本发明涉及图像分析处理技术领域，具体涉及一种肿瘤病理组织图像的人工智能处理方法。本发明实施例首先获取肿瘤病理组织图像中的连通区域；进一步分析每个连通区域的形状特征和尺寸特征，并结合每个连通域内像素点的灰度值的离散特征，获取初始区域特征向量；进一步根据每个连通区域周围的其他连通区域的初始区域特征向量的相似特征，获取修正区域特征向量；进一步根据修正区域特征向量的差异特征，结合空间分布特征，获取聚类距离；最后获得层次聚类谱系图。本发明实施例通过区域的形态特征、灰度特征以及局部相似特征确定了准确的聚类距离，减少了正常细胞聚集性造成的影响，获得更加准确的层次聚类谱系图，更有利于辅助相关人员进行分析。
📄 202410598674X
📂 G06V20_69
👤 科普云医疗软件(深圳)有限公司
📅 2024-05-15
一种基于深度学习的浮游藻类微生物检测方法，包括以下步骤：步骤1：对原始训练数据的预处理，将数据集整理为无标注样本和有标注样本，在有标注样本中选择硅藻、绿藻和蓝藻作为目标类别，格式符合COCO格式要求；步骤2：图像分类快速推理的混合神经网络结构的建立，结合注意力偏置和可变形卷积，使用该骨干网络来进行实现特征的提取，结合对小目标、密集性效果更好的Deformable DETR检测模型；步骤3：将有标注数据集作为网络的输入；步骤4：网络的训练：先利用大量无标注样本进行了预训练；使用有标注的来自硅藻门、绿藻门和蓝藻门的数据集来完成藻类目标检测的下游任务。本发明实现快速且高精度的浮游藻类目标检测。
📄 2023108681645
📂 G06V20_69
👤 浙江工业大学
📅 2023-07-17
本发明公开一种基于分形理论评定表面改性对材料微观组织影响的方法，首先对单一金属或合金材料预处理，使其晶粒尺寸均匀；对预处理后的材料进行表面改性处理；分别制备预处理后和表面改性处理后的材料的微观组织表征试样，并对两种微观组织表征试样的材料截面进行表征与分析，获取微观组织特征图像；选择合适的微观组织特征图像位置，提取微观组织特征，并计算表面改性处理前后材料的晶粒尺寸；对微观组织特征图像依次进行灰度和二值化处理；采用分形维数计算方法计算0和1数据文件对应的微观组织特征分形维数值；当数值越大，微观组织平均晶粒尺寸值越小，所用的表面改性技术提升材料表面性能越好。本发明能够更精确地评定材料表面性能的差异。
📄 2024108713814
📂 G06V20_69
👤 浙江工业大学
📅 2024-07-01
本发明涉及一种基于深度学习的尿液有形成分检测方法。首先，针对尿液有形成分图像存在背景噪声大、边缘特征弱的难题，本发明在ECA‑Net的全局平均池化特征聚合通道基础上，增加全局最大池化特征聚合通道，保留更多图像边缘信息，进而提出EECA‑Net注意力机制，并在主干网络和颈部网络中加入EECA‑Net注意力机制，增强模型对边缘特征的提取能力；其次，考虑到YOLOv5s参数量较大，本发明分别使用GSConv模块、VoV‑GSCSP模块对主干网络和颈部网络的Conv模块、颈部网络的C3模块进行轻量化处理，降低模型复杂度。实验结果表明，本发明检测精度比YOLOv5s高1.7%，其模型参数量则降低了15%。
📄 2023100792283
📂 G06V20_69
👤 闽江学院
📅 2023-02-03
本发明涉及一种基于均值偏移特征和直接优化子空间的白细胞单分类方法。首先，使用均值偏移特征来克服自监督对比学习和单分类方法的不兼容性，同时缓解微调带来的灾难性崩溃问题。然后，引入直接优化子空间与均值偏移特征相结合，提升模型对白细胞微小差异的识别能力，以提高白细胞单分类的准确性。在两个真实白细胞数据集的实验结果表明，本发明方法具有良好的分类性能。
📄 2022111776078
📂 G06V20_69
👤 闽江学院
📅 2022-09-26
本发明涉及一种基于深度自监督变换学习的白细胞分类方法。首先通过k种数据增强方法对白细胞数据集进行增强，通过让神经网络去预测白细胞图像所使用的数据增强方法来训练网络，获得具有白细胞图像的先验知识。本发明提升了对白细胞分类的精度。
📄 2022111718195
📂 G06V20_69
👤 闽江学院
📅 2022-09-26
