公开(公告)号：CN116433583A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310115727.3

申请日：2023-02-15

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 陶维剑 ,  张祖凡

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及一种基于多神经网络融合的乳腺癌病理图像分级方法，属于计算机技术领域，包括以下步骤：步骤一：裁剪和筛选原始病理图像，并对其进行图像增强；步骤二：使用ResNet‑50、DenseNet‑121和InceptionNet的主干网络提取病理图像的低级和高级特征，并利用全局平均池化层和softmax层分别输出每个神经网络的分级结果；步骤三：利用拼接层将三个神经网络的输出特征拼接起来，通过堆叠的方式添加一个融合网络，利用融合网络再次学习神经网络的输出特征；步骤四：利用多层感知策略输出最终的病理图像分级结果。

公开(公告)号：CN118332365A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410431362.X

申请日：2024-04-11

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 李欣蔚 ,  许国美 ,  耿国宏 ,  王伟 ,  陶维剑 ,  王安康

IPC分类号： G06F18/23213 ,  A61B5/16 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00

摘要： 本发明涉及一种基于群体图深度聚类的孤独症神经分型方法，包括：根据受试者的脑部静息态功能磁共振数据计算受试者的皮尔森相关脑网络矩阵；将脑网络矩阵作为受试者节点的特征；根据受试者节点的特征、受试者节点的性别和受试者节点的站点信息建立脑网络图结构；利用自编码器将节点特征矩阵编码到潜在空间表示，并进行重构；根据邻接矩阵利用图自编码器将节点特征矩阵编码到潜在空间，并进行重构；计算节点的融合特征表示矩阵；利用K‑means算法进行聚类将受试者划分为多个类型，利用节点的融合特征表示矩阵更新受试者节点的特征，并重复执行上述步骤直至损失函数收敛，输出最终的分类结果，提高聚类效果。