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公开(公告)号：CN116188869A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310223928.5
申请日：2023-03-09
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/42 , G06T7/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于病理图像分析技术领域，公开了一种用于肺癌组织病理图像的智能分类方法，包括：用符合预设要求的肺癌组织病理图像训练本地服务器；获取所述本地服务器的本地参数，并通过本地服务器的训练正确率计算所述本地参数的聚合权重；向所述中心服务器发送所述本地参数及与之对应的聚合权重；接收由所述中心服务器聚合反馈的全局参数，且所述全局参数由多个本地参数聚合而成；利用所述全局参数更新覆盖所述本地服务器的本地参数；将待分类的肺癌组织病理图像输入至更新后的本地服务器，得到智能分类结果。综上，通过多个本地数据共同地聚合形成全局参数，且利用全局参数更新覆盖本地参数，以此更进一步的实现图像准确分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114708347A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210280434.6
申请日：2022-03-22
IPC: G06T11/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于CT图像分类技术领域，具体地涉及一种基于自适应选择的双源域异构迁移学习的肺结节CT图像分类方法。本发明方法利用CT图像对SPSN患者进行PT与LA的术前辅助诊断。该方法包括两个部分：①基于自适应选择的双源域异构迁移学习的特征提取，②基于稀疏贝叶斯极限学习机的集成分类器构建。基于自适应选择的双源域异构迁移学习模型通过设计基于自适应选择的双源域特征匹配网络自适应确定源网络与目标网络之间每对特征图的匹配权重，以及源网络特征块和目标网络之间每对卷积块的匹配权重，以自动选择源网络中有利于目标任务学习的特征以及特征迁移的目的地，从而约束目标网络的训练，进而提高目标网络在小样本情况下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114081787A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111407405.3
申请日：2021-11-24
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明涉及人工智能医学技术领域，具体涉及一种脑电信号控制的手套康复系统，包括：脑电信号采集装置，用于采集脑电信号，实现脑电信息的放大,并将放大后的脑电信号传递到PC端；PC端，用于实现脑电信号的记录，并对脑电信号进行滤波、特征提取、分类处理，获取用户运动意图，生成控制指令信号，并通过通信模块将控制指令信号传递给控制芯片,实现外部手套为用户提供主被动模式一体的康复训练。本发明通过脑电信号采集器采集患者脑部运动区域的生物电信号，运用算法识别患者运动意图，创新性地提出主动训练模式，充分发挥患者的主观能动性，大大提高康复训练效能。
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公开(公告)号：CN114708347B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210280434.6
申请日：2022-03-22
IPC: G06T11/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于CT图像分类技术领域，具体地涉及一种基于自适应选择的双源域异构迁移学习的肺结节CT图像分类方法。本发明方法利用CT图像对SPSN患者进行PT与LA的术前辅助诊断。该方法包括两个部分：①基于自适应选择的双源域异构迁移学习的特征提取，②基于稀疏贝叶斯极限学习机的集成分类器构建。基于自适应选择的双源域异构迁移学习模型通过设计基于自适应选择的双源域特征匹配网络自适应确定源网络与目标网络之间每对特征图的匹配权重，以及源网络特征块和目标网络之间每对卷积块的匹配权重，以自动选择源网络中有利于目标任务学习的特征以及特征迁移的目的地，从而约束目标网络的训练，进而提高目标网络在小样本情况下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114898872A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210390976.9
申请日：2022-04-14
IPC: G16H50/20
Abstract: 本发明涉及CT图像处理技术领域，具体涉及一种多模态概率分布自适应的原发性肝癌病理分级预测方法，该方法包括如下步骤：S1、基于特征分布动态对齐和分类层对齐的多源迁移特征提取网络，采用动态的概率分布衡量方法，充分考虑多源医学数据的边缘分布和条件分布差异，实现多源异构特征的细粒度对齐迁移；S2、基于改进型布谷鸟优化极限学习机的肝MR图像特征分类算法实现多源迁移特征的分类。本发明在有效解决多源数据异构问题的基础上充分融合多源医学数据，丰富特征信息，提取更鲁棒有效的多源迁移特征，并采用改进型布谷鸟算法对极限学习机的隐含层节点数进行自适应寻优，训练更稳定准确的分类器，实现多源迁移特征的有效分类。
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公开(公告)号：CN218961596U
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202320116890.7
申请日：2023-01-14
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: A61N1/36
Abstract: 本实用新型属于人工智能医学技术领域，且公开了一种气电联合的康复装置，包括主体以及可与主体相连的康复手套，所述主体的内部安装有整体电路控制板和气动装置控制器，所述主体的上端面下凹形成嵌装槽，所述嵌装槽内嵌装有触摸显示屏，所述主体的前侧设有气电装置接口组件，固线组件，所述固线组件包括设于主体后侧下端的导向部分以及设于主体侧边用于收纳插电线缆的绕线部分，本实用新型在手部康复治疗中，加入电刺激装置进行电刺激治疗，可根据不同的治疗方案，采用不同的电刺激方式，此外，可以根据手部动作，适时的加入电刺激治疗，其次，还可针对个体和病情的不同，自主的调节电刺激的强度、频率、治疗时间等功能。
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