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公开(公告)号：CN114463583B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210093092.7
申请日：2022-01-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种用于肺炎CT图像分类的深度哈希方法。该发明首先建立肺炎CT图像数据集，统一肺炎CT图像尺寸，并将其划分成训练集Tr和测试集Te；然后构建深度哈希网络模型，根据哈希编码计算相似度损失LS和对比损失Lcl，构造总的损失函数L；其次引入多任务哈希训练策略，使用交替学习算法优化损失函数L，并保存深度哈希网络模型；最后读取测试集中进行CT图像分类。本发明的有益效果是该深度哈希方法能准确找出不同肺部CT图像间的微小差异，使训练模型大大降低存储空间和训练时间，有效提高了大规模肺炎CT图像分类的效率，同时充分发挥了双线性卷积神经网络对细粒度CT图像特征提取优势，有效提升了识别准确性和泛化鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114494196B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210094089.7
申请日：2022-01-26
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及医学信息智能处理技术领域，具体涉及基于遗传模糊树的视网膜糖尿病变深度网络检测方法。首先对视网膜图像进行增强处理，将病变区域展宽，对正常区域进行压缩；然后搭建网络模型U‑net，准确分割出视网膜血管以及血管末梢图像；接着将模型分割出的血管图像与真实诊断结果进行训练，构建出可解释的模糊决策树；其次对决策树权值编码并且构造适应度函数，基于遗传算法对多棵决策树进行组合优化；最后引入准确率指标动态调整损失函数中的权重图。本发明的有益效果是可精确地识别出视网膜糖尿病变血管末梢，提高检测分类准确度，更有效地帮助医生诊断视网膜糖尿病变，让患者获得最佳治疗时期。
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公开(公告)号：CN113378898B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202110590764.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于相对熵损失函数卷积神经网络的脑龄预测方法，包括如下步骤：步骤1.利用采集被试的功能型磁共振影像数据形成原始样本集；步骤2.原始样本集中功能型磁共振影像数据预处理形成三维的T1图像数据并形成样本集；步骤3.将样本集划分为训练样本集和测试样本集；步骤4.利用训练样本集训练3DCNN形成脑龄预测模型，所述3DNN在训练过程中采用分类网络的相对熵损失函数反向更新3DCNN的网络参数；步骤5.将测试集输入脑龄预测模型得到预测的脑龄；用相对熵损失函数反向更新3DCNN的网络参数，同时采用中心化功能型磁共振影像数据中剔除周围无用信息，提高了脑龄预测模型的鲁棒性及预测精度。
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公开(公告)号：CN113744228B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110995542.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于大规模脑核磁分割的最大熵多阈值蚁群进化Spark方法，属于医学信息智能处理区域技术领域。其技术方案为：首先，读取大规模脑核磁图像数据，并进行预处理操作，然后，设计改进的蚁群算法，将脑核磁图像的灰度级作为路径上的节点，蚂蚁经过的灰度级节点作为分割的阈值组，将Kapur熵作为目标函数；最后，搭建Spark框架，将改进的蚁群算法封装在可并行计算的RDD集合中，进行并行处理，得到最佳阈值组，并根据阈值组进行脑核磁图像的阈值分割。本发明的有益效果为：能够有效提高对大规模脑核磁图像信息提取的效率和精度，对脑核磁数据计算机智能辅助处理具有较强的应用价值。
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公开(公告)号：CN113378898A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110590764.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相对熵损失函数卷积神经网络的脑龄预测方法，包括如下步骤：步骤1.利用采集被试的功能型磁共振影像数据形成原始样本集；步骤2.原始样本集中功能型磁共振影像数据预处理形成三维的T1图像数据并形成样本集；步骤3.将样本集划分为训练样本集和测试样本集；步骤4.利用训练样本集训练3DCNN形成脑龄预测模型，所述3DNN在训练过程中采用分类网络的相对熵损失函数反向更新3DCNN的网络参数；步骤5.将测试集输入脑龄预测模型得到预测的脑龄；用相对熵损失函数反向更新3DCNN的网络参数，同时采用中心化功能型磁共振影像数据中剔除周围无用信息，提高了脑龄预测模型的鲁棒性及预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105920583A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610352437.0
