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公开(公告)号：CN114240965A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111521503.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种图注意力模型驱动的小样本学习肿瘤分割方法，其中，将数据划分为支持集和查询集，将支持集和查询集输入编码器进行编码，获取支持特征和查询特征；根据支持特征获取肿瘤感兴趣区域的特征A，并对特征A进行反池化，使支持特征与查询特征有相同的分辨率；将反池化后的支持特征与查询特征按通道叠加，将叠加后的特征放入图注意力模块，通过图注意力模块学习特征切片之间的空间信息；将经过图注意力模块的输出放入解码器，并结合跳跃连接的方式获得分割结果；本发明基于图注意力模型，提升了小样本情况下对肿瘤图片数据分割的准确性。
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公开(公告)号：CN112164074B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010999377.8
申请日：2020-09-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的3D CT床快速分割方法，包括，利用labelme标注输入的三维CT图切片中的CT床；基于深度学习构建CT床分割模型并训练标注完成的数据，得到训练完成的网络模型；利用训练好的所述网络模型分割原始CT图像中的一张切片，得到所述CT床，根据形态学操作所述CT床，得到CT床掩模；根据“与”运算策略计算所述原始图像剩余的所有切片及所述掩模，完成CT床的快速分割去除。本发明可以有效地去除三维图像的CT床，解决了去除CT床精度不好的问题，且无需将所有CT切片放入CT床分割模型，仅需将一张切片送入网络模型所得CT床掩膜，继而将其余切片与掩膜进行与运算实现CT床快速精确3D分割。
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公开(公告)号：CN112164074A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010999377.8
申请日：2020-09-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的3D CT床快速分割方法，包括，利用labelme标注输入的三维CT图切片中的CT床；基于深度学习构建CT床分割模型并训练标注完成的数据，得到训练完成的网络模型；利用训练好的所述网络模型分割原始CT图像中的一张切片，得到所述CT床，根据形态学操作所述CT床，得到CT床掩模；根据“与”运算策略计算所述原始图像剩余的所有切片及所述掩模，完成CT床的快速分割去除。本发明可以有效地去除三维图像的CT床，解决了去除CT床精度不好的问题，且无需将所有CT切片放入CT床分割模型，仅需将一张切片送入网络模型所得CT床掩膜，继而将其余切片与掩膜进行与运算实现CT床快速精确3D分割。
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公开(公告)号：CN112164073A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010999256.3
申请日：2020-09-22
Applicant: 江南大学 , 安徽工大信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的影像三维组织分割与测定方法，包括，采集活体猪的CT图像，划分为训练集与测试集并在训练集上进行标注；构建CT床分割网络和内脏分割网络，并利用所述标注好的训练集进行训练得到CT床分割模型和内脏分割模型；利用所述CT床分割模型和所述内脏分割模型预测其掩膜图并去除所述CT床和内脏；结合所述活体猪的CT图像提取出猪体的脂肪、肌肉与骨骼部分并计算猪体的总体质量及各个组织的占比。可以自动、快速、准确分割出种猪的脂肪、肌肉和骨骼等组织，并且本方法适用于任何形状、任何大小的种猪。
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公开(公告)号：CN108183826B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201711466893.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/751 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种异构环境下的多尺度融合网络仿真任务映射方法，解决了虚拟网络拓扑在异构的计算集群环境下的部署问题，所述方法步骤包括：读入异构计算环境；将拓扑中的边缘路由器与主机节点标志为轻量级虚拟化映射区，将其余节点标志为融合虚拟化映射区；根据各服务器吞吐量阈值，用轻量级虚拟化映射轻量级虚拟化映射区中节点；计算剩余各服务器的负载平衡参数，采用多级图划分算法分配融合映射区中节点，判断服务器是否冗余，根据结果采用不同的优化算法进行优化并合理映射。本发明保证计算集群间的负载平衡并降低远程通信，提升大规模网络仿真的性能，同时对大规模网络拓扑具有良好的可扩展性和可伸缩性，可用于各项网络研究与实验网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109994197B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910264984.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的医疗大数据处理系统，该医疗大数据处理系统包括：用于由移动终端收集用户的医疗相关信息的单元；用于由移动终端确定通过第一无线接入技术向医疗大数据处理平台发送所收集的医疗相关信息的单元；用于如果在确定通过第一无线接入技术向医疗大数据处理平台发送所收集的医疗相关信息之后，由移动终端接收到医疗大数据处理平台发送的第一测量报告请求，则移动终端执行第一处理的单元；用于由医疗大数据处理平台基于第一测量报告向移动终端发送医疗相关信息请求消息的单元；以及用于响应于接收到医疗相关信息请求消息，由移动终端通过第一无线接入技术向医疗大数据处理平台发送所收集的医疗相关信息的单元。
