公开(公告)号：CN110556159A

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201910785465.5

申请日：2019-08-23

Applicant: 长沙理工大学

Inventor： 彭玉旭 ,  彭贤 ,  张广平 ,  罗元盛 ,  黄园媛

IPC: G16B20/00 ,  G16B50/30

Abstract: 本申请公开了一种蛋白质检索模型构建方法、检索方法、设备和存储介质，对数据集中的所有蛋白质分别生成溶剂排除表面的三角网格，对三角网格进行去冗余和去噪声的简化处理，缩短检索时间，提高检索效率；检索算法融合WKS与HKS两种算法，保持了形状描述符在转换过程中的不变性，加强了形状描述符对蛋白质变形的不敏感性，提高了检索精度。

公开(公告)号：CN117788478A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311711557.1

申请日：2023-12-13

Applicant: 长沙理工大学

Inventor： 彭玉旭 ,  易鑫 ,  章登勇 ,  张乐冰

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种医学图像分割方法、系统、设备及存储介质，本方法预设包含stem块、编码器、解码器、渐进融合模块和out块的训练好的医学图像分割模型；将待分割医学图像输入至训练好的医学图像分割模型中，以采用stem块将待分割医学图像生成第一特征图；将第一特征图输入至编码器，得到编码器中每个第一多感受野深度卷积模块输出的特征和编码器最终输出的第二特征图；将第二特征图输入至解码器，得到解码器中第一个第二多感受野深度卷积模块输出的特征；采用渐进融合模块进行特征融合，得到解码器最终输出的待分割特征图；采用out块对待分割特征图进行医学图像分割。本发明能够提高医学图像分割的准确度，并且分割稳定性强。

公开(公告)号：CN115147640A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210604510.4

申请日：2022-05-31

Applicant: 长沙理工大学 ,  湖南创星科技股份有限公司 ,  湖南可孚芯驰医疗科技有限公司 ,  湖南宸瀚科技有限公司

Inventor： 张锦 ,  刘佳桢 ,  熊兵 ,  桂彦 ,  文建全 ,  张建明 ,  陈恺 ,  彭玉旭 ,  曹源

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于改进胶囊网络的脑肿瘤图像分类方法，包括获取脑肿瘤图片数据训练集，输入至SqueezeNet模块提取有效特征；将有效特征输入至初始的预设胶囊网络中进行训练得到初始分类结果，根据初始分类结果、预设的第一损失函数和预设的第二损失函数对初始的预设胶囊网络进行反向传播更新网络参数，得到训练好的胶囊网络；获取脑肿瘤图片，将脑肿瘤图片输入至SqueezeNet模块，提取脑肿瘤图片中的有效特征，并输入至训练好的胶囊网络，得到脑肿瘤分类结果。将图像浅层与深层语义特征进行融合，解决胶囊网络关注过多的图像细节特征，难以对图像细节特征进行有效筛选而造成的模型过拟合问题。将提出的胶囊网络应用于脑肿瘤数据集，有效提高分类准确性。

公开(公告)号：CN118041511A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410311099.0

申请日：2024-03-19

Applicant: 长沙理工大学

Inventor： 黄园媛 ,  黄惠君 ,  喻贝尔 ,  彭玉旭 ,  刘程浩 ,  周孜曦 ,  张琚亮

IPC: H04L9/00 ,  H04N1/32 ,  H04N1/44

Abstract: 本申请提供一种基于三维混沌系统渐近形状同步的彩图加密方法及装置，其中方法包括：获取彩色图像，以及彩色图像的内部密钥和外部密钥，并对内部密钥和外部密钥进行初始化，得到密钥初始值；将密钥初始值输入至三维混沌驱动系统后，生成伪随机序列，伪随机序列包括：第一序列、第二序列、第三序列和第四序列；基于第一序列、第二序列、第三序列和第四序列对彩色图像进行加密处理，生成三个位矩阵；将三个位矩阵进行组合，得到加密图像。本申请利用三维混沌驱动系统生成的伪随机序列对彩色图像进行加密，减少了彩图加密的计算时间，提高了加密图像的安全性。

公开(公告)号：CN110210603A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201910497050.8

申请日：2019-06-10

Applicant: 长沙理工大学

Inventor： 彭玉旭 ,  彭贤 ,  黄园媛 ,  罗元盛

IPC: G06M11/00 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种人群的计数模型构建方法、计数方法和装置，首先对预存储的数据集中的人群图像进行人头标注处理，得到人群密度图，并将人群图像和与人群图像对应的人群密度图进行组合，得到目标数据集；再对目标数据集中按照第一预设比例划分得到的训练集进行数据扩增处理，得到目标训练集；最后利用目标训练集中的训练人群图像和训练人群密度图，对经参数初始化处理后的多尺度特征聚合卷积神经网络模型进行训练，得到人群的计数模型。采用本发明的技术方案，在模型进行训练和应用时，既能解决图像中人物的尺度变化问题，也能降低运算量，提高识别效率，并且训练过程中不需要使用透视图，提高了模型的适用性。