公开(公告)号：CN117934514A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410180447.5

申请日：2024-02-18

Applicant: 北京理工大学 ,  海南大学

Inventor： 宋红 ,  王聆煊 ,  杨健 ,  肖德强 ,  范敬凡 ,  付天宇 ,  艾丹妮 ,  蔡夫鸿

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06T5/30 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种手术器械分割方法、装置、设备及存储介质，利用CNN提取局部特征、用Transformer提取全局特征，克服了现有技术仅有底层灰度及纹理特征造成的鲁棒性较差的问题，使得本申请实施例提供的方法具有鲁棒性高的优点。在编码器解码器之间构建了一个跳层连接模块，有效地弥补了下采样过程中边缘信息的损失，使得本申请实施例提供的方法具有分割边缘清晰的优点。另外，在优选的实施方式下，在分割网络设计在训练过程中引入了Di ce Loss和Foca lLoss的联合损失函数训练分割网络，并对分割掩码使用二值开运算处理，克服了现有技术中分割精度低，网络不易收敛的问题，使得该方法具有分割精度高、收敛快的优点。

公开(公告)号：CN111178420B

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN201911350676.2

申请日：2019-12-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨健 ,  艾丹妮 ,  范敬凡 ,  方慧卉 ,  王涌天

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明实施例提供一种二维造影图像上冠脉段标注方法及系统，该方法包括：获取冠脉血管结构中感兴趣冠脉段之间的邻接矩阵；获取每一感兴趣冠脉段的参考特征；利用每一感兴趣冠脉段的参考特征、邻接矩阵，训练图网络，以获取每一感兴趣冠脉段的深层特征表达；根据每一感兴趣冠脉段的特征表达，获取每一感兴趣冠脉段的标注。本发明实施例提供的一种冠脉段标注方法，提出了具体、全面的参考特征去描述冠脉段；并使用图网络对冠脉段进行深层特征提取，图网络能够很好地处理冠脉结构，有效地学习冠脉结构中的拓扑关系，从而提高了本发明实施例的鲁棒性和准确性。

公开(公告)号：CN111091589B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN201911168691.5

申请日：2019-11-25

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨健 ,  范敬凡 ,  王涌天 ,  邓巧玲

IPC: G06T7/33 ,  G06T7/10 ,  G06V10/75 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 基于多尺度监督学习的超声和核磁图像配准方法及装置，在测试阶段只输入超声和磁共振图像便可预测出由超声到磁共振的形变场，完成超声到磁共振的配准，无需传统算法的迭代，在速度和准确度上大幅度提升。包括：(1)采集多个病人的肝脏三维磁共振图像以及与之对应的超声图像作为训练样本，将重要的组织区域分割出来作为标签图像；(2)构建基于3DUnet的配准基本框架；(3)得到基于多尺度监督神经网络；(4)将对应的磁共振和超声图像刚性配准；将处理好的磁共振和超声图像作为两个通道输入神经网络中，以MIND相似性测度，分割标签损失及形变场平滑项三个损失函数对神经网络进行训练；(5)根据配准参数将磁共振和超声图像配准。

公开(公告)号：CN111667515B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202010325644.3

申请日：2020-04-22

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨健 ,  朱建军 ,  艾丹妮 ,  范敬凡 ,  王涌天

IPC: G06T7/30

Abstract: 基于流形正则化的血管3D/2D弹性配准方法及装置，基于流形正则化的血管3D/2D弹性配准方法，其能够适用于任意具有拓扑结构的点云结构，可以得到最优的血管3D/2D弹性配准结果。方法包括：(1)在已知血管3D和2D点的匹配关系#imgabs0#基础上，获得3D点集矩阵和2D点集矩阵；(2)构建空间变换#imgabs1#使得#imgabs2#3D点的变换表示为#imgabs3##imgabs4#τ(yk)为yk的位移；(3)在血管拓扑流形#imgabs5#上的约束#imgabs6#描述为在拓扑上相邻的点的位移具有一致性，#imgabs7#用流形正则化表示；(4)获得血管3D/2D弹性配准的目标函数；(5)基于梯度优化的算法对目标函数进行求解。

公开(公告)号：CN111428855B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202010116881.9

申请日：2020-02-25

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨健 ,  范敬凡 ,  艾丹妮 ,  郭龙腾 ,  王涌天

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F18/211 ,  G06F18/27

Abstract: 一种端到端的点云深度学习网络模型和训练方法，可同时定位不同尺度人脸上的标识点，网络的定位精度好，定位速度快。网络模型，为类卷积神经网络CNN的深度学习网络结构，包括：(1)该网络从输入点云逐级降采样得到一系列采样点集，并使用点分布特征提取器逐级提取每个采样点集中采样点的邻域点云的点分布特征，采样点的邻域点云的点分布特征逐级抽象且空间感受野逐级扩大；(2)从采样点集中选取部分点集，并将这些采样点集中所有的采样点称为监测点，使用这些监测点对标识点进行定位；(3)对每个监测点位于不同标识点邻域的概率以及与不同的标识点的偏移量进行预测。

