公开(公告)号：CN113850767B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202111077223.4

申请日：2021-09-14

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄建永 ,  段晓岑 ,  熊春阳

IPC: G06T7/00

Abstract: 本公开提供一种基于深度学习的细胞牵引力测量方法、装置、设备及介质。该基于深度学习的细胞牵引力测量方法包括：构建深度学习网络；生成深度学习网络训练集；利用深度学习网络训练集对深度学习网络进行训练；输入待测的荧光颗粒图像到训练好的深度学习网络并执行计算，得到细胞牵引力的测量值。本公开通过将深度学习引入细胞牵引力测量过程中，使测量精度不具有主观依赖性，且测量方法简单，能够有效地提高细胞牵引力反演的计算效率，实现了对细胞牵引力的高通量实时测量。

公开(公告)号：CN111369549B

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202010163919.8

申请日：2020-03-10

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄建永 ,  段晓岑

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G01B11/16

Abstract: 一种图像质量和变形梯度调控的数字图像变形表征方法、装置、电子设备及介质。数字图像变形表征方法包括：提供变形前后的散斑图像；针对变形前后的散斑图像，通过海森矩阵条件数的变化，确定单元或子区尺寸最小值；根据单元或子区尺寸最小值，通过整像素搜索或指定初始网格或子区分布，粗略计算位移场；根据位移场及切向量相关函数，确定单元或子区尺寸最大值；根据确定的单元或子区尺寸最大值，判断是否满足收敛条件＜ΔL或i﹥N，i为迭代次数，N为循环次数，如果满足，则输出当前位移场，实现图像质量和变形梯度调控的数字图像变形表征。

公开(公告)号：CN114652887A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210266669.X

申请日：2022-03-17

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄建永 ,  袁作楹 ,  万卓 ,  段晓岑

IPC: A61L24/06 ,  A61L24/00 ,  A61L24/02 ,  C08F292/00 ,  C08F220/06

Abstract: 本发明公开了一种自发形成封闭层的强粘附微凝胶干粉、制备方法及其应用。该微凝胶干粉包括阴离子聚合物单体和无机纳米颗粒，阴离子聚合物单体作为主网络，无机纳米颗粒作为交联点；该微凝胶干粉是在含引发剂的水溶液中通过静电及氢键作用，无机纳米颗粒与阴离子聚合物单体进行共聚交联和冷冻干燥，并经粉碎而形成。本发明的微凝胶干粉，主要成分为阴离子聚合物与无机纳米颗粒，制备工艺简单，产品稳定性高，具有吸水自组装、粘附性能，梯度吸水性能可自发形成具有较强力学强度的封闭层，在急性大出血情况下及时吸收外溢血液并封堵伤口。整个止血过程完全依赖材料本身性能，不涉及人体自身的凝血机制，极大提高了止血效率及止血适用条件。

公开(公告)号：CN113850767A

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN202111077223.4

申请日：2021-09-14

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄建永 ,  段晓岑 ,  熊春阳

IPC: G06T7/00

Abstract: 本公开提供一种基于深度学习的细胞牵引力测量方法、装置、设备及介质。该基于深度学习的细胞牵引力测量方法包括：构建深度学习网络；生成深度学习网络训练集；利用深度学习网络训练集对深度学习网络进行训练；输入待测的荧光颗粒图像到训练好的深度学习网络并执行计算，得到细胞牵引力的测量值。本公开通过将深度学习引入细胞牵引力测量过程中，使测量精度不具有主观依赖性，且测量方法简单，能够有效地提高细胞牵引力反演的计算效率，实现了对细胞牵引力的高通量实时测量。

公开(公告)号：CN113091959A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110323025.5

申请日：2021-03-25

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄建永 ,  段晓岑

IPC: G01L1/00

Abstract: 本公开提供了一种基于图像无网格的非接触式应力测量方法、装置、电子设备及存储介质。该基于图像无网格的非接触式应力测量方法包括：获取n个时刻的散斑图像I0、……、In‑1；从获取的散斑图像中读取参考图像I0和待测时刻ti对应的待测图像Ii；对参考图像I0和待测图像Ii进行预滤波，获得噪声降低后的图像布置场节点，对当前模型进行离散，构造总体刚度矩阵；对总体刚度矩阵执行正则化处理并求解离散系统方程，获得待测时刻ti的应力场分布。本公开从散斑图像出发直接获得应力场分布，操作简单；适用性广，能够处理复杂受力及非线性几何/物理模型情况；采用预滤波及正则化处理，具有更高的鲁棒性，应力精度较高。

公开(公告)号：CN110631499A

公开(公告)日：2019-12-31

申请号：CN201910861270.4

申请日：2019-09-11

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄建永 ,  段晓岑

IPC: G01B11/16 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于无网格方法的数字图像变形测量方法和电子设备。其中测量方法包括以下步骤：获取变形前后包含感兴趣区域的散斑图像；在感兴趣区域内布置离散的K个节点；根据变形前后对应点灰度值之差构造误差函数；选定近似函数并将任一点的位移变量用N个节点位移值近似表示，其中N为当前点支撑域内的节点个数，且N≤K；计算所述误差函数取得极小值时，各节点处位移值。本发明通过无网格方法的近似方案建立各节点之间的联系，在保证位移场连续性的同时节约了前处理时间，使用简单便捷，对复杂边界具有更好的适应性，具有更高的计算精度。