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公开(公告)号：CN117078618A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311021163.3
申请日：2023-08-14
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种视盘视杯分割方法及装置、电子设备、介质，该方法对源域的眼底图像同时进行分类和分割训练以利用图像级和像素级标签提供的互补反馈，对源域和目标域的眼底图像进行分类训练，来降低源域和目标域之间的距离。采用基于Transformer的自注意力机制以及域自适应技术，克服了视杯视盘分割中由于视杯所占眼底图像面积小而导致的分割精度低以及由于眼底相机的不同或者拍摄环境的不同导致的得到的眼底图像会存在颜色、纹理等光学性质不同从而对模型预测结果产生较大影响的问题，进而实现对多种不同风格的眼底图像都可以获得高精度的视杯视盘分割结果。
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公开(公告)号：CN113542229A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110684319.0
申请日：2021-06-21
申请人： 浙大城市学院
发明人： 韩志科
摘要： 本发明公开的属于网络安全技术领域，具体为一种安全非同源页面跨域通信的方法,包括以下步骤：步骤1：在页面一中建立广播数据监听事件；步骤2：在页面一获取页面二所在窗口对象的实例；步骤3：在页面二发送不同类型的广播，触发页面一监听事件；步骤4：在页面一和页面二之间进行安全验证和广播数据验证；步骤5：在页面一和页面二之间进行广播加密，加密过程贯穿整个通信过程；本发明提供了一种安全非同源页面跨域通信的方法，实现了不同域间页面的跨域通信，同时能够保证通信过程安全，可以支持企业进行安全有效，且成本低廉的相关网页应用产品设计与构建。
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公开(公告)号：CN116824212A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310529974.8
申请日：2023-05-11
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/32 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种基于小样本学习的眼底照片分类方法，属于图片分类领域。其中，方法包括：模型训练阶段和实际应用阶段；所述模型训练阶段包括读取多个眼底图片数据和标签并进行标准化处理和增强处理；根据处理后的眼底图片数据和关系加权标签训练和构建基于小样本学习的网络模型；所述实际应用阶段包括读取未分类的眼底图片数据并进行标准化处理；将所述处理后的未分类的眼底图片数据输入所述基于小样本学习的网络模型，由模型输出分类结果。本发明所述标准化处理统一了眼底图片数据的格式，使其数据分布更加合理。本发明还使用关系加权标签改进了传统one‑hot标签，使其能更好的体现标签间的距离，也能对数据进行平衡。
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公开(公告)号：CN116385725B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310645552.7
申请日：2023-06-02
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本公开实施例涉及医学图像处理领域，提供一种眼底图像视盘视杯分割方法及装置、电子设备，方法包括：获取待分割的眼底图像；将眼底图像输入预先训练好的视杯视盘分割网络模型，分割眼底图像中的视杯区域和视盘区域得到分割结果；视杯视盘分割网络模型根据以下步骤训练得到：获取多个携带有标签的样本眼底图像，将多个样本眼底图像划分为图像训练集和图像测试集；利用图像训练集分别训练预设的U‑Net网络和Segformer网络得到基于UNet‑Segformer的眼底图像视盘视杯分割神经网络模型；利用图像测试集测试眼底图像视盘视杯分割神经网络模型得到训练好的视杯视盘分割网络模型。本公开实施例可提高视盘视杯的分割精度。
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公开(公告)号：CN116385725A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310645552.7
申请日：2023-06-02
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本公开实施例涉及医学图像处理领域，提供一种眼底图像视盘视杯分割方法及装置、电子设备，方法包括：获取待分割的眼底图像；将眼底图像输入预先训练好的视杯视盘分割网络模型，分割眼底图像中的视杯区域和视盘区域得到分割结果；视杯视盘分割网络模型根据以下步骤训练得到：获取多个携带有标签的样本眼底图像，将多个样本眼底图像划分为图像训练集和图像测试集；利用图像训练集分别训练预设的U‑Net网络和Segformer网络得到基于UNet‑Segformer的眼底图像视盘视杯分割神经网络模型；利用图像测试集测试眼底图像视盘视杯分割神经网络模型得到训练好的视杯视盘分割网络模型。本公开实施例可提高视盘视杯的分割精度。
