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[发明专利]基于少样本学习的OCTA血管分割方法及成像方法-CN202310919310.2在审
发明人：沈海澜;唐正;陈再良 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于少样本学习的OCTA血管分割方法，包括获取现有的OCTA血管图像并部分标注；随机抽取图像并数据增强；构建OCTA血管分割原始模型；采用增强后的数据图像训练模型；采用得到的模型进行实际的血管分割。本发明还提供了一种包括所述基于少样本学习的OCTA血管分割方法的成像方法。本发明采用构建的OCTA血管分割模型进行像素级分割预测，并基于不同的输入图像构建不同的损失函数对模型进行训练，从而完成基于少样本学习的OCTA血管分割；因此本发明能够在少样本的情况下完成OCTA图像的血管分割，而且可靠性更高，精确性更好，效率更高。
基于样本学习 octa 血管分割方法成像

[发明专利]基于半监督的MRI图像组织分割方法及成像方法-CN202310224096.9在审
发明人： 陈再良;侯雅筝;沈海澜;张健 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督的MRI图像组织分割方法，包括获取图像数据并标记得到带标签和无标签数据图像；构建图像组织分割初步模型；随机选取若干张图像并进行增广得到强增广图像和弱增广图像；选择带标签的图像输入到当前分割模型并得到监督部分损失和边界损失；选择无标签的图像输入到当前的分割模型中并得到无监督损失；综合所有损失构成总损失函数，通过梯度下降算法反向传播以更新当前的分割模型的参数；重复以上步骤直至得到最终的图像组织分割模型；采用图像组织分割模型进行实际的MRI图像的组织分割。本发名还公开了一种包括所述基于半监督的MRI图像组织分割方法的成像方法。本发明可靠性高、精确性好且分割效果好。
基于监督 mri 图像组织分割方法成像

[发明专利]用于可变水域的监测网络的部署优化方法-CN202310207217.9有效
发明人：章海亮;陈再良;张晶;徐欢庆;孙道娟;罗微;刘雪梅 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于可变水域的监测网络的部署优化方法。通过探测节点结合水域状态调整工况，在不同水域状态下分别采用对应的监测状态进行传感监测，以达到节能优化的目的。此外，该方法通过探测节点与监测设备根据期望位置进行移动调整，构成移动监测网络。监测设备通过比对基准位置与实时位置的差异，调整实时位置至基准位置。探测节点通过比对第一邻居节点集与第二邻居节点集，利用探测节点的感知半径进行移动调整，通过构建这种部署优化的方法实现移动监测网络的节能优化。
用于可变水域监测网络部署优化方法

[发明专利]关系三元组联合提取方法及自动问答系统构建方法-CN202210301448.1在审
发明人：沈海澜;康云霞;陈再良;赵荣昌 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种关系三元组联合提取方法，包括获取训练数据集并生成输入特征向量；将输入特征向量输入编码器生成上下文语义信息特征向量；解码上下文语义信息特征向量得到句子中所有可能的主体及对应的主体特征向量；将上下文语义信息特征向量和主体特征向量输入到关系注意力模块得到两个分支的注意力特征向量并相加，通过激活函数得到激活向量并进行乘法处理得到加权后的注意力特征向量；解码加权后的注意力特征向量并识别得到每个关系维度的客体；对主体与客体进行关系匹配得到最终的关系三元组。本发明还公开了包括所述关系三元组联合提取方法的自动问答系统构建方法。本发明能够全面提取关系三元组，而且可靠性高，准确性好且实施简单方便。
关系三元联合提取方法自动问答系统构建

[发明专利]OCTA图像的血管分割方法及成像方法-CN202210303004.1在审
发明人：沈海澜;熊雨晨;陈再良;戴培山 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种OCTA图像的血管分割方法，包括获取视网膜OCTA图像数据集并分为带标签图像和无标签图像；构建编码器和双解码器；选出若干带标签图像和无标签图像；将带标签图像输入到编码器和主解码器得到血管分割结果，计算监督部分损失并反向传播更新编码器和主解码器的参数；将无标签图像输入到编码器、主解码器或辅解码器中得到血管分割结果，计算一致性损失并反向传播更新编码器和辅解码器的参数；重复以上步骤得到最终的OCTA图像的血管分割模型；采用OCTA图像的血管分割模型对实际的OCTA图像进行血管分割。本发明还公开了包括所述OCTA图像的血管分割方法的成像方法。本发明可靠性高、实用性好且分割效果较好。
octa 图像血管分割方法成像

