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秦曾昌

作品数：23 被引量：31H指数：2
供职机构：北京航空航天大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
相关领域：文化科学医药卫生经济管理政治法律更多>>

合作作者

文献类型

  • 13篇专利
  • 10篇期刊文章

领域

  • 4篇文化科学
  • 2篇经济管理
  • 2篇医药卫生
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇政治法律

主题

  • 13篇图像
  • 7篇病理
  • 7篇病理图像
  • 6篇染色
  • 6篇细胞
  • 3篇预处理
  • 3篇人工智能
  • 3篇网络
  • 3篇计算机
  • 3篇计算机辅助诊...
  • 3篇分类器
  • 2篇信息权
  • 2篇学习算法
  • 2篇炎性
  • 2篇医师
  • 2篇诊断信息
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇支持向量机分...
  • 2篇支持向量机分...

机构

  • 23篇北京航空航天...
  • 2篇首都医科大学...
  • 1篇国家行政学院
  • 1篇北京师范大学
  • 1篇首都医科大学...
  • 1篇首都师范大学
  • 1篇北京协和医院
  • 1篇中国电子学会
  • 1篇北京景山学校
  • 1篇温州中学
  • 1篇人民邮电出版...
  • 1篇深圳点猫科技...
  • 1篇深圳市希科普...

作者

  • 23篇秦曾昌
  • 2篇赵磊
  • 2篇王恒
  • 2篇陈东
  • 1篇梁智勇
  • 1篇谢作如
  • 1篇樊磊
  • 1篇武春雪
  • 1篇赵辉
  • 1篇马军
  • 1篇方海光
  • 1篇李德玉
  • 1篇连国亮
  • 1篇吴俊杰
  • 1篇宋雄伟
  • 1篇房桦

传媒

  • 4篇中国科技教育
  • 1篇政治学研究
  • 1篇计算机应用
  • 1篇中国生物医学...
  • 1篇商界（评论）
  • 1篇中国信息技术...
  • 1篇协和医学杂志

年份

  • 2篇2023
  • 2篇2022
  • 7篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2019
  • 7篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2011
共 23 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于深度学习的股票数据分析方法和装置
本发明公开了一种基于深度学习的股票数据分析方法，获取多支股票的收盘价及与其相关联的数据，相关联的书为论坛中股民对股票的评论信息；对获取的多支股票的收盘价及与其相关联的数据处理，并完成训练数据与测试数据的划分；根据训练数据...
秦曾昌万涛刘伊凡
文献传递
基于机器学习的重叠染色体识别和分割方法
本发明公开了一种基于机器学习的重叠染色体识别和分割方法，主要包括如下部分：首先通过图像预处理方法自动获取染色体轮廓，提取染色体轮廓的关键特征；基于重叠黏连和单个染色体的标注，训练支持向量机分类器，判别重叠黏连染色体和单个...
万涛 王子睿秦曾昌 杜金伟
文献传递
人工智能的未来
2017年
人工智能尤疑是这一两年商业领域里的强IP，它所涉猎的领域吖：仪是在商业上，更在我们生活的方方面面。
秦曾昌
关键词：人工智能IP
基于生成对抗网络数据增强的人脸表情识别方法和装置
本发明公开了一种基于生成对抗网络数据增强的人脸表情识别方法，包括：获取训练数据且对训练数据进行预处理；根据训练目标，构造CycleGAN模型与卷积神经网络模型；将CycleGAN模型的原本的损失函数、卷积神经网络模型的损...
秦曾昌万涛刘伊凡王恒朱欣悦
文献传递
用于乳腺癌病理图像的分割方法和装置
本发明公开了一种用于乳腺癌病理图像的分割方法，主要包括三大模块：数据的预处理、细胞核检测和细胞核边界精细分割。病理专家首先对细胞核边界进行人工标定。对病理图像进行标准化处理，消除染色差异。制作基于细胞核像素、细胞核边界像...
万涛秦曾昌赵磊
基于多种染色病理图像的诊断信息评估方法及系统
本发明公开了一种基于多种染色病理图像的诊断信息评估方法及系统，主要包括如下部分：通过深度学习技术发现和提取病灶区域以及非病灶区域在不同染色病理图像上存在的染色差异和细胞形态模式，用于评估多种染色病理图像在疾病诊断过程中的...
万涛 季君予秦曾昌 孙中杰
一种磨玻璃肺结节自动分类方法及系统
本发明公开了一种磨玻璃肺结节自动分类方法及系统，主要包括如下部分：通过图像处理方法、特征工程以及机器学习技术处理和分析胸部CT图像，有效区分表征肺微浸润性腺癌和浸润性腺癌的磨玻璃肺结节，对分类效果进行量化评估。该方法有效...
万涛张宁民秦曾昌
文献传递
深度学习在主动脉中膜变性病理图像分类中的应用被引量：2
2021年
胸主动脉瘤和夹层(TAAD)是严重的心血管疾病之一,而中膜变性(MD)的组织学改变对疾病的诊断及早期干预具有重要的临床意义。针对病理图像的高度复杂性使得MD的诊断过程耗时费力且一致性差的问题,提出了一种基于深度学习的病理图像分类方法,并将其应用于四种MD病变类型以进行性能验证。该方法使用了一种改进的基于GoogLeNet的卷积神经网络模型,首先采用迁移学习来将先验知识应用于TAAD病理图像的表达,然后使用Focal loss和L2正则化来解决数据不平衡问题,从而进一步优化模型性能。实验结果表明,所提模型的平均四分类准确率达到98.78%,表现出较好的泛化性能。可见所提方法可以有效地提升病理学家的诊断效率。
孙中杰万涛陈东汪昊赵艳丽秦曾昌
关键词：卷积神经网络计算机辅助诊断病理图像
基于深度学习的细胞图像自动分类方法及系统
本发明公开提供了一种基于深度学习的细胞图像自动分类方法及系统，主要包括如下部分：通过基于深度学习技术的图像分割和分类算法处理和分析细胞图像，准确提取图像中的单个细胞，在此基础上有效区分正常细胞以及不同类型的病变细胞，并且...
万涛秦曾昌张宁民
文献传递
基于深度学习的多种染色病理图像分类方法及系统
本发明公开了一种基于深度学习的多种染色病理图像分类方法及系统，主要包括如下部分：通过深度学习技术自动从多种染色病理图像中提取丰富的图像特征，利用深度卷积神经网络构建病理图像分类模型，采用自注意力机制融合来自多种染色病理图...
万涛秦曾昌孙中杰季君予
文献传递
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