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公开(公告)号：CN115662641A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211267520.X
申请日：2022-10-17
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G16H50/70 , G06V10/774 , G06V40/18 , G06V40/70 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种多模态眼眶病推理模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤：确定用于识别眼眶病的N项二维特征以及M项三维特征；剔除N项二维特征以及M项三维特征中的冗余特征；对二维图像数据集以及三维数据集进行标注；对二维以及三维的眼眶病推理模型进行训练，然后融合为多模态眼眶病推理模型。本发明的另一个技术方案是提供了一种上述的多模态眼眶病推理模型的训练方法在眼眶病推理系统中的应用。相较于常规的统一标注方法，本发明采用了对二维图像进行纹理特征标注、对三维模型进行结构特征标注的新策略，可以降低强行统一处理不同维度数据引入的噪声，具有较好地准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN111539913B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202010211195.X
申请日：2020-03-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种移动设备拍照清晰度质量评价方法、系统和终端，方法首先选取图像纹理最为丰富的区域作为表征待评价图像清晰度质量的块状区域，然后计算该块状区域在空间域、频域和小波域上的纹理特征，最后利用机器学习的方法把块状区域的特征向量回归到主观的清晰度质量分数。本发明只选取图像纹理最为丰富的区域作为待评价的对象，可以有效的排除图像无关位置的影响，分别从空间域、频域和小波域上提取纹理特征，可以高效的表征图像清晰度的特征信息。
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公开(公告)号：CN111539420B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010171611.8
申请日：2020-03-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力感知特征的全景图像显著性预测方法及系统，包括：预测全景图像的前景注意力图和背景注意力图；计算预测的所述前景注意力图、所述背景注意力图中每一部分的逐像素的亮度值，得到可视化分数；提取全景图像的全局特征，将所述全局特征与预测的所述前景注意力图、所述背景注意力图使用逐元素乘的方式进行融合，得到融合后的所述前景注意力图、所述背景注意力图；将融合后的所述前景注意力图、所述背景注意力图与所述可视化分数加权融合，获得最终的预测结果。本发明在模拟人类视觉注意力机制方面具有较好的准确性。
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公开(公告)号：CN114004867A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111280792.9
申请日：2021-11-01
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种动态观测者间眼动一致性的测算方法，包括：获取N个观测者在观看视频时的眼动数据，并对所述眼动数据进行处理；通过处理过的眼动数据中的单帧图像，获得单个观察者的观测者间眼动一致性；重复，直至获得所有观察者的观测者间眼动一致性；将观察者的观测者间眼动一致性进行处理，得到单帧图像的动态观测者眼动一致性的值。也提一种动态观测者间眼动一致性的预测方法，基于所述的动态观测者间眼动一致性的测算方法获得的数据训练模型；使用所述训练好的模型进行动态观测者间眼动一致性的预测。本发明是针对的视频的观测者间眼动一致性预测的方法，且运用了深度学习的技术，结合了帧间运动特征，得到了较为准确的结果。
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公开(公告)号：CN113628174A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110829098.1
申请日：2021-07-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种主观及客观超声医学图像质量评价方法及系统，方法包括：对超声医学图像进行主观质量评估，每张图像给出第一质量、第二质量和第三质量的三类分类评估结果中一种；采用所述分类评估结果进行神经网络的训练，所述神经网络分别从不同所述超声医学图像中提取高维度特征，将提取的所述高维度特征进行全连接输出得到第一质量、第二质量和第三质量三类分类结果；通过不断训练得到一个准确率最高的神经网络模型；将待评价的超声医学图像输入训练得到的所述神经网络模型，得到最终的医学图像质量评价结果。本发明可以辅助医生对不合格、没有诊断意义的医疗图像进行筛选剔除。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113489971A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110814232.0
