公开(公告)号：CN117474876A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311466241.0

申请日：2023-11-06

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 姚妮 ,  扈航 ,  朱付保 ,  南姣芬 ,  韩闯 ,  李艳婷 ,  李端

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06T5/90 ,  G06V10/22 ,  G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G16H50/20

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的肾癌亚型辅助诊断及不确定性评估方法，主要针对三维CT图像进行肾细胞癌的诊断分析，包括对数据的预处理、肾肿瘤区域的检测、亚型分类，以及最终给出预测类别和不确定性这些步骤。通过应用深度学习技术于CT图像分析，可以有效地辅助医生完成肾癌的亚型诊断，并提供关于预测的不确定性评估。这不仅有助于提高诊断的准确性，还能减少医生的误判几率，从而提升医疗诊断的效率和质量。

公开(公告)号：CN113256570A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110507672.1

申请日：2021-05-10

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 田二林 ,  张秋闻 ,  于泽琦 ,  南姣芬 ,  张永霞

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06K9/00 ,  G01N21/88

摘要： 本发明适用于机器视觉检测技术领域，提供了一种基于人工智能的视觉信息处理方法、系统、装置及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取原始视频；对所述原始视频进行预处理，得到多帧灰度图像；确定至少一帧满足预设条件的参考帧图像；将多帧灰度图像分别与参考帧图像进行一一比对，得到异常帧图像；提取异常帧图像中的特征信息，将所述特征信息生成描述向量；根据预先训练的分类识别模型对所述描述向量进行分类识别，得到所述灰度图像的类别属性。本发明实施例提供的基于人工智能的视觉信息处理方法能够有效识别目标产品的外观质量，能够有效解决目前自动化行业产品外观质量检测主要是人工检测和接触式检测为主，存在检测效率低、效果差的问题。

公开(公告)号：CN118948296A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411000473.1

申请日：2024-07-25

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 韩闯 ,  李端 ,  吴怀广 ,  孙佳佳 ,  李祖贺 ,  田二林 ,  南姣芬 ,  李艳婷 ,  涂强 ,  付瑞雪

IPC分类号： A61B5/346 ,  A61B5/349 ,  A61B5/355 ,  A61B5/358 ,  A61B5/366 ,  A61B5/00 ,  G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/50 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于分层多尺度特征和注意力机制的心梗辅助验证方法，依次包括以下步骤：A：获取患者的多导联心电信号并转化为单导联心电信号；B：对单导联心电信号分别进行预处理，获得预处理后的多导联心电信号；C：构建并训练基于分层多尺度特征和注意力机制的心肌梗死辅助筛查模型；D：将步骤B中获得的预处理后的多导联心电信号，利用上述模型输出的结果进行辅助验证。本发明能够有效解决现有基于心电图的心肌梗死筛查方法未充分考虑心电图导联内波形形态信息和导联间重要性关系的缺陷，从而提高心肌梗死辅助验证的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN116721012A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310670062.2

申请日：2023-06-07

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 韩丽 ,  张开帆 ,  杨杰 ,  崔建涛 ,  孙梦遥 ,  苏俊雅 ,  南姣芬

IPC分类号： G06T3/00 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764

摘要： 本发明涉及人脑图像配准技术领域，公开一种基于脑皮层表面的人脑图像配准方法及装置，该方法包括：步骤1，对待配准图像和参考图像进行脑皮层表面形态检测；包括：去除非脑组织，空间标准化，射频不均匀性校正，直方图分析，组织分割，脑皮层表面重建，脑沟提取、识别和标记；步骤2，对脑皮层表面沟回特征点进行提取；步骤3，基于自适应比例因子结合双向匹配对特征点进行筛选；步骤4，将待配准图像和参考图像的特征点对逐一匹配后，采用仿射变换方式对待配准图像进行变换，完成图像配准。本发明能够使得不同个体人脑图像通过配准在空间位置和解剖结构上达到较高的对应性。

公开(公告)号：CN116563301A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310529083.2

申请日：2023-05-11

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 朱付保 ,  田延晖 ,  姚妮 ,  南姣芬 ,  李艳婷 ,  韩闯 ,  李端

IPC分类号： G06T7/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/098

摘要： 本发明涉及一种基于联邦学习的医学图像分割系统，该系统运行流程包括以下步骤：训练能够根据图像特征进行域分类的域分类器；根据批量归一化和实例归一化的特点，将批量归一化和实例归一化串联结合，构成风格归一化模块；根据深度神经网络的结构特点，在分割模型的编码器浅层使用风格归一化模块，构成风格归一化分割网络；根据未知域的图像特征经过经域分类器输入模型级别的注意力模块，继而生成输出各域模型的权重参数并进行加权聚合，获得泛化到未知域新的全局模型。本在联邦学习架构下，通过使用注意力模块、搭建风格归一化分割网络，获得能够用于泛化到未知域的全局模型，来提升模型的在未知域的泛化性能、模型在未知域的分割性能。

公开(公告)号：CN117151215A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311242845.7

申请日：2023-09-25

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 韩闯 ,  庾骏 ,  朱付保 ,  陶红伟 ,  李祖贺 ,  黄伟 ,  姚妮 ,  南姣芬 ,  李艳婷 ,  孙佳佳

