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[发明专利]一种腹部CT图像的分割方法-CN201910540017.9有效
发明人：余春艳;杨素琼 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种腹部CT图像的分割方法，包括步骤S1:构建脏器图像分割模型并利用源域数据进行预训练；步骤S2:将源域数据与目标域数据输入到脏器分割模型中，获得预测结果；步骤S3:根据源域数据的到的预测结果，获得分割的损失，并训练脏器图像分割模型；步骤S4:将脏器图像分割模型的预测结果作为判别模型的输入，获得分类损失，训练判别模型，并通过梯度反转层反向传播到脏器图像分割模型中；步骤S5:最大化分割损失和最小化分类损失，形成对抗损失，并用于训练脏器分割模型与判别模型，形成脏器图像分割模型。本发明将域适应方法结合脏器图像分割模型，分割医学图像中不同的脏器区域，解决医学图像中数据量少无标签且数据来源不同造成域偏移的问题。
一种腹部 ct 图像分割方法

[发明专利]多模态图像的自适应特征融合方法-CN201910539848.4有效
发明人：余春艳;杨素琼 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种多模态图像的自适应特征融合方法，主要解决针对深度网络提取的高层特征的融合存在的冗余性问题。本发明的具体步骤如下：首先，构建编码器，分别获得多种模态的特征；其次，利用典型性相关的特征筛选策略对多种模态的特征进行筛选，获得多种模态的新特征；再次，构建解码器，所获的新特征作为输入，分别获得新的模态图像；然后，构建一个分类器，利用标签一致损失，更新自适应特征融合模型；最后，所获的多种模态的新特征，进行级联操作，获得融合特征。本发明能够自适应的学习不同模态的高层特征，具有更好的判别性。
多模态图像自适应特征融合方法

[发明专利]一种基于层次注意力模型的图像检索方法-CN201810134366.6有效
发明人：余春艳;徐小丹;杨素琼;陈立;王秀 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于层次注意力模型的图像检索方法。包括S1.建立层次注意力模型以得出图像的显著性目标及其对应的显著值，并按其显著性值排序；S2.利用层次注意力模型将数据库图像分成背景与显著性目标区域，并对每个显著性目标区域提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S3.对待搜寻图像的各个显著性目标提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S4.将待搜寻图像的特征与数据库图像进行特征相似度匹配，对各个显著性目标的相似度进行加权排序得到基于显著性目标的检索结果。本发明将图像显著性加入到图像检索中，并按显著性目标的重要程度进行检索与加权，从而能够将检索结果按重要度分级，使得检索结果可以区分主次。
一种基于层次注意力模型图像检索方法

[实用新型]一种农业机械推广宣传用展示装置-CN202022948677.1有效
发明人： 杨素琼 -专利权人： 杨素琼
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G09F15/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及农业机械技术领域，具体为一种农业机械推广宣传用展示装置，包括宣传展示装置主体，所述宣传展示装置主体包括第一展示板面，所述第一展示板面内部的一端开设有第一运动仓，所述第一展示板面内部的另一端开设有第二运动仓，所述转动杆的表面套接有固定套，所述第三拉杆的一端通过铰接轴与固定块相铰接连接，所述第一展示板面的一侧固定连接有收纳机构组件。本实用新型通过宣传展示装置主体，操作人员可简单的通过简单的拉动套板，增加该装置可用于宣传的展示面，用户则可展示更多的宣传图文，通过收纳机构组件，用户可通过拉动插杆，快速的对支撑杆进行收纳，方便用户对该装置进行携带运输。
一种农业机械推广宣传展示装置

[发明专利]一种基于显著性区域检测模型背景虚化方法-CN201810133575.9有效
发明人：余春艳;徐小丹;陈立;杨素琼;王秀 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著性区域检测模型背景虚化方法，包括以下步骤：获取原始图像，构建显著性区域检测模型卷积网络得到原始图像的显著性图，将获得的显著性图像放入全连接条件随机场进行训练获得优化后的显著性图像，再将优化后的显著性图进行二值化或分割处理得到01矩阵，得到前景索引矩阵和背景索引矩阵；利用距离加权平均算法实现原始图像的全局模糊；最后将前景原图和模糊背景图相拼接，生成虚化背景图。本发明不仅能准确的检测出完整的显著性区域，且显著性边界较为清晰，从而在虚化背景的时候能够保留前景图的特征，不损坏前景图图像内容。
一种基于显著区域检测模型背景方法

[发明专利]基于显著性对象检测模型的图像压缩方法-CN201810135190.6有效
发明人：余春艳;徐小丹;杨素琼;陈立;王秀 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：本发明是一种基于显著性对象检测的图像压缩方法。首先，在显著性对象检测模型中，采用去卷积注意力残差模块来增加上下文信息，以提高检测精度。然后，采用贪婪非极大值抑制方法从许多显著性对象候选检测框中消除冗余的检测框，找到最佳的显著性对象位置。最后，利用基于小波变换的图像压缩标准对显著性的区域与背景采取不同的压缩率进行压缩。
基于显著对象检测模型图像压缩方法

[发明专利]一种医学图像数据集的感兴趣区域自动标注方法-CN201910606180.0在审
发明人：余春艳;杨素琼 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种医学图像数据集的感兴趣区域自动标注方法，首先构建感兴趣区域检测网络，获取医学图像数据集中每张医学图像中的感兴趣区域；然后从所述感兴趣区域中选取置信度最高的N个感兴趣区域；接着利用深度网络学习并分别提取所述N个感兴趣区域的特征；然后将提取得到的N个特征分别输入到感知机中，经过sotfmax函数计算N个感兴趣区域为目标类的概率；最后将上一步得到的概率与一个Leakey noisy‑or gate结合，获得最终为目标类的可能性以完成感兴趣区域的自动标注任务。本发明同时能够解决检测步骤中的感兴趣区域漏检问题，从而提供更具意义的参考意见。
感兴趣区域医学图像数据自动标注感兴趣区域检测函数计算网络学习医学图像感知机置信度概率构建漏检参考检测网络

[发明专利]核桃美白保湿面膜霜及其制备方法-CN201810015844.1在审
发明人：李俊南;习学良;熊新武;梁林波;刘恒鹏;张雨思;史鸿飞;王高升;赵阡池;苏连波;陈勤;侯敏;杨建华;李淑芳;杨素琼 -专利权人：云南省林业科学院漾濞核桃研究院
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2018-05-25 - 主分类号： A61K8/98 文献下载
摘要：本发明属于护肤品加工技术领域，具体涉及一种核桃美白保湿面膜霜及其制备方法。所述核桃美白保湿面膜霜，包含以下重量组份原料：核桃仁0.5‑1.5份，甘油0.5‑1.5份，果蔬酵素液0.2‑0.8份，珍珠粉1.5‑2.5份，余甘子汁1.5‑2.5份，黄瓜汁1.5‑2.5份。面膜霜，将核桃糊与果蔬酵素液混合常温酶解，有效提取核桃中的有效美白保湿护肤成分；余甘子汁中含有大量维生素和氨基酸成分，能促进脸部皮肤收敛，具有抗氧化防衰老的作用；黄瓜汁中含有大量水分，补充皮肤水分，使皮肤更富弹性。所述核桃美白保湿面膜霜采用植物成分，绿色安全无副作用，适用各类皮肤。制备面膜霜的方法，通过合理的配方和恰当的工艺，过程中不使用添加剂，有效将核桃中的护肤成分提取，真正做到绿色环保。
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