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[发明专利]基于Weibull分布的混合高阶变分超声图像去噪方法-CN202010550145.4有效
发明人：崔文超;邵良志;徐德伟;孙水发;吴义熔 -专利权人：三峡大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：基于Weibull分布的混合高阶变分超声图像去噪方法，对超声图像进行噪声分布拟合，采用Weibull概率密度函数，对选定的图像局部均匀区域进行灰度直方图拟合，并对拟合分布参数采用最大似然法进行估计；根据拟合的噪声分布，推导对数真实无噪图像的似然函数，将似然函数进行负的对数变换，从而得到最小化能量函数的数据保真项；将对数真实无噪图像一阶正则化表达式和二阶正则化表达式进行加权融合，构建最小化能量函数的混合高阶正则化项；将数据保真项和混合高阶正则化项形成最小化能量函数模型，采用Split‑Bregman迭代方法进行快速求解，迭代收敛后，利用指数变换得到去噪超声图像。本发明方法能有效降低散斑噪声的同时更好地保留图像的细节和边缘信息，从而增强超声图像的视觉判读性。
基于 weibull 分布混合高阶变分超声图像方法

[发明专利]一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法-CN202011496815.5有效
发明人：崔文超;邵良志;徐德伟;孙水发;吴义熔 -专利权人：三峡大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法,包括通过超声图像成像模型和已知的乘性高斯噪声分布，采用最大后验概率估计理论推导出适用于超声图像去噪的通用最小化凸能量泛函；将通用凸能量泛函的正则化项采用一阶总变分、二阶总变分和自适应加权函数融合形成自适应加权混合总变分项，从而得到本发明方法的凸能量泛函。将凸能量泛函采用Split‑Bregman算法进行最小化求解，迭代过程中交替实现超声图像的去噪和自适应加权函数的优化，最终得到的去噪超声图像在有效降低散斑噪声的同时能更好地保留超声图像细节和边缘信息，从而有效提高超声图像的视觉判读性。
一种适用于超声图像自适应加权混合总变分方法

[发明专利]一种用于安检系统的行人健康监测方法-CN202111547643.4有效
发明人：刘世焯;吴义熔 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G07C9/25 文献下载
摘要：一种用于安检系统的行人健康监测方法，包括以下步骤：步骤1：采集商场、医院、地铁站等大型公共场所的行人经过门禁的画面，对图像进行标记；步骤2：将图像输入实例级行人检测网络中训练，识别行人是否合理佩戴口罩以及是否持有健康码；步骤3：将模型嵌入在安检系统中，对行人健康状况进行监测。本发明的目的是为了解决在疫情防控技术领域中，在需要检查行人体温以及健康码的情况下，现有技术所存在的只能对行人进行单人检测，无法实现多个行人一次性检测的技术问题，使得在人流量较大的场景下具有一定的局限性。
一种用于安检系统行人健康监测方法

[发明专利]图像异常检测方法、装置和电子设备-CN202010036192.7有效
发明人：唐庭龙;刘慧;夏平;任强;吴义熔 -专利权人：三峡大学
申请日： 2020-01-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图像异常检测方法、装置和电子设备，其中方法包括：确定待检测图像；将待检测图像输入至图像异常检测模型，得到图像异常检测模型输出的第一潜在空间向量和第二潜在空间向量；其中，第一潜在空间向量和第二潜在空间向量分别为图像异常检测模型对待检测图像和第一重构图像进行降维得到的，第一重构图像是对第一潜在空间向量进行解码重构得到的；图像异常检测模型是基于正样本图像训练得到的；基于第一潜在空间向量和第二潜在空间向量，确定待检测图像的异常检测结果。本发明实施例提供的方法、装置和电子设备，实现了准确性高、通用性强的异常检测，可适用于不同规格的图像。
图像异常检测方法装置电子设备

[发明专利]一种基于扩散模型的医学影像报告生成方法及设备-CN202310223403.1在审
发明人：梅周俊森;孙水发;吴义熔;李小龙;唐庭龙 -专利权人：三峡大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于扩散模型的医学影像报告生成方法及设备，包括以下步骤：构建医学影像报告生成模型；基于医学影像数据，提取影像中的特征；根据特征预测报告句子数量；将特征作为位置编码嵌入扩散模型中；文本解码器输出预测文本报告，实现医学影像报告生成。该方案利用所构建的基于扩散模型的医学影像报告生成框架自动生成医学影像报告，解决了现有技术中医学影像文本报告的生成效率且精度较低的问题；具有帮助医生诊断疾病，加快工作流程自动化、作为医疗决策的重要参考，提高医疗报告的质量和标准化的特点。
一种基于扩散模型医学影像报告生成方法设备

