公开(公告)号：CN116664660A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310586888.0

申请日：2023-05-23

Applicant: 暨南大学

Inventor： 白杰云 ,  王以珪 ,  张依凡 ,  陆尧胜 ,  丘瑞瑜

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/194 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的超声图像的宫口直径测量方法及装置，方法包括：对初始图像进行预处理得到第一图像和第一标签，通过分层变换编码器和解码器构建目标模型，将所述第一图像输入所述目标模型进行处理，得到目标分割结果，基于所述第一标签，对所述目标分割结果进行评估计算得到评估结果，基于所述评估结果，对所述目标分割结果进行计算得到直径测量结果；本发明通过解码器采用多层感知层，计算量和参数量都十分少，计算简单，极大提高分割运行的效率，解决了参数计算量大的问题；采用自注意力能实现特征层级结构，解决了不满足语义分割层级结构的问题；可广泛应用于图像识别技术领域。

公开(公告)号：CN116664594A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310559706.0

申请日：2023-05-17

Applicant: 暨南大学

Inventor： 白杰云 ,  丘瑞瑜 ,  陆尧胜

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/73 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于共享CNN的三维医学图像两阶段分割方法及装置，方法包括将初始图像输入目标模型进行图像分割，获得初始分割图；根据初始分割图得到初始分割图的ROI的目标位置信息，进而根据预设的ROI边长确定ROI裁剪框的位置和大小，对初始分割图和初始图像进行裁剪，分别得到第一特征图和第二特征图，将第一特征图和第二特征图进行特征融合得到融合特征图，再输入目标模型，得到分割结果；本发明解决了现有技术中使用两个模型导致的计算量和占用空间大的问题，也解决了模型通用性差的问题，同时提高了三维医学图像的分割效果，可广泛应用于图像处理技术领域。

公开(公告)号：CN118365663A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410295566.5

申请日：2024-03-15

Applicant: 暨南大学

Inventor： 白杰云 ,  丘瑞瑜 ,  朱锦文

IPC: G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请公开了基于卷积神经网络的左心房疤痕自动分割方法及系统，方法包括：获取晚期钆增强磁共振成像数据并进行预处理；将混合通道卷积网络作为编码器，构建图像分割合成卷积神经网络模型；基于图像分割合成卷积神经网络模型对预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据进行分割处理，得到左心房腔体的轮廓特征图；对左心房腔体的轮廓特征图进行图像预处理，得到左心房壁区域位置特征图；基于图像分割合成卷积神经网络模型对左心房壁区域位置特征图进行疤痕分割处理，得到左心房疤痕分割结果。本申请实施例能够利用左心房腔体、左心房壁和左心房疤痕空间关系，减少类不平衡的影响，提高疤痕的分割精度。本申请可以广泛应用于图像自动分割技术领域。

公开(公告)号：CN118229691A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410295565.0

申请日：2024-03-15

Applicant: 暨南大学

Inventor： 白杰云 ,  丘瑞瑜 ,  朱锦文

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/155

Abstract: 本申请公开了基于多任务网络级联的左心房壁自动分割方法及系统，方法包括：获取晚期钆增强磁共振成像数据集并进行预处理，得到预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据集；引入左心房腔体解码器模块与左心房壁解码器模块并进行级联处理，构建左心房壁自动分割网络模型；将预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据集输入至左心房壁自动分割网络模型进行多任务图像分割处理，得到左心房壁分割结果。本申请实施例能够利用左心房腔体的分割结果作为先验条件，从而提高左心房壁的分割精度。本申请可以广泛应用于图像自动分割技术领域。

公开(公告)号：CN115546014A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211263415.9

申请日：2022-10-14

Applicant: 暨南大学

Inventor： 陆尧胜 ,  周孟强 ,  丘瑞瑜 ,  白杰云 ,  支登江 ,  蒋晓松 ,  区湛鸿

IPC: G06T3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于风格迁移的超声图像处理方法、装置、设备和介质，步骤如下：收集来自医院的多源超声图像及多源超声图像的标注图像；提取多源超声图像的内容信息和样式信息；根据迁移参数确定所述内容信息和样式信息的迁移比例，并根据迁移比例生成风格迁移后的超声图像；将多源超声图像和风格迁移后的超声图像输入评估网络得到二值化超声图像，根据二值化超声图像和多源超声图像的标注图像的评估结果自适应确定迁移参数取值，并确定风格迁移后的超声图像。本方法面对由于不同机器、不同设置和不同操作获得的数据而导致胎儿头部超声分割方法泛化能力降低的问题，引入内容信息和样式信息两种维度的信息，以实现更好的多源超声数据分割性能。