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：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。