[发明专利]一种基于残差跳跃连接的门控循环单元的文本分类方法-CN202111105709.4有效
发明人：孙水发;胡枫;裴伟;董方敏;吴义熔;梅周俊森 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于残差跳跃连接的门控循环单元的文本分类方法，在现有的门控循环单元的基础上，利用跳跃连接引入残差信息并结合高速公路网络的门控限制，同时使用非饱和激活函数以及批标准化来改进门控循环单元定义公式，使门控循环单元在应对梯度消失问题的同时能够捕获超长期依赖关系，并利用高速公路网络的门控来限制残差信息不占主要地位。本发明利用训练好的网络模型自动对中文文本进行分类，以及对电影影评正/负评价分类，以便降低人力成本。通过多组对比实验，证明了本发明在文本分类任务中有一定的适用性。
一种基于跳跃连接门控循环单元文本分类方法

[发明专利]基于双三仿射机制的嵌套实体识别方法、系统及存储介质-CN202211434231.4在审
发明人： 吴义熔;郭云乔;唐庭龙;李小龙;孙水发 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双三仿射机制的嵌套实体识别方法、系统及存储介质，涉及命名实体识别技术领域。主要包括以下步骤：在利用三仿射机制做实体跨度表示的基础上，将实体边界相对位置和跨度区域信息融入实体跨度表示；之后再利用三仿射机制注意力机制，以实体边界作为查询，以新的跨度表示作为键和值将实体内部信息与边界词进行交互获得实体跨度表示；最后利用实体跨度联合双仿射机制进行实体类别预测。本发明实现了嵌套实体的精准识别，在相同批次大小的情况下，参数量以及占用资源都相对较少，为高效嵌套命名实体识别提供参考，而且较一般三仿射机制模型提高了实体识别的准确率。
基于双三仿射机制嵌套实体识别方法系统存储介质

[发明专利]一种基于ENET和图形学算法的围栏识别方法-CN202211514057.4在审
发明人：唐庭龙;张兴;吴义熔;孙水发;汪方毅 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ENET和图形学算法的围栏识别方法，涉及计算机视觉、图像处理领域，获取包含围栏设施的图片，并对图片进行预处理；手动分割出图片中的围栏区域并生成对应的掩膜；将原始围栏数据及其对应的掩膜通过随机划分获得训练集、验证集、测试集；将划分好的训练集和验证集输入ENET神经网络训练；将包含围栏设施的测试图片输入训练好的网络获得初步的预测图；运用计算机图形学算法对初步的预测图进行处理获得完整的围栏面；输出最终的围栏识别效果图；该方法一定程度上克服了传统目标检测对于尺度变化范围大、中空结构的围栏设施识别效果较差的问题，采用计算机图形学算法进行处理，在围栏的边界处理上有着更好的表现性能。
一种基于 enet 图形学算法围栏识别方法

[发明专利]一种基于通道注意力ENet的变电站护栏分割方法-CN202211409663.X在审
发明人：唐庭龙;张兴;吴义熔 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于通道注意力ENet的变电站护栏分割方法，主要包括：获取变电站安全护栏图片，通过颜色提取算法获取图片中的红色部分，并通过设计好的数据标注软件对提取的红色干扰物进行处理以生成安全护栏对应的掩膜；对获取得到的数据集及其掩膜进行分类得到目标数据集；构建基于RCCA注意力ENet深度学习网络训练，将训练集和验证集输入网络进行训练；将测试集输入训练好的网络得到初步预测图，对预测图中每一条独立的护栏进行分区并通过矩形拟合算法将该分区的护栏完整展现出来；输出经过矩形拟合后的安全护栏分割结果。
一种基于通道注意力 enet 变电站护栏分割方法