申请日：2016-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了183aa小分子多肽在制备抗癌药物中的应用。本发明利用生物工程技术，基因重组一段183个氨基酸多肽对应的DNA序列到p3×FLAG‑CMV‑14真核表达载体。经酶切和序列分析证明重组成功后，将此重组多肽转染到多发性骨髓瘤RPMI 8226细胞中，免疫印迹检测多肽的蛋白表达，实现了多肽的重组。接着对多肽的抗多发性骨髓瘤功能进行了研究，细胞学实验表明此多肽具有促进多发性骨髓瘤细胞凋亡的重要抗癌功能。为肿瘤治疗开发新的靶点提供实验依据，对于应用于肿瘤的临床治疗具有十分重要的开发应用前景。
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公开(公告)号：CN118447304A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410547182.8
申请日：2024-05-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供了基于模糊超盒质量感知神经网络的精神分裂症分类方法，属于智能医学处理技术领域，解决了精神分裂症患者动态脑网络多个时间窗口数据质量不一致的问题；其技术方案为：利用三个特殊的卷积滤波器提取精神分裂症患者动态脑网络每个时间窗口的特征，然后通过全连接层和激活层以获得证据；将多视图证据作为输入构造多视图模糊最小最大神经网络分类器，输出每个视图的类节点；使用证据理论直接建模不确定性，计算每个视图的质量感知权重以评估每个视图的分类可信度；根据每个视图的质量感知权重集成多个视图的类节点以得到最终诊断结果。本发明的有益效果为：本发明分类精度较好，为精神分裂症诊断提供决策支持，提高患者就医满意度。
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公开(公告)号：CN117542503A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311334208.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/16
Abstract: 本发明提供了基于动态证据融合神经网络的精神分裂症多视图分类方法，属于智能医学处理技术领域；其技术方案为：利用边缘到边缘、边缘到节点和节点到图卷积滤波器提取精神分裂症患者动态脑网络连接矩阵每个视图的特征图；将每个视图的特征图分别通过全连接层和激活层以获得多视图动态证据；根据动态证据导出迪利克雷分布参数，调整置信度后构建动态信任函数并计算每个视图的动态信任函数；在分类的决策层进行证据融合后获得联合信任函数；使用多视图损失函数训练神经网络。本发明的有益效果为：本发明分类精度较好，为精神分裂症诊断提供决策支持，提高患者就医满意度。
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公开(公告)号：CN116665906B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310601158.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI数据；S2：构建孪生神经网络；S3：设计特征相似性与标签相似性度量模块；S4：定义置信度评估脑龄预测模块；S5：将测试数据集中的脑部影像数据输入到该模型中进行分析，从而得出每个测试数据样本的预测脑龄。本发明的有益效果为：预测准确率高，对脑影像数据进行精确的预测，帮助医生更准确地评估患者的脑龄。
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公开(公告)号：CN117058393A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311108211.2
申请日：2023-08-30
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种用于眼底硬性渗出图像分割的超像素三支证据DPC方法，属于图像处理分析技术领域。解决了聚类医学图像分割中参数难以确定，边缘区域划分不清晰的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S10、人工获取眼底硬性渗出图像的病变区域；S20、对眼底硬性渗出图像进行预处理得到图像的CIELab空间；S30、对获得的CIELab空间进行SLIC超像素处理；S40、基于三支聚类理论将图像分割分为两阶段；S50、在获取第一阶段回传的病变图像信息之上。本发明的有益效果为：本发明通过引入超像素算法提高了运行效率，为糖尿病视网膜硬性渗出病变疾病的临床诊断和患者的发现治疗提供了重要的医学影像依据。
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