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[发明专利]一种基于TSN和SSN在超声图像中的甲状腺结节良恶性分类方法-CN202210386468.3有效
发明人：唐璐;杨行;惠雨 -专利权人：徐州医科大学
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TSN和SSN在超声图像中的甲状腺结节良恶性分类方法，包括如下步骤：收集甲状腺结节的超声图像和病理结果，生成甲状腺结节的轮廓掩膜图像；建立纹理聚焦流网络TSN；建立轮廓检测CD模块引导的形状聚焦流网络SSN；将TSN和SSN的输出拼接在一起进行结节分类；采用CAM注意力网络来引导TSN和SSN，使得决策注意力集中在结节区域；将决策注意图限制在轮廓掩膜的范围内，获取最终甲状腺结节性质的分类。本发明设计的TSN和SSN可以很好地互补，能够捕捉更加丰富的结节特征信息，能够明显提高TSN和SSN双流网络的性能。本发明性能稳定，准确率高，为临床提供客观参考。
一种基于 tsn ssn 超声图像中的甲状腺结节恶性分类方法

[外观设计]胸壁肋骨矫正钢板-CN202130835059.3有效
发明人：惠雨;惠正阳 -专利权人：惠雨
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： 24-04 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：胸壁肋骨矫正钢板。2.本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于固定矫正胸壁肋骨。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
肋骨矫正钢板

[发明专利]一种基于深度学习的乳腺癌超声图像的可解释性识别方法-CN202110253620.6在审
发明人：王建;惠雨;陈世超 -专利权人：王建
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及乳腺癌识别技术领域，特别涉及一种基于深度学习的乳腺癌超声图像的可解释性识别方法，S1：收集乳腺超声图像作为数据集，一部分标注结节区域，生成掩模图像，作为训练集；S2：将标注好结节的一部分数据集作为训练集训练分割网络；S3：将结节切割为边界和内核两部分，并将边界和内核切割成若干块；S4：将切割得到的数据集的一部分作为训练集训练分类网络；S5：用患者超声图像测试集测试，并得到若干分类结果；S6：采用集成学习方式，得出判别诊断，本发明对乳腺超声图像进行自动分割与切割得到大量具有边界特征和内部回声均匀度特征的图像，通过分类和集成学习算法，训练较少的超声图像就能获得传统方法训练大量超声图像得到了准确率。
一种基于深度学习乳腺癌超声图像解释性识别方法

[外观设计]标贴（小海豹亮亮）-CN201730030231.1有效
发明人：史晓平;黄纯;唐文明;宋博;惠雨;盛斯;任虹 -专利权人：交通运输部东海航海保障中心上海航标处
申请日： 2017-01-25 - 公布日： 2017-08-22 - 主分类号： 19-08 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称标贴（小海豹亮亮）。2．本外观设计产品的用途本外观设计产品用于标贴。3．本外观设计产品的设计要点图案。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片主视图。5．省略视图本外观设计为平面产品，且背面无设计要点，故仅出示主视图，省略其他视图。
标贴海豹亮亮