[发明专利]一种融合标签信息的医学影像报告生成方法及设备-CN202211422392.1在审
发明人：孙水发;梅周俊森;吴义熔;李小龙;唐庭龙 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合标签信息的医学影像报告生成方法及设备，属于医学影像处理与文本生成领域。包括以下步骤：构建医学影像报告生成模型；基于医学影像数据，提取影像中的视觉特征与语义特征；对语义特征进行识别分类，得到该影像的标签特征；对视觉特征与标签特征进行视觉、文本对齐融合，得到融合特征；将处理后的融合特征输入文本解码器中，实现医学影像报告生成。本发明加快工作流程的自动化，减轻医生工作负担，降低错误报告的出现概率，提高医疗报告的质量和标准化。
一种融合标签信息医学影像报告生成方法设备

[发明专利]基于超声检查报告的乳腺癌诊断知识图谱构建方法及系统-CN202210852471.X在审
发明人：李小龙;吴义熔;孙水发;唐庭龙;刘世焯 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超声检查报告的乳腺癌诊断知识图谱构建方法及系统，涉及医学知识图谱领域。包括以下步骤：构建知识图谱本体及概念层；基于乳腺超声检查报告数据，提取乳腺癌超声BI‑RADS变量特征，获取乳腺癌诊断知识图谱数据层；对提取的BI‑RADS变量特征进行知识融合、知识加工，得到处理后BI‑RADS变量特征；将处理后BI‑RADS变量特征导入乳腺癌超声知识图谱概念层框架，实现乳腺癌超声知识图谱“实体‑属性‑关系”三元组的对应，完成知识图谱图数据库构建。本发明可减轻临床医生从非结构化数据中找出关键特征并进行分析诊断的工作强度和时间成本，有助于临床医生对病人病因或结果进行成因分析、风险预测等应用。
基于超声检查报告乳腺癌诊断知识图谱构建方法系统

[发明专利]一种基于深度学习与DS证据理论的可见光虹膜识别方法-CN202010120383.1有效
发明人：孙水发;陈俊杰;汪方毅;吴义熔;徐义春;刘世焯 -专利权人：三峡大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习与DS证据理论的可见光虹膜识别方法，针对可见光下采集的虹膜图像噪声种类多以及单特征识别抗噪能力差等问题造成的低识别率低稳定性，本发明提出一种利用卷积神经网络结合支持向量机(SVM)和DS(Shafer‑Dempster)证据理论的多特征融合虹膜识别方法。首先从图像中定位眼睛区域；对定位后的虹膜图像进行预处理；搭建一个七层卷积神经网络；将虹膜图像送入网络进行训练并提取第四卷积层、第五和第六全连接层作为虹膜图像的3类特征；以3类单特征的SVM分类结果构造基本概率指派(BPA),并送入DS证据理论进行融合；根据融合结果及分类判决门限给出最终的识别结果。
一种基于深度学习 ds 证据理论可见光虹膜识别方法

[发明专利]组合SegNet网络和局部Nakagami分布拟合模型的超声图像分割方法-CN202111481981.2在审
发明人：崔文超;孟丹;徐德伟;孙水发;吴义熔 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：组合SegNet网络和局部Nakagami分布拟合模型的超声图像分割方法，包括：(1)利用超声图像集和分割真值集对SegNet网络进行训练，预训练的SegNet网络进行超声图像的粗分割；(2)将SegNet网络的粗分割结果转化为初始化水平集函数，利用局部Nakagami分布拟合模型实现精分割，既能克服SegNet网络分割超声图像所出现的边缘定位精度不足问题，也能克服水平集分割方法的初始化敏感问题，从而实现高精度且高效率的超声图像自动分割。
组合 segnet 网络局部 nakagami 分布拟合模型超声图像分割方法

[发明专利]基于多信息样本类自适应分类网络的COVID-19识别方法-CN202111510584.3在审
发明人：刘世焯;吴义熔 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明涉及基于多信息样本类自适应分类网络的COVID‑19识别方法，包括：收集不同数据源的不同类别的人体胸部X光影像以及对应的个人经历数据，分类后制作成原始数据集；对原始数据集进行数据清洗，对其中的X光影像进行特征增强后，提取肺部区域；整理肺部区域数据集和个人经历数据形成目标数据集；利用目标数据集对多信息样本类自适应分类网络进行训练；将待识别的人体胸部X光影像和对应的个人经历数据输入训练好的多信息样本类自适应分类网络，得到COVID‑19的识别结果。本发明的识别方法从多种信息中提取特征，根据提取的特征识别出COVID‑19，提高了识别的准确率；采用样本类自适应分类，缓解了样本数较少情况下类别不均衡对训练的不利影响。
基于信息样本自适应分类网络 covid 19 识别方法

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