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公开(公告)号：CN118015272A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410144823.5
申请日：2024-01-31
Applicant: 江苏海洋大学 , 梦西游文化科技(连云港)有限公司 , 宁夏医科大学总医院
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V40/18 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种基于改进U‑Net的视神经图像分割方法，基于U‑Net模型并结合预训练ResNet50作为特征提取器，同时融入空洞卷积与注意力机制，旨在提升对复杂视网膜结构尤其是视觉神镜头部分的识别和分割性能。在实验阶段，优化后的改进U‑Net模型在特定医学图像数据库上展现出良好的表现，Dice系数达到0.9，相较于基础U‑Net模型取得了一定的提升。这一创新性工作为眼科临床研究和诊断提供了更为精准且高效的视神经图像分割工具，有助于满足相关领域对于高质量图像分析技术的需求。
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公开(公告)号：CN118154958A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410267949.1
申请日：2024-03-08
Applicant: 江苏海洋大学 , 梦西游文化科技(连云港)有限公司 , 宁夏医科大学总医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/00 , G06T3/4038 , G06T3/4046
Abstract: 本发明提出了一种基于改进YOLOv5s与CA的帕金森图像检测方法，旨在提高模型的准确性、效率和适应性，更好地应对帕金森MRI图像的复杂性。具体来说，本模型采用了CA注意力机制以及特征融合层来增强模型的特征提取能力。Head检测层中加入解耦合头，实现对病变区域的精确检测和分类。最终，通过在独立的医学影像数据集上评估和调整模型，确保其在实际应用中表现出高准确性和鲁棒性。本方法为帕金森MRI图像的自动检测提供一种高效、灵活和可靠的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118097129A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410021612.2
申请日：2024-03-26
Applicant: 江苏海洋大学 , 梦西游文化科技(连云港)有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出了一种改进U2‑Net与Shuffle Attention的帕金森图像自动分割方法，主要解决了传统帕金森黑质和中脑图像由医生手动分割的问题，提高了帕金森诊断精准度和医生工作效率。本方法通过改进U2‑Net中的RSU和RSU‑4F模块网络结构，同时引入了Shuffle Attention注意力机制，提升了网络对帕金森黑质和中脑图像中关键特征的关注。随后，将分割的帕金森黑质中脑进行面积比计算，并进行统计学分析，最终判断出健康组和患者组是否存在显著性差异。本方法为帕金森医学图分割提供了有效工具，可满足帕金森医学诊断和生物医学研究中对高准确性、高效率和高可靠性的迫切需求。
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公开(公告)号：CN117541774A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311241595.5
申请日：2023-09-25
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/32 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06T7/00
Abstract: 本发明提出了基于改进YOLOv5与CBMA的帕金森早期医疗影像的识别方法，主要解决了传统影像识别方法和现有机器学习算法存在准确性、效率和特异性方面不足的问题，该方法通过应用改进型的YOLOv5算法和专门设计的网络结构，有效地识别和分类帕金森病在MRI图像中的病变区域。具体来说，本模型采用了CBAM注意力机制以及特征融合层来增强模型的特征提取能力。同时，引入了模型剪枝策略，以减小模型的参数量和计算复杂度。最后，通过Head检测层，实现了对病变区域的精确检测和分类。本方法旨在满足医学诊断和生物医学研究中对高准确性、高效率和高可靠性的迫切需求，特别是在帕金森病早期诊断时对医疗影像进行识别的应用场景中。
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公开(公告)号：CN116681191A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310540798.8
申请日：2023-05-12
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/00 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了基于强化训练和社交网络的资源推荐路径自适应优化方法，旨在解决在线平台中快速达到推荐目标的同时兼顾准确性、多样性和个性化等需求的问题。本发明通过构建动态社会关系预测模型和用户偏好预测模型，提高了资源推荐的准确性和个性化程度,其基本流程包括：构建预测模型；筛选初始资源路径和动态调整资源路径。本发明解决了资源推荐模型中的冷启动和数据稀疏问题；提高了资源可选择性；克服了传统资源推荐路径构建中忽视用户需求和偏好动态变化的缺陷。通过本发明的实施，能够为用户提供更加个性化的资源路径推荐，提高推荐效果和资源利用率。
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公开(公告)号：CN118827025A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410839103.0
申请日：2024-06-26
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种网络信息安全用管控平台及其使用方法，涉及网络信息安全技术领域，包括密钥提取与记录模块、统计特征提取与分析模块、密钥分类模块、密钥应用与优化模块、密钥再评估模块以及密钥生成过程评估模块；密钥提取与记录模块，提取从网络信息安全用管控平台生成的密钥，将生成的密钥记录，以便后续分析和评估。本发明通过记录和分析生成的密钥，利用机器学习模型进行智能化随机性评估，有效区分高随机性和低随机性密钥。高随机性密钥直接用于加密，低随机性密钥通过HKDF优化直至达标，提升加密安全性。还通过评估密钥生成过程中的随机性，结合评估系数均值和标准差，及时发现并预警异常，确保持续监控和优化，防止安全风险扩散。
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公开(公告)号：CN116193795A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310189867.5
申请日：2023-03-02
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于企业服务门户的企业数据管理系统，包括：收集模块，多个所述收集模块用于存储收集到的数据；处理模块，所述处理模块用于将多个收集模块中收集的数据进行处理分析；存储模块，所述存储模块用于将处理完成之后的数据进行整理和存储；根据上述的管理系统使用的一种基于企业服务门户的企业数据管理设备，包括箱体，所述箱体内部固定连接有隔板，多个所述隔板将箱体隔断设为多个安装空间，所述收集模块和处理模块安装在上侧的安装空间内部；所述存储模块通过滑动组件设置在箱体最下方的安装空间内部。本发明通过简单的结构对存储模块进行安装和拆卸，从而方便了对内部存储模块的转移。
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