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公开(公告)号：CN116258937A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211569888.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于注意力机制的小样本分割方法、装置、终端及介质，包括：输入支持图片、支持图片对应的掩码图以及待预测查询图片；通过权重共享的编码器分别提取待预测查询图片的特征和支持图片的特征；将支持图片的特征和支持图片对应的掩码图输入原型生成算法，得到一对互补的原型；将一对互补的原型扩展至待预测查询图片的尺寸，并与待预测查询图片进行拼接，通过FPN结构的解码器预测拼接后的前后背景，得到分割结果；根据双线性插值算法将分割结果恢复至原始图像尺寸大小，得到小样本分割结果。本发明以一种权重互补的方式构建一对原型，从而在原型生成过程中尽量地保留的有效信息，减少原型偏置造成的分类错误，提高判断精度。
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公开(公告)号：CN115631825A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211078506.5
申请日：2022-09-05
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了利用自然语言模型自动生成结构化报告的方法及相关设备，所述方法包括：获取输入的样本图像，图像诊断网络根据样本图像生成隐藏状态序列和分类标识序列，并得到结构是否异常的预测结果；若所述预测结果为无结构异常，获取所述样本图像中的无异常样本图像，完整报告生成网络根据所述无异常样本图像生成无异常图像的医学图像报告；若所述预测结果为存在结构异常，获取所述样本图像中的有异常样本图像，任务感知报告生成网络根据所述有异常样本图像生成有异常图像的医学图像报告。本发明根据样本图像是否有异常分别进行医学图像报告的生成，通过对不同结构分别生成报告的方式，保证生成报告诊断的准确性，从而大大降低了医生的工作量。
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公开(公告)号：CN115731511A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211384415.4
申请日：2022-11-07
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于区域互补聚合的人群计数方法及相关装置，方法包括：获取密集人群图像；将密集人群图像输入区域互补聚合网络模型，通过区域互补聚合网络模型确定精细密度图；基于精细密度图确定密集人群图像对应的人群计数结果。本申请通过区域互补聚合网络模型中的互补迭代聚合模块的双向迭代融合和加权互补级联来生成粗略密度图，并通过区域互补聚合网络模型中的区域定位模块进行多重深度监督来确定注意力图，然后基于注意力和粗略密度图来确定精细密度图，这样通过互补迭代聚合模块进行多尺度融合，并通过区域定位模块进行多重深度监督，有效提升了精细密度图的图像质量，从而可以提高基于精细密度图确定人群计数结果的精确度。
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公开(公告)号：CN115631826A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211156398.9
申请日：2022-09-22
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G16H15/00 , G06F16/36 , G06F40/166 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明所提供的一种基于任务感知的报告自动生成方法及装置，方法包括：将原始报告输入预先训练的报告生成模型，利用嵌入向量生成器生成块嵌入向量序列；对原始报告中的各个解剖结构创建对应的分类嵌入向量，得到分类嵌入向量序列；将块嵌入向量序列和分类嵌入向量序列输入到共享编码器中，得到隐藏状态序列和分类标识序列；将隐藏状态序列和分类标识序列输入到多头解码器中，得到拆分为各个解剖结构的结构化报告。本发明利用报告生成模型中的多头解码器对原始报告中的各个解剖结构进行拆分，每个解码器头都只关注对应解剖结构的报告生成，避免了生成的段落中出现重复的句子，也降低了长文本建模的难度，提高了报告生成的准确性。
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