申请日：2021-07-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N17/00 , H04N19/587 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种全参考音视频客观质量评价方法、系统及终端，所述方法包括：分别提取参考视频帧和失真视频帧的短时特征，获得视频信号的短时特征和获得音频信号的短时特征；提取视频信号和音频信号的长时特征；将视频信号和音频信号的长时特征进行融合，得到音视频客观质量评价分数；其中，在短时特征提取时，首先将视频信号按时序依次将单帧图像分割为图像小块、音频信号通过短时傅里叶变换将短音频段转换为二维语谱图，之后利用卷积神经网络从图像小块和二维语谱图提取深层语义特征。本发明可有效地评价音视频的总体感知体验质量。
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公开(公告)号：CN111479107B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010171587.8
申请日：2020-03-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N17/00 , H04N21/234 , H04N21/233 , H04N21/44 , H04N21/439 , H04N21/475
Abstract: 本发明提供了的一种基于自然音视频统计的无参考音视频联合质量评价方法，该方法通过将相关的自然视频统计模型推广至自然音频统计，并进一步构建自然音频及视频联合统计模型，从而实现基于自然音频及视频统计的无参考音视频联合质量评价；包括：构建自然视频统计模型，将自然视频统计模型推广至自然音频统计，利用自然视频统计模型及自然音频统计模型构建自然音频及视频联合统计模型，提取基于自然音频统计、自然视频统计、及自然音视频联合统计的音视频质量特征，特征回归得到最终的音视频联合质量估计；本发明提供的无参考音视频联合质量评价方法，可有效地在原始音频及视频信号未知的情况下估计待测的音视频信号联合质量。
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公开(公告)号：CN111556192B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010211257.7
申请日：2020-03-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04M1/72448 , H04M1/72439
Abstract: 本发明提供了一种手机照片拖动比较排序方法，对所有待排序图片进行打分属性选择，并根据所选择的打分属性，按照打分属性所对应的框选算法截取图片的展示区域，形成展示图片；读取展示图片，选择合适的插入位置，进行主观基准预排序，更新展示图片队列；重复上述步骤，直至全部展示图片排序完成。本发明同时提供了一种手机照片拖动比较排序系统，用于执行上述方法。本发明提供的方法及系统，针对不同的属性划区域打分。采用了实用的框选算法，针对图片的不同属性，不同维度可以选取更加合适的评价区域。大大地提升打分效率。采用图像排序的方式来替代直接给出分数，是多个评分人员的评分结果达到一致。
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公开(公告)号：CN111479108B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202010172399.7
申请日：2020-03-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N17/00 , H04N21/234 , H04N21/233 , H04N21/44 , H04N21/439 , H04N21/475 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的视频及音频联合质量评价方法，包括：从视频帧从截取适应神经网络输入的视频图像块，利用短时傅里叶变换将音频片段的一维音频信号转化为二维声谱图表征，利用神经网络分别从视频图像块及二维声谱图中提取感知质量特征，对提取的音视频深度神经网络感知质量特征进行一定后处理，得到两种模态基于深度神经网络的质量特征，融合两种模态的质量特征得到视频帧及音频片段的联合感知质量，在时域上池化视频帧及音频片段的联合感知质量得到总体音视频的联合感知质量。同时提供了一种联合质量评价装置。本发明提供的基于神经网络的视频及音频联合质量评价方法，可有效地评价音频和视频的总体体验质量。
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公开(公告)号：CN106580294B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201611270849.6
申请日：2016-12-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态成像技术的生理信号远程监控系统及应用，包括集成成像模块、高光谱成像模块和控制终端，所述高光谱成像模块设置于集成成像模块的上方，所述集成成像模块和高光谱成像模块分别与控制终端通信连接。本发明整合了高光谱、可见光、近红外、远红外、激光生物散斑5种成像模式，可以实现高精度的生理信号提取和分析。同时，本发明可以进行多模态设备间的协作数据获取和数据间的协同处理分析，以满足睡眠监控和病猪筛选等不同的应用需求。
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