[发明专利]基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法及成像方法-CN202110251870.6有效
发明人： 陈再良;颜丽;沈海澜 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法，包括获取现有的彩色眼底图像数据并处理得到训练数据集；构建视杯视盘分割原始模型并训练得到视杯视盘分割模型；采用视杯视盘分割模型对目标彩色眼底图像进行分割得到最终的视杯视盘分割结果。本发明还公开了一种采用所述基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法的成像方法。本发明提出了一种基于卷积神经网络、并能够获取充足上下文信息的分割结构进行视盘视杯分割；因此本发明方法能够提高视盘视杯的分割性能，解决视杯边缘分割不够平滑的问题，而且精确度高、可靠性好且分割效果较好。
基于丰富上下文网络视盘分割方法成像

[发明专利]基于OCT图像的眼底血管定位方法及其贫血筛查方法-CN201811215822.6有效
发明人：欧阳平波;莫玉芳;陈再良;沈海澜;李大宝 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于OCT图像的眼底血管定位方法，包括获取眼底血管的OCT图像；采用梯度阈值法对眼底血管的OCT图像进行感兴趣区域提取；采用自适应种子点区域生长算法对的感兴趣区域进行血管分割得到最终的眼底血管图像数据。本发明还公开了包括所述基于OCT图像的眼底血管定位方法的贫血筛查方法。本发明基于视网膜眼底血管OCT图像，能够有效而清晰的对OCT图像中的眼底血管进行分割；采用该基于OCT图像的眼底血管定位方法的贫血筛查方法，能够有效和准确的通过患者的眼底血管OCT图像对患者的贫血状态机进行筛分。
基于 oct 图像眼底血管定位方法及其贫血

[发明专利]一种基于空间连续性约束的视盘区域OCT图像层次分割方法-CN201810209966.4有效
发明人： 陈再良;魏浩;沈海澜;彭鹏;刘晴;李大宝;莫玉芳;曾梓洋;孙钺尧 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-03-14 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间连续性约束的视盘区域OCT图像层次分割方法，该方法首先使用BM3D算法去除OCT图像中的散斑噪声；之后使用基于模糊C均值和主动轮廓的ROI分割方法将图像中多个高反射区相互分离；然后使用ROI区域图像对血管阴影进行定位；使用A‑scan分割算法依次对所述ROI区域进行分割，利用血管阴影区域对每幅图像的初步分割结果进行修正；最后使用空间连续性约束优化修正后的分割结果，获得ILM、IS‑OS、BM的分割边界；该方法是一种行之有效的视盘区域OCT图像的层次分割方法，分割准确度较高，并对散斑噪声、血管阴影具有一定的鲁棒性。
一种基于空间连续性约束视盘区域 oct 图像层次分割方法

[发明专利]基于密集连接和生成对抗网络的OCT图像去噪方法-CN201910665387.5有效
发明人： 陈再良;曾梓洋;沈海澜;郑贤先;戴培山;欧阳平波 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于密集连接和生成对抗网络的OCT图像去噪方法，属于图像修复技术领域，本发明根据噪声随机性的特征，采用多帧配准方式合成参考图像，从而使网络可以学习噪声图像到参考图像之间的映射关系；合成噪声的步骤可以有效的扩充散斑噪声的多样性，合成新的样本数据；利用网络的多尺度特征进行密集融合，以较少的参数增强有效特征的重复利用和传递；采用对抗生成网络的方式保证图像的整体感知质量；训练完成的生成式模型可以直接处理任何分辨率的噪声OCT图像，有较高的速度和性能，在临床中有较高的使用价值。
基于密集连接生成对抗网络 oct 图像方法

[发明专利]一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法及其装置-CN201810305736.8有效
发明人：邹北骥;劳承鹏;陈再良;朱承璋 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法及其装置，涉及图像处理技术领域。与传统技术整体处理相比，本发明的一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法，在视网膜骨骼化网络图像的基础上，通过连通域内相互连通的两个交点来截取局部图像结构(即候选特征区域)，并将局部图像结构变换(旋转、高斯滤波、压缩)到圆形高斯滤波器适用的形式下，解决了视角和尺度变化问题，提高了多幅图像的配准精度，有利于构建完整的视网膜图像信息，减少了视网膜病变给诊断带来的干扰，提高了诊断的准确性。
一种具有不变性视网膜图像方法及其装置