公开(公告)号：CN117011619A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310602873.9

申请日：2023-05-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 范敬凡 ,  张天琪 ,  杨健 ,  宋红 ,  艾丹妮 ,  肖德强 ,  林毓聪 ,  王媛媛

IPC: G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06T7/00 ,  G06T11/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: XRA图像的冠脉分支识别方法及装置，能够快速准确地实现冠脉XRA图像的分支识别。包括：(1)冠脉自适应参数快速预分割；(2)快速中继行进优化方法绘制冠脉段路径；(3)遍历剔除方法构建多模态冠脉拓扑图；(4)冠脉段内部方位向量场特征提取；(5)三维冠脉特征的角度引导与比例融合；(6)通过联合图注意力网络结构将三种类型的冠脉特征融合在一起。

公开(公告)号：CN116959737A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310919097.5

申请日：2023-07-25

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋红 ,  翁旭涛 ,  林毓聪 ,  杨健 ,  艾丹妮 ,  范敬凡 ,  付天宇 ,  肖德强

IPC: G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06N3/0499 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413 ,  G06N3/09

Abstract: 用于推荐安全治疗方案的离线强化学习方法及装置，能够提高强化学习模型在推荐治疗方案时的性能与安全性，扩展强化学习模型对于评估数据的分布范围，减缓分布外样本与过高估计带来的不利影响。方法包括：(1)读入所需数据集，进行划分；(2)进行数据前处理，得到降维后的隐空间变量；(3)完成状态、动作、奖励值的强化学习基础数据构成并存储；(4)构建用于异常检测的监督学习模型基础；(5)构建用于异常检测的最近邻分类层，最近邻损失函数；(6)以上述异常检测监督模型预测的复发风险以及分布外样本检测情况动态加权原始奖励值；(7)构建并训练用于推荐治疗方案的动作‑评估离线强化学习模型；(8)得到最优治疗方案。

公开(公告)号：CN111798451B

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202010550016.5

申请日：2020-06-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 艾丹妮 ,  杨健 ,  范敬凡 ,  郭帅 ,  王涌天

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/66 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  A61B34/10 ,  A61B34/20 ,  A61B90/00

Abstract: 基于血管3D/2D匹配的3D导丝跟踪方法及装置，方法包括：血管拓扑的构建：针对3D血管，从术前CTA图像中识别出血管、构建血管表面模型并进行中心线的提取；通过深度学习的方法对2D血管分割来提取中心线；构建血管图模型分别描述2D和3D血管的结构；构建约束关系，找到3D和2D之间所有可能的匹配，通过最大化匹配分数找到最优匹配结果；采用深度学习对2D X射线图像中的导丝尖端分割，模型采用U‑Net作为基础结构，网络输入是x射线图像，输出是像素值为0到1的概率图，越接近1表示该像素是导丝尖端的概率越大；构建导丝尖端与2D血管树的对应关系，将2D导丝尖端反投影到3D血管空间中，实现3D导丝尖端的位姿估计。

公开(公告)号：CN112884755B

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202110266096.6

申请日：2021-03-11

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋红 ,  杨健 ,  艾丹妮 ,  范敬凡 ,  魏一凡

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 违禁品的检测方法与装置，解决了X射线图像中物体互相遮挡、背景杂乱、小物体难以检测的问题。方法包括：(1)对包含违禁物品的X射线图像进行图像随机翻转、归一化的预处理，并将预处理后的数据加载到卷积神经网络模型中；(2)利用卷积神经网络对输入的X射线图像进行特征的提取、融合与增强；(3)对经过处理后得到的特征金字塔每层的特征图，通过两个并行分支的子网络分别计算其中含有违禁物品的类别与位置信息；(4)利用Soft‑NMS算法去除冗余的候选检测框，并对结果进行输出，标出违禁物品具体的类别与位置。

公开(公告)号：CN116128020A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310102441.1

申请日：2023-01-31

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋红 ,  翁旭涛 ,  林毓聪 ,  杨健 ,  范敬凡 ,  肖德强 ,  艾丹妮

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

Abstract: 多尺度阶梯重构的二维扁平数据自监督学习方法及装置，能提高后续数据挖掘中数据信息的利用率，减缓噪音数据、数据异构以及数据纠缠带来的不利影响。包括：读入需要表征学习的数据集；基于分箱方法在多尺度下得到多尺度的模糊数据；按照尺度排序得到多尺度模糊阶梯数据序列；构建包含编码器与解码器的自编码模型，编码器以原始数据为输入生成隐向量，解码器以隐向量为输入生成趋近原始数据的重构数据；以较大尺度，即破坏较严重的数据为输入，通过自编码模型重构较小尺度的数据，其较小尺度的数据为破坏次严重的数据；计算重构误差并作为目标函数，最小化目标函数，以反向传播的方式更新模型参数；以此往复；完成自监督学习的训练，得到编码器。