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公开(公告)号:CN114820434A
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202210229367.5
申请日:2022-03-09
Applicant: 宁波工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于CT影像的肾肿瘤剜除术难度自动评估方法,基于人工智能与图像分析技术,通过建立深度网络模型对腹壁、肾脏和肾肿瘤同时进行分割,利用肿瘤、肾盂、肾脏和腹壁四者之间的关联性自动计算MAP评分和R.E.N.A.L评分,从而对肾肿瘤剜除术难度进行合理有效的评估;优点是省时省力,评估准确性和可靠性较高。
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公开(公告)号:CN116310985A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310267084.4
申请日:2023-03-14
Applicant: 宁波工程学院
Abstract: 本发明涉及图像分类领域,揭露一种基于视频流数据的异常数据智能识别方法、装置以及设备,所述方法包括:采集视频流数据中的间隔视频流与连续视频流,对间隔视频流与连续视频流进行特征提取,得到间隔视频特征与连续视频特征;拼接间隔视频特征与连续视频特征,对拼接视频特征进行特征更新;融合连续视频特征与更新视频特征,分析视频流数据的模拟视频帧;查询模拟视频帧对应的真实视频帧,计算模拟视频帧与真实视频帧之间的异常数据指数,识别视频流数据的异常视频帧;对异常视频帧进行网格分割,识别帧分割网格中的异常分割网格,对异常分割网格进行异常网格拼接,识别视频流数据的异常数据。本发明可以提升视频流数据的异常数据识别准确率。
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公开(公告)号:CN114742760A
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202210229363.7
申请日:2022-03-09
Applicant: 宁波工程学院
IPC: G06T7/00 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种X光片桡骨远端骨折自动快速诊断方法,通过结合深度学习与图像分析处理技术,使用三层U‑Net网络级联形成的端到端分割网络进行训练,对桡骨远端骨折分类判断最关键的关节面区和非关节面区进行精准的分割;采样两级分类,首先深度学习利用关节面区特征,对正常、A型骨折作为一类,与B型和C型骨折作为一类进行有效区分;然后深度学习利用非关节面区特征,进一步分别对正常、A型骨折、B型骨折和C型骨折进行识别,这种分层识别模式,粗分时将更相近的图像作为一类,可以达到更精准的分类结果;优点是分类准确率高,且能够对正常、A型、B型和C型单独的准确率进行描述,能够为后续准确率优化提升提供有力的技术数据。
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公开(公告)号:CN215683673U
公开(公告)日:2022-02-01
申请号:CN202120755000.8
申请日:2021-04-11
Applicant: 宁波工程学院
Abstract: 本实用新型公开种苗培育箱,包括箱体,箱体上方设有太阳能板和电能储存装置,太阳能板与电能储存装置连接,箱体内设有多个水平方向的平板,平板上方设有育苗板,育苗板上设有多个容纳种苗的盲孔,相邻的盲孔之间贯穿有供水流动的通孔;育苗板下方和箱体顶板下方设有光源,电能储存装置与光源电连接。上述种苗培育箱能够实现浇灌自动化,维护起来方便、省力。
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