公开(公告)号：CN118941576A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410925994.1

申请日：2024-07-11

Applicant: 苏州大学

Inventor： 彭涛 ,  鲁凡 ,  林世杰 ,  张雷 ,  焦儒旺

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了基于TransUNet的甲状腺结节超声图像分割方法及系统，涉及图像分割技术领域。本发明包括：接收甲状腺结节超声图像进行预处理，并将图像数据划分为训练集、验证集和测试集；构建以TransUNet模型网络为基础的改进分割模型，改进分割模型中包括CNN‑SETrans编码器、解码器及跳跃连接。本发明基于TransUNet网络结构，将SE模块引入Transformer编码器，与MSA模块串联以构建SETrans编码器，全面提取通道信息和空间信息，能够提高网络的特征表示能力，且通过将Ghost模块引入跳跃连接，能够补偿从CNN的低分辨率到解码器的高分辨率的长距离传输过程中图像特征的损失，还不会显著增加计算成本，同时采用深度可分离卷积(DSConv)取代了解码器中每层末尾的普通卷积，提高了特征提取的有效性。

公开(公告)号：CN120030316A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510176900.X

申请日：2025-02-18

Applicant: 苏州大学

Inventor： 焦儒旺 ,  张勇

IPC: G06F18/2111 ,  G06F18/241 ,  G06F18/21 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种求解非平衡数据的多任务多目标特征选择方法，包括以下步骤：(1)获取非平衡数据集；(2)对使用所有特征的分类错误率进行评估，初始化种群；(3)选择交配池并进行特征子集间的跨任务迁移；(4)评估新种群的分类性能；(5)基于不同任务间的目标函数分别更新两个种群；(6)重复迭代直至满足停止条件，输出非支配特征子集；本发明有助于提高整体分类性能和少数类别的性能。

公开(公告)号：CN118799336A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410827232.8

申请日：2024-06-25

Applicant: 苏州大学

Inventor： 彭涛 ,  徐一航 ,  田腾 ,  陈新建 ,  向德辉 ,  焦儒旺

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于泊松融合数据增强的糖尿病视网膜病变分割方法，涉及医学图像分割技术领域。本发明包括：接收病变图像，采用基于均值坐标的泊松融合算法对病变图像进行扩充，并对其进行预处理，然后将数据集划分为训练集和测试集；构建以U‑Net++网络为基础的分割网络结构，分割网络结构中包括编码器、解码器，在编码器中，将标准卷积模块替换为残差模块，并在每一个残差模块后加入轻量化的通道注意力机制。本发明在编码器和解码器中间添加残差模块及轻量化通道注意力机制，不仅可以有助于保留原始输入信息，并在网络深度增加时保持信息的流动，使模型更好地聚焦于输入数据中的重要部分，避免信息丢失的问题，还有效的提升了模型的性能。