IPC分类号： G06N5/02 ,  G06F18/213 ,  G16H10/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的冠心病多模态数据特征提取方法，包括以下步骤：A：获取心电图、光电容积脉搏波和心音图的信号实体；B：获取心脏彩超图像的图像实体；C：获取病历文本的文本实体及文本实体属性，并抽取文本实体关系；D：与冠心病患者知识图谱本体结构进行链接形成知识图谱，建立病例关系图网；E：采用随机游走算法和Skip‑Gram模型将病例关系图网中的节点降维表征为统一的节点表示向量；F：采用主成分分析算法，对步骤E中得到的节点表示向量再次降维，最终获取节点的降维特征。本发明能够为冠心病诊断结果的辅助验证提供更为准确的数据基础。

公开(公告)号：CN115049608A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210654889.X

申请日：2022-06-10

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 朱付保 ,  田延晖 ,  苗闯 ,  姚妮 ,  南姣芬 ,  李端 ,  李艳婷 ,  蒋敏

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于YOLO‑V5和U‑Net的全自动心外膜脂肪组织提取系统，所述系统包括用于检测心脏空间位置的YOLO‑V5模型和用于分割心脏和提取心外膜脂肪组织的U‑Net模型。本发明还涉及一种基于YOLO‑V5和U‑Net的全自动心外膜脂肪组织提取系统的搭建及训练流程方法。本系统解决了U‑Net应U‑Net负样本较多情况下分割能力下降的问题及应用于大图片的小物体分割中的低效问题用于大图片的小物体分割中的低效问题，通过YOLO‑V5模型检测心脏位置和U‑Net模型分割心脏轮廓，使心外膜脂肪组织只需在心脏内通过脂肪阈值提取即可获取，提高了心外膜脂肪组织的提取精度，简化了U‑Net完成心外膜脂肪组织分割的计算量。

公开(公告)号：CN118942677A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410995674.3

申请日：2024-07-24

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 韩闯 ,  涂强 ,  朱付保 ,  李端 ,  李祖贺 ,  孙佳佳 ,  田二林 ,  南姣芬 ,  李艳婷 ,  周钰森

IPC分类号： G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/047 ,  G06N3/094 ,  A61B5/346

摘要： 本发明公开了一种基于辅助分类器生成对抗网络的心电数据生成方法，依次包括以下步骤：A：获取不同类型的心电数据样本；B：将对应类型心电数据的先验知识引入基于自注意力机制的生成器和基于时空特征的判别器的构建中，得到基于辅助分类器的生成对抗网络模型；C：设计判别器损失函数和生成器损失函数，结合不同类型的心电数据样本对基于辅助分类器生成对抗网络模型进行训练，得到训练后的基于辅助分类器生成对抗网络模型；D：利用训练后的基于辅助分类器生成对抗网络模型，对不同类型的心电数据样本进行扩充处理。本发明能够有效提高心电数据生成质量，提高心电数据集的多样性和数量，从而提升心电智能辅助诊断模型的性能。

公开(公告)号：CN117151215B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202311242845.7

申请日：2023-09-25

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 韩闯 ,  庾骏 ,  朱付保 ,  陶红伟 ,  李祖贺 ,  黄伟 ,  姚妮 ,  南姣芬 ,  李艳婷 ,  孙佳佳

IPC分类号： G06N5/02 ,  G06F18/213 ,  G16H10/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的冠心病多模态数据特征提取方法，包括以下步骤：A：获取心电图、光电容积脉搏波和心音图的信号实体；B：获取心脏彩超图像的图像实体；C：获取病历文本的文本实体及文本实体属性，并抽取文本实体关系；D：与冠心病患者知识图谱本体结构进行链接形成知识图谱，建立病例关系图网；E：采用随机游走算法和Skip‑Gram模型将病例关系图网中的节点降维表征为统一的节点表示向量；F：采用主成分分析算法，对步骤E中得到的节点表示向量再次降维，最终获取节点的降维特征。本发明能够为冠心病诊断结果的辅助验证提供更为准确的数据基础。

公开(公告)号：CN117281524A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311242846.1

申请日：2023-09-25

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 韩闯 ,  吴怀广 ,  庾骏 ,  陶红伟 ,  李祖贺 ,  王华 ,  南姣芬 ,  李艳婷 ,  李端 ,  孙佳佳

IPC分类号： A61B5/318 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  A61B5/366 ,  A61B5/355 ,  A61B5/358 ,  G16H50/20 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/243 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

摘要： 本发明公开了一种基于多特征融合的冠心病智能辅助验证方法和系统，包括以下步骤：A：利用心电信号采集模块获取单导联心电信号；B：利用心电信号预处理模块进行单导联心电信号预处理；C：通过心电信号多特征融合模块，获取每个单导联心电信号的QRS波、ST段和T波的形态特征和关键静态要素特征；再对形态特征和关键静态要素特征分别进行融合，得到融合后的形态特征矩阵和关键静态要素特征矩阵，最后其融合得到融合特征矩阵；D：将融合特征矩阵中的特征，输入冠心病辅助筛查模型输出预测结果。本发明能够有效解决现有基于心电图的冠心病筛查方法特征提取泛化能力差、单一维度特征表达不全面和可解释性弱的问题。