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[发明专利]基于多模态混合脑机接口的视频剪辑系统-CN202310432610.8在审
发明人：李昌敬;李远清;余晋刚;陆子霖 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态混合脑机接口的视频剪辑系统，包括：信号刺激模块，用于刺激人脑产生P300和SSVEP信号；数据采集模块，用于采集脑电信号和眼电信号；数据处理模块，用于对接收到的数据进行放大和预处理；注意力控制模块，用于检测使用者的注意力；文字编辑模块，使用3×3九键输入法和SSVEP信号确认点击完成文字输入，所有按键按照不同频率闪烁，编辑需要添加的文字并指定显示时长，设置文字的大小和位置；文件添加模块，在其文件添加界面上，选择并添加图片或音乐，设置图片显示时长、大小和位置或设置音乐播放时长。本发明可以供使用者在不使用双手的情况下完成视频剪辑，文字、图片、音乐添加等功能，特别适用于截瘫病人等残障人士。
基于多模态混合接口视频剪辑系统

[发明专利]一种基于弦切线距离的椭圆检测方法-CN201910669661.6有效
发明人： 余晋刚;区家荣;肖立超;刘智锋 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弦切线距离的椭圆检测方法，包括以下步骤：步骤一：图像边缘像素链提取：将输入图像转换到LAB颜色空间，在L颜色通道上进行提取图像边缘，并进行连通分量标记和边缘跟踪操作，由每个连通分量得到一条边缘像素链；步骤二：椭圆拟合：在最小二乘拟合框架下，采用弦切线距离作为拟合误差度量，建立目标函数，并利用高斯‑牛顿法迭代求解椭圆参数；由于采用了弦切线距离，计算一个点在给定椭圆上的对应点有简单闭式解，无需像大多数现有几何距离拟合方法一样进行迭代求解，从而极大地减少了计算量，同时降低了计算中出现的误差，提高了方法的实用性。
一种基于切线距离椭圆检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜-CN201911278422.4有效
发明人：蔡跃新;郑亿庆;余晋刚;李远清;刘楚 -专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院;华南理工大学
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜，包括镜体、检测笔，所述镜体具有显示屏，所述镜体内置有图像分类诊断器，所述图像分类诊断器与所述检测笔通过数据传输线相连接，所述检测笔用于检测获得患者的耳内镜图像，并且将检测得到的耳内镜图像传输给所述的图像分类诊断器，所述图像分类诊断器包括构建模块、训练模块、验证模块和诊断模块，该可视耳内镜能够实现患者内耳镜的可视化检测以及智能诊断。
一种基于深度学习具有智能图像分类诊断功能可视耳内镜

[发明专利]基于贝叶斯辅助学习的WSI图像分类方法、系统及介质-CN202210895166.9有效
发明人： 余晋刚;吴梓浩;吴锦全 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯辅助学习的WSI图像分类方法、系统及介质，方法为：获取WSI图像并进行阈值分割，得到病理图像块集；基于贝叶斯决策理论构建WSI分类模型，所述WSI分类模型包括图像块特征提取器、图像块分类器和特征融合及分类模块；初始化WSI分类模型，在病理图像块集上使用EM法迭代训练WSI分类模型，得到训练好的WSI分类模型；将待诊断WSI图像输入训练好的WSI分类模型，输出待诊断WSI图像的类别标签。本发明基于贝叶斯决策理论构建WSI分类模型，通过引入图像块分类器进行辅助学习任务，充分提取WSI图像中的信息，同时使用EM法在迭代训练过程中进行动态学习，提高WSI分类性能及模型鲁棒性。
基于贝叶斯辅助学习 wsi 图像分类方法系统介质

