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公开(公告)号：CN113469904A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110676574.0
申请日：2021-06-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于循环一致性损失的图像质量增强通用方法及装置，无需识别任务类别，使用一个模型通用地解决烟雾去除、光照增强、颜色校正三种内窥镜图像质量增强问题，步骤简单且大大减少了模型的占用空间，具有不需要区分任务类别的通用性的同时，仍然能够达到针对一种任务单独训练的图像增强效果。方法包括：(1)通过前向循环和后向循环两个过程的无监督对抗训练，引入循环一致性损失，实现了使用三种非成对的真实内窥镜图像进行网络训练；(2)使用通用模型训练策略，在一次迭代过程中分别利用三种图像质量缺陷数据更新三次网络参数；(3)利用训练过程中得到的正向生成器网络通用地处理烟雾去除、光照增强、颜色校正任务。
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公开(公告)号：CN112951442A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110218435.3
申请日：2021-02-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 儿童病毒性腹泻发病风险的滞后分析方法及装置，能提高传染性疾病监测的准确性，对传染病的爆发做出正确的预测预警，协助地区卫生相关部门更好地开展病毒性腹泻爆发的防控工作。方法包括：(1)采用描述性分析方法对每日病毒性腹泻病例和各类变量的均值、标准差及时间序列进行统计分析，使用皮尔逊相关性检验；(2)针对选中的全部气象因子，采用主成分分析方法进行数据降维，提取主成分作为构建回归模型的要素；(3)选取对气象参数贡献率最高的若干个主成分作为新的气象因子成分，针对选中的，采用相同的主成分分析方法得到贡献率最高的主成分，得到新的空气质量因子；(4)获得复合百度搜索关键词；(5)构建分布式滞后非线性模型。
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公开(公告)号：CN109993729B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910212994.6
申请日：2019-03-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种血管跟踪方法及装置，其中方法包括：在血管模型中的当前中心点的下游指定种子点，根据所述种子点生成一定数量的偏移截面，所述偏移截面均匀分布在以所述种子点为球心的球面上；对每个偏移截面进行不大于第一预设次数的迭代更新，计算相邻两次迭代的偏移截面的位置变化，若位置变化值连续第二预设次数均小于预设值，则将当前迭代的偏移截面中的中心点作为稳定点；根据所有稳定点的分布情况确定血管模型的下一个中心点。本发明克服了现有技术需要手动设计的特征定位血管轮廓带来的效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN107993220B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201711123564.4
申请日：2017-11-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种X射线造影图像中血管结构的提取方法及装置。该方法包括：利用分类模型，对若干图像块进行分类，获取血管图像块，将所述血管图像块对应的特定像素点的像素值设置为预设值，获取缺损图像，利用根据所述缺损图像的灰度信息和深度信息构建的修复函数，对所述缺损图像进行修复，获取修复图像，将所述原始X射线造影图像与所述修复图像进行差分运算，获取血管结构。本发明使得背景噪声得到充分的抑制，同时，保证了获取的血管结构边缘、分叉和交叉位置信息的完整性。
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公开(公告)号：CN111784727A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010554304.8
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于3D/2D配准应用于血管介入手术导航的方法及装置，方法包括：(1)对于术前静态三维CTA数据，采用基于卷积神经网络的方法对图像进行分割；(2)对于术中动态XRA数据，采用基于RPCA的前景背景分离方法对序列图像进行分割；(3)分别构建3D和2D血管拓扑模型，并使用血管3D/2D配准方法对血管数据进行配准；对于术中实时动态血管数据，采用基于距离变换的方法快速补偿2D血管的形变；(4)根据3D血管到XRA成像空间的变换，将3D血管模型投影至XRA成像平面，采用增强深度感知可视化方法实现3D血管和2D图像的融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108022251B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201711339539.X
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种管状结构的中心线的提取方法及系统，方法包括：S1，在包含有管状结构的原始图像中，提取管状结构的中心线骨架，并将中心线骨架作为管状结构的初始中心线；S2，获取初始中心线的断桥区域中待连接的起点到所有候选终点的最优连接路径，并根据最优连接路径对断桥区域进行修复，以获取管状结构的完整中心线；其中，断桥区域为初始中心线中存在断点的区域。本发明提供的方法及系统，有效地抑制了原始图像中的背景噪声，使得提取到的管状结构的初始中心线更加精准，进而使得获取到的完整中心线更加精准；并有效地修复了初始中心线的断桥区域，从而使得最终能够获取到完整的中心线结构。
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公开(公告)号：CN111428565A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010117022.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于深度学习的点云标识点定位方法及装置，能够完成面部点云标识点的自动快速精准定位。方法包括：(1)生成预测定位；(2)如果候选定位点集中的候选定位点的个数少于3，跳转到步骤(4)，否则执行步骤(3)；(3)滤除错误候选点；(4)定位缺失标识点。
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公开(公告)号：CN111260704A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010022673.2
申请日：2020-01-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/38 , G06T7/00 , G06F16/901
Abstract: 一种基于启发式树搜索的血管结构3D/2D刚性配准方法及装置，其3D图像和2D图像的血管图匹配精确度高。方法包括：(1)利用3D和2D血管拓扑一致性来实现血管图匹配，将图的匹配结果表示为成对的3D和2D边的集合；(2)将血管匹配过程看作是在已有的血管对上增加一对新的匹配边的连续过程，将匹配过程分解为连续状态，并用于搜索树的构造；(3)在搜索树的每个节点上，使用一个封闭解来计算基于血管点密集匹配的配准结果，设计一个评价配准质量和配准质量的节点评分；(4)在A-star搜索算法的基础上，利用一种改进的启发式树搜索策略，寻找节点得分最高的最优结果。
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公开(公告)号：CN106650794B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201611061593.8
申请日：2016-11-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种受物体表面高光反射影响的图像高光消除方法及系统。所述方法包括：S1，基于SVM模型，对图像的高光像素进行分离；S2，利用图像具有结构相似性的临近区域对高光像素区域进行赋值修复。本发明利用统计学习的方法，基于SVM分类器，实现对内镜图像高光像素的自动分离，该方法充分利用样本学习的优势，经训练获得分离模型后，无需人工参与即可做出最优的分类结果；在图像修复方面，本发明为了充分利用全图范围内具有结构相似性邻域的有效信息，提出一种基于动态搜索及相似性测度的图像修复方法，实现高光区域的自然修复。
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公开(公告)号：CN110223300A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910512487.4
申请日：2019-06-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明实施例提供一种CT图像腹部多器官分割方法及装置。其中，方法包括：根据待分割的腹部CT图像序列获取第一图像序列和第二图像序列；将第一图像序列和第二图像序列输入至多器官分割模型，输出待分割的腹部CT图像序列中各腹部CT图像的多器官分割结果；其中，第一图像序列中图像的尺度大于第二图像序列中图像的尺度；多器官分割模型是基于腹部CT图像序列样本数据以及预先确定的手动分割标注结果进行训练后获得的。本发明实施例提供的CT图像腹部多器官分割方法及装置，根据两个不同尺度获得的器官层次的上下文信息，获取待分割的腹部CT图像序列中各腹部CT图像的多器官分割结果，能获得更准确、更稳定的分割结果。
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