[发明专利]多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法及成像方法-CN202110568861.X在审
发明人：廖胜辉;韩付昌;邬任重;苑思明;彭椿淋;唐一民;刘姝;陈再良 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法，包括获取多姿态X线图像并标记解剖标志点和髋关节旋转中心点构成原始样本点；获取原始样本点的坐标并关联分析得到解剖标志点坐标数据；对原始髋关节旋转中心预测模型进行训练得到髋关节旋转中心预测模型；进行多姿态X线图像的动态配准得到基于动态配准图的髋关节旋转中心定位模型；获取实际的髋关节X线图像并采用髋关节旋转中心预测模型和基于动态配准图的髋关节旋转中心定位模型进行髋关节旋转中心定位检测。本发明还公开了一种包括所述多姿态条件下的髋关节旋转中心检测方法的成像方法。本发明可靠性高、实用性好、适用面广且准确高效。
多姿条件下髋关节旋转中心检测方法成像

[发明专利]OCT图像的BMO位置定位方法-CN201910027537.X有效
发明人： 陈再良;彭鹏;沈海澜;魏浩;曾梓洋;梁毅雄 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： A61B3/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种OCT图像的BMO位置定位方法，包括合成二维投影图并对彩色眼底图像进行视盘分割；彩色眼底图和二维投影图进行配准得到二维投影图上的视盘轮廓；视盘轮廓投影到OCT图像上得到两条投影线；分割RPE层并得到BMO点的粗定位点；训练识别网络；以BMO点的粗定位点为中心提取感兴趣区域并输入识别网络；将识别结果进行后处理并选取一致性最好的图像块作为最终的BMO定位区域；最终的BMO定位区域的集合中心即为最终的BMO定位点。本发明方法在BMO定位的精度上优于现有方法，更为接近专家手动标定的结果，而且本发明能够减少BMO周围组织对自动定位造成的影响，帮助临床医生自动标定出BMO位置。
oct 图像 bmo 位置定位方法

[发明专利]实时OCT图像的ROI区域预测方法及显示方法-CN202011288531.7在审
发明人： 陈再良;李俊华;沈海澜;魏浩 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种实时OCT图像的ROI区域预测方法，包括构建OCT图像的ROI区域初始预测模型；获取历史OCT图像数据并标定；对构造的OCT图像的ROI区域初始预测模型进行训练得到实时OCT图像的ROI区域预测模型；采用得到的实时OCT图像的ROI区域预测模型对获取的实时OCT图像进行处理得到实时OCT图像的ROI区域预测结果。本发明还公开了包括所述实时OCT图像的ROI区域预测方法的显示方法。本发明通过分组卷积的应用，以及对传统模型的修正和优化，实现了实时OCT图像的ROI区域预测，而且可靠性高、准确性高、有效性好且实用性好。
实时 oct 图像 roi 区域预测方法显示

[发明专利]一种适用于机械工程的步进电机驱动器-CN202010718245.3在审
发明人：陈震宇;王传洋;陈再良;仇惠娟;仇卫星 -专利权人：苏州大学;盐城科高机电技术装备有限公司
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： H02P8/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于机械工程的步进电机驱动器，包括底板，所述底板的顶面固定连接有步进电机、底板、脉冲发生器、驱动器和控制盒，所述步进电机的输出端固定连接有转速传感器；所述脉冲发生器与步进电机电性连接；所述驱动器的电机接口与步进电机电性连接；所述驱动器的方向和使能接口均通过导线与控制盒电性连接，并且控制盒上设置有用于控制方向和使能的控制按键。本发明通过通过插接在插接在插接槽中的限位板固定脉冲发生器，通过安装架和安装板固定步进电机，通过固定架将固定连接安装盒，上述结构可大大缩短相应设备的安装时间；此外，抓握槽为本发明的移动提供了便利，带有防滑垫的支撑柱则提高了整个装置的稳定性。
一种适用于机械工程步进电机驱动器

[发明专利]一种空间敏感的视盘视杯联合分割方法、系统和可读存储介质-CN201911391004.6在审
发明人：刘晴;邹北骥;陈再良 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种空间敏感的视盘视杯联合分割方法、系统和可读存储介质，该方法针对现有的眼底图像中视盘视杯分割方法中没有考虑标志点空间分布特性的不足，考虑了大感受野稠密特征，通过提取大感受野稠密特征，并考虑了眼底图像中的血管空间分布差异，通过对血管稠密程度不同的区域学习不同的分类器，来对不同区域的像素进行分类。该方法能够很好地识别出有效的血管弯曲点和无效血管弯曲点，能够很好地分割出视盘和视杯区域。
一种空间敏感视盘联合分割方法系统可读存储介质

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