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公开(公告)号：CN116309651B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310601586.6
申请日：2023-05-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/12 , G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于图像分割领域，涉及医学图像分析技术，具体提供一种基于单图深度学习的内窥镜图像分割方法，用以实现单张病例情况下的实时精准分割，为临床医学中基于内窥镜图像的治疗方案制定提供支撑。本发明首先提出一种基于单张图像的训练集生成方法，用以自动生成训练集，并在该方法基础上提出轻量化深度学习网络EUnet，用以对生成训练集进行特征拟合，实现内窥镜图像分割，得到病灶区域的分割结果。本发明能够大幅提升分割精度，并具有体量小、实时性高、易运算等优点；特别是在处理胃癌、食管癌等罕见病例的内窥镜图像时，有着显著的精度优势与速度优势，具备临床应用价值。
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公开(公告)号：CN116309651A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310601586.6
申请日：2023-05-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/12 , G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于图像分割领域，涉及医学图像分析技术，具体提供一种基于单图深度学习的内窥镜图像分割方法，用以实现单张病例情况下的实时精准分割，为临床医学中基于内窥镜图像的治疗方案制定提供支撑。本发明首先提出一种基于单张图像的训练集生成方法，用以自动生成训练集，并在该方法基础上提出轻量化深度学习网络EUnet，用以对生成训练集进行特征拟合，实现内窥镜图像分割，得到病灶区域的分割结果。本发明能够大幅提升分割精度，并具有体量小、实时性高、易运算等优点；特别是在处理胃癌、食管癌等罕见病例的内窥镜图像时，有着显著的精度优势与速度优势，具备临床应用价值。
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公开(公告)号：CN106982087A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710206443.X
申请日：2017-03-31
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B7/0456
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种用于多输入多输出系统的通信方法。本发明的方法各UE根据从基站端收到的CSI‑RS信息估计信道矩阵CSI信息，并依据本地的码本信息和该CSI信息计算信道容量值和码本索引，随后通过D2D链路进行广播。各UE根据接收到的其他UE的广播信息，在本UE端确定配对组合，随后配对UE计算无CQI失配情况下本用户数据流的SINR(映射为CQI)，并将其与必要信息反馈至基站。因此对于本发明来说，在UE端只有配对UE向基站反馈信息，基站根据配对UE上报的信息集中进行调度。
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公开(公告)号：CN106982087B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710206443.X
申请日：2017-03-31
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B7/0456
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种用于多输入多输出系统的通信方法。本发明的方法各UE根据从基站端收到的CSI‑RS信息估计信道矩阵CSI信息，并依据本地的码本信息和该CSI信息计算信道容量值和码本索引，随后通过D2D链路进行广播。各UE根据接收到的其他UE的广播信息，在本UE端确定配对组合，随后配对UE计算无CQI失配情况下本用户数据流的SINR(映射为CQI)，并将其与必要信息反馈至基站。因此对于本发明来说，在UE端只有配对UE向基站反馈信息，基站根据配对UE上报的信息集中进行调度。
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