[发明专利]基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质-CN202210877230.0在审
发明人： 余晋刚;梁宇琦;吴仕科 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质，方法为：获取带标签的自然图像数据集和待分割自然图像；构建弱监督实例分割模型；所述弱监督实例分割模型包括ViT多标签分类模块及ViT候选区域评分模块；所述ViT多标签分类模块包括Vision Transformer网络及候选区域伪标签生成器；所述ViT候选区域评分模块包括候选区域生成器及ViT候选区域特征生成器；初始化弱监督实例分割模型，构建损失函数并在带标签的自然图像数据集上进行迭代训练，优化损失函数得到训练好的弱监督实例分割模型；将待分割自然图像输入训练好的弱监督实例分割模型中，得到实例分割结果。本发明实现了对自然图像的实例分割，在保持较高性能的同时，加快推理速度，减少算力的消耗。
基于 vision transformer 网络监督实例分割方法系统介质

[发明专利]一种乳腺癌前哨淋巴结转移的预测方法、系统及存储介质-CN202210420290.X在审
发明人： 余晋刚;吴锦全;吴梓浩 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种乳腺癌前哨淋巴结转移的预测方法、系统及存储介质，方法为：获取带标签的WSI作为训练数据集，进行预处理得到图像块集；构建WSI分类模型；使用图像块集对特征提取器进行预训练，获得特征向量集；将特征向量集输入原型聚类模块中，通过聚类提取多个原型；对乳腺癌前哨淋巴结WSI划分图像块后输入特征提取器中提取图像块特征；将图像块特征和原型输入特征融合模块进行匹配，生成软分配直方图，构造乳腺癌前哨淋巴结WSI的特征向量；将乳腺癌前哨淋巴结WSI的特征向量送入全连接层获取WSI分类分数并进行转移判断。本方法在保持对宏转移精确识别的同时，能够更好的解决微转移识别的问题，从而对乳腺癌前哨淋巴结转移进行精确地诊断。
一种乳腺癌前哨淋巴结转移预测方法系统存储介质

[发明专利]一种基于细粒度分类的耳镜图像辅助诊断方法-CN201911085774.8在审
发明人：李远清;肖立超;余晋刚 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于细粒度分类的耳镜图像辅助诊断方法，所述辅助诊断方法如下：输入图像，使用全局分类器，获得全局分类结果，以及显示主体区域的显著性图；使用显著性图，通过局部选择器，选择k张病灶所在的局部图像，并将其输入局部分类器，获得每张局部图像对应的分类结果，求平均后即为局部分类结果；将两个分类结果平均，即得到对该图像的最终诊断结果；本发明仅要求训练集中的图像有类别标签的标注，不要求有定位信息的标注，相比强监督的细粒度分类方法简化了数据收集与标注过程；本发明同时融合了全局信息与局部信息，能够处理更细粒度的特征，相对直接使用通用卷积神经网络而言，对耳镜图像有更好的分类性能。
一种基于细粒度分类图像辅助诊断方法

[发明专利]一种基于深度学习的耳内镜图像神经网络模型构建方法及智能分类处理方法-CN201910930100.7在审
发明人：蔡跃新;余晋刚;李远清;郑亿庆;刘楚 -专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院;华南理工大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的耳内镜图像神经网络模型构建方法及智能分类处理方法，该模型构建方法包括步骤A：从医院病例数据库中选取耳内镜图像构建耳内镜数据集，将数据集划分为测试集以及训练集；步骤B：加载预训练的神经网络模型，在所得到的训练集上微调预训练的神经网络模型，获得训练得到的神经网络模型；步骤C：在测试集上验证步骤B训练得到的神经网络模型的性能，筛选出最优神经网络模型。本发明同时公开了一种基于深度学习的耳内镜图像智能分类处理方法，该智能分类处理方法还包括步骤D：通过步骤C获得的最优神经网络模型，对新增的耳内镜图像进行智能分类，输出分类结果。
神经网络模型耳内镜智能分类测试集数据集训练集图像病例数据库分类结果模型构建图像构建构建加载微调筛选验证输出学习

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