本发明公开了基于图形数据分析的抗菌涤棉复合纤维中纤维识别系统，包括复合纤维待测样本终端、双通道显微成像终端、纤维图像预处理分割终端、纤维分类识别终端，本发明通过双通道显微成像终端实现多模态光学信号协同采集，处理单一成像方式无法全面获取纤维形态和纹理特征的问题，使用自适应距离正则化水平集算法动态调整正则化项权重，解决传统分割方法对纤维粘连区域分割不准确的问题，同时通过深度学习网络模型和OTSU自适应阈值算法实现纤维区域的精确划分和背景分离，最后通过多特征融合重组，并使用支持向量机进行分类识别训练输出，解决了复合纤维识别中识别细化程度不高的问题，显著提升了系统对复合纤维识别的精度。
📄 2025103729308
📂 G06V20_69
👤 宜兴市博辉特种纤维有限公司
📅 2025-03-27
本发明涉及精液质量评估技术领域，且公开了一种基于深度学习的精液质量评估方法，包括以下操作步骤：S1、预处理数据集、选取85名18岁或以上男性参与者的数据，数据包含了每个参与者的活的精子样本的视频，将数据集的60％用于训练，20％作为验证集，20％作为测试集，对训练集视频进行预处理，截取连续的9帧作为一次样本输入。该基于深度学习的精液质量评估方法，使用轻量化的MobileNet对精液视频直接进行视频信息提取，并且对卷积神经网络进行改进，加入除了视频信息以为的其他数据，增加网络预测的准确性，使用前后端分离的Web端部署神经网络，解决预测的效率问题，使得整个系统更好操作，更好的展示预测结果。
📄 2023100212108
📂 G06V20_69
👤 周娜
📅 2023-01-07
本发明提供一种铝合金锻件的晶粒组织均匀性的评价方法，其包括晶粒保存步骤、晶粒静态再结晶步骤、金相组织表面拍摄步骤、晶粒度等级统计步骤以及锻件晶粒组织均匀性评价步骤。通过本发明的方法，使得简便、准确的评价铝合金锻件晶粒组织均匀性成为可能。
📄 2020109115788
📂 G06V20_69
👤 燕山大学
📅 2020-09-02
本发明公开了一种基于细粒度图像分类的快速识别方法，属于深度学习及图像分类技术领域，包括从网络爬取目标图片，制作数据集，用于网络训练和测试，一张图片中实际只有二分之一的区域甚至是四分之一的区域是用于细粒度图像分类，其余部分都是背景区域和干扰噪音，并且图片中不同区域对分类结果的贡献度是不同的，运用Grad‑CAM注意力机制获取高贡献度区域和低贡献度区域，进行框定和裁剪，分别将高贡献度区域和低贡献度区域进行特征融合，将两个计算结果同时送入贡献度模块，通过不同的贡献度影响值计算分类结果。本发明填补了细粒度图像分类在快速识别领域的应用空白。
📄 2021113901665
📂 G06V20_69
👤 燕山大学
📅 2021-11-23
本发明提供了一种基于跨尺度空间约束融合与局部感知的病理图像分析方法，包括：步骤1，数据预处理和特征提取；步骤2，执行基于空间约束的双向融合策略，得到融合后的增强特征；步骤3，使用基于哈达玛积的双线性融合方式捕获尺度之间的高阶语义信息；步骤4，将增强特征与融合特征进行残差连接，作为10倍分支和20倍分支的输入；步骤5，将残差连接后的特征重塑为二维形状，输入三个分层排列且逐层扩大的卷积层；步骤6，对10倍分支和20倍分支经过步骤5后得到的全局语义特征进一步进行门控自适应融合。本发明在易于部署的基础上，获得了具有高表达能力的特征表示，充分利用了不同尺度分支之间的信息，在下游任务中取得了更好的性能。
📄 2025111740760
📂 G06V20_69
👤 南京信息工程大学
📅 2025-08-21
本发明公开了一种基于多尺度融合和可变形自注意力的白细胞检测方法，包括如下步骤：S1、获取白细胞目标检测数据集并预处理；S2、构建MFDS‑DETR模型并训练，S3、通过骨干网络提取特征得到特征图；S4、通过高层筛选特征融合金字塔得到多尺度融合特征向量；S5、通过可形变自注意力模块中获得最终的输出向量；S6、将步骤S5输出的最终的输出向量作为输入，通过编码器提取全局特征；S7、将提取的全局特征作为输入，通过解码器得到最终目标检测结果。本发明将高层语义特征作为权重来筛选低层特征，并将筛选后的特征与高层语义特征逐点相加，提高模型的特征提取和表达能力。采用了可变形自注意力来提取白细胞全局特征，模型训练更加轻便。
📄 2023105703286
📂 G06V20_69
👤 杭州电子科技大学
📅 2023-05-19
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