02-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李永红 ,  李梓歆 ,  赵志强 ,  周诚 ,  胡晋武 ,  张合龙

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/50 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Transformer双分支模型的皮肤病变图像分割方法；该方法构建并训练Transformer双分支模型，将待处理图像输入到训练好的Transformer双分支模型中得到分割结果；所述Transformer双分支模型包括主分支网络、辅助分支网络和信息聚合模块；本发明提出了一种新的皮肤病变图像分割方法，解决了传统深度学习方法提取全局上下文信息的不足，利用高效的多尺度视觉Transformer作为编码器，从而提取更强大且更好鲁棒性的特征，同时引入低级特征模块和高级特征融合模块，有效地提升网络的特征学习能力和分割性能。