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公开(公告)号：CN110502640A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910694294.5
申请日：2019-07-30
Applicant: 江南大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F17/27
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，涉及一种基于建构的概念词义发展脉络的提取方法。本发明首先将领域知识以建构知识网络形式表征，分析知识间的具有解释性的认知语义关系，生成知识建构关系，获取知识的解释支撑集。然后在不同时空域下，挖掘知识对之间演化关系，基于建构知识网络，对不同时间域内的知识采用聚类算法进行演变融合，最终抽取出知识的演化脉络，帮助用户准确理解知识间关系，弥补知识缺陷。本发明所述方法能够作为领域知识系统的一个重要服务内容，智能高效地帮助用户梳理知识的演化过程，获取知识之间的关系，分析领域知识发展的关键知识节点，使用户更容易发现优质知识资源。
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公开(公告)号：CN110266368A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910546864.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 江南大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明提供一种基于云平台的天地一体化信息网络仿真方法，包括：在STK中构建天地一体化仿真网络场景；仿真数据交换模块建立与STK的通信连接，获取场景节点数据以及卫星链路的链路特性数据；网络节点部署模块开始部署卫星、地面站等节点；网络仿真模块开启进程监听端口后，网络参数设置模块提交卫星链路参数；网络仿真模块开启多线程动态实时控制每一条卫星链路的链路特性。本发明可实现基于云平台的天地一体化信息网络仿真环境的构建，可用于天地一体化信息网络相关新技术与新协议的验证以及体系评估。
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公开(公告)号：CN105282090B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201410247360.1
申请日：2014-06-03
Applicant: 江南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提出了一种互联网上用于防止URL任意信息获取攻击的编码方法，关键地设计了一种基于快速对称加密编码的数字码与字符串码的隐秘编码方法。基于一套自主设计的快速转换、混淆加密处理，编码方法对源数字码进行四轮加密后获得隐秘字符串码，保护URL中敏感数字信息不被任意获取访问。该发明包括：服务器端对URL中的敏感数字信息进行加密编码从而生成公开URL；用户使用公开URL发出访问请求；服务器端读取用户URL访问请求时，首先对其中含有的隐秘字符串参数进行解码，若解码结果正确，则给予正常请求响应，否则认为其为非法攻击，不予正常响应，或作其它进一步处理。本发明方法加解码速度快、安全强度较高，具有较强的抗URL任意访问攻击能力，对于URL中的参数篡改访问攻击无需额外数据库比对操作，实现效率高。
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公开(公告)号：CN108737272A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201710258241.X
申请日：2017-04-19
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/771 , H04L12/24
CPC classification number: H04L45/54 , H04L41/145 , H04L45/586 , H04L45/745
Abstract: 本发明提出了一种云计算中高性能路由转发方法，涉及网络仿真领域。为解决当前Openstack宿主机内虚拟网络中跨子网数据通信的性能问题，提出一种基于SDN的路由控制平台，通过构建路由决策层和数据转发层，将虚拟网络拓扑中路由表实时映射成流表，使得三层网络数据转发受到路由决策层中虚拟路由拓扑控制，却通过Openflow交换机直接转发数据包。同时设计虚拟网络拓扑监测模块，实时监测节点间路由跳数变化，在保证了三层网络数据包转发逼真性的同时提高了虚拟网络的性能。并通过典型网络拓扑场景构建验证了本发明的有效性。
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