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公开(公告)号：CN114758113A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210320331.8
申请日：2022-03-29
申请人： 浙大城市学院
IPC分类号： G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种对抗样本防御训练方法、分类预测方法及装置、电子设备，所述方法包括：获取训练样本；对所述训练样本进行预处理，构建第一训练集；对于所述第一训练集中的每一个样本实施随机变换，生成对应的扩增样本，构成第二训练集；对于所述第一训练集中的每一个样本，生成对应的对抗样本，构成第三训练集；利用所述第二训练集和第三训练集对神经网络进行无监督鲁棒预训练，获得预训练模型；从所述第一训练集中取出所有的有标注样本，对所述预训练模型进行有监督训练；利用训练好的模型对待测数据进行分类预测。通过无监督的鲁棒预训练和有监督的微调，本发明能够有效提高基于深度学习模型的人工智能系统的安全性、准确性和泛化性。
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公开(公告)号：CN118675219A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411162501.X
申请日：2024-08-23
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V40/18 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及医疗检测技术领域，特别涉及基于眼底图像的糖尿病视网膜病变小病灶检测方法及系统，包括：构建眼部动作识别模型，以预测特定眼部行为，通过语音方式提醒受测者，并自动保存特定眼部行为发生后的多张眼底图像；获取多张眼底图像，构成图像库；对图像库内的眼底图像进行预处理，使用OpenCV库检测图像黑色区域；计算黑色区域面积，设定分类阈值，通过分类阈值对多张眼底图像进行分类，区分正常眼底图像和异常眼底图像；将异常眼底图像和病变检测结果构成样品集；构建病变识别模型，通过样品集训练病变识别模型，学习眼底图像中黑色区域与病变的关系。
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公开(公告)号：CN115424084B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211381516.6
申请日：2022-11-07
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供一种基于类别加权网络的眼底照片分类方法与装置，属于图片分类及眼科医学技术领域。其中，本发明的分类方法包括：读取多个眼底照片数据及其标签；将眼底照片数据及其标签输入类别加权网络，训练并构建类别加权网络模型；读取待识别的眼底照片数据；将待识别的眼底照片数据输入类别加权网络模型，将模型输出概率最大的类别作为眼底照片的类型结果。本发明的类别加权网络模型通过对不同类别数据给予不同的类别权重，实现了不同难易数据间的平衡，以及，还通过计算类型梯度范数来对类别权重提供参考，避免了在所述模型训练阶段，研究人员反复实验来手动调整权重的大量时间、精力上的消耗。
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公开(公告)号：CN115424084A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211381516.6
申请日：2022-11-07
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供一种基于类别加权网络的眼底照片分类方法与装置，属于图片分类及眼科医学技术领域。其中，本发明的分类方法包括：读取多个眼底照片数据及其标签；将眼底照片数据及其标签输入类别加权网络，训练并构建类别加权网络模型；读取待识别的眼底照片数据；将待识别的眼底照片数据输入类别加权网络模型，将模型输出概率最大的类别作为眼底照片的类型结果。本发明的类别加权网络模型通过对不同类别数据给予不同的类别权重，实现了不同难易数据间的平衡，以及，还通过计算类型梯度范数来对类别权重提供参考，避免了在所述模型训练阶段，研究人员反复实验来手动调整权重的大量时间、精力上的消耗。
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公开(公告)号：CN118675219B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411162501.X
申请日：2024-08-23
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V40/18 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及医疗检测技术领域，特别涉及基于眼底图像的糖尿病视网膜病变小病灶检测方法及系统，包括：构建眼部动作识别模型，以预测特定眼部行为，通过语音方式提醒受测者，并自动保存特定眼部行为发生后的多张眼底图像；获取多张眼底图像，构成图像库；对图像库内的眼底图像进行预处理，使用OpenCV库检测图像黑色区域；计算黑色区域面积，设定分类阈值，通过分类阈值对多张眼底图像进行分类，区分正常眼底图像和异常眼底图像；将异常眼底图像和病变检测结果构成样品集；构建病变识别模型，通过样品集训练病变识别模型，学习眼底图像中黑色区域与病变的关系。
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