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公开(公告)号：CN109523500B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201811373859.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本说明书实施例公开了多模态信息引导的颅内外血流重建术的搭桥血管确定方法及系统。方案包括：获取患者脑部的薄层磁共振图像；得到头颅结构模型；获取患者脑部的全脑血管造影图像，得到血管结构信息；获取脑血流灌注及代谢图像，得到代谢及灌注水平信息；获取患者全脑神经元电活动能量谱及功能连接地形图，得到患者脑部的神经元活动水平信息；将头颅结构模型、血管结构信息、脑血流灌注及代谢信息和神经元活动水平信息进行融合，得到患者脑部的多模态多模态信息融合图像；根据多模态信息融合图像，确定对于患者大脑半球的的手术区域，确定备选搭桥血管。采用本发明的方法，可以提高对于备选搭桥血管的选择精度与合理性。
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公开(公告)号：CN109712121A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811529908.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本申请公开了一种医学影像图片处理的方法、装置及设备。通过确定人体脑部的第一影像图片和第二影像图片，从第一影像图片和第二影像图片中提取特征区域，根据预设特征条件匹配第一影像图片的特征区域和第二影像图片中的特征区域，根据第一影像图片和第二影像图片之间相匹配的特征区域，对第一影像图片进行仿射变换。本说明书实施例记载的技术方案根据特征区域匹配包含造影和不含造影的影像图片，特征区域可以包含更多特征信息，基于特征区域匹配影像图片更精确，根据匹配结果对第一影像图片进行精确地仿射变换，使变换后的第一影像图片和第二影像图片在尺寸和图像内容分布位置方面达到大约一致。
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公开(公告)号：CN109523500A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811373859.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本说明书实施例公开了多模态信息引导的颅内外血流重建术的搭桥血管确定方法及系统。方案包括：获取患者脑部的薄层磁共振图像；得到头颅结构模型；获取患者脑部的全脑血管造影图像，得到血管结构信息；获取脑血流灌注及代谢图像，得到代谢及灌注水平信息；获取患者全脑神经元电活动能量谱及功能连接地形图，得到患者脑部的神经元活动水平信息；将头颅结构模型、血管结构信息、脑血流灌注及代谢信息和神经元活动水平信息进行融合，得到患者脑部的多模态多模态信息融合图像；根据多模态信息融合图像，确定对于患者大脑半球的的手术区域，确定备选搭桥血管。采用本发明的方法，可以提高对于备选搭桥血管的选择精度与合理性。
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公开(公告)号：CN109452971A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811204879.6
申请日：2018-10-16
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B34/10
Abstract: 本申请公开了一种导管在血管内的行进路线模拟方法、装置及设备，根据血管延伸方向确定血管模拟段的管腔内的预设路线，模拟导管在血管模拟段的管腔内的行进路线，若模拟的行进路线偏离出所述血管模拟段的管腔范围外，根据确定的预设路线对行进路线进行校正，得到校正的行进路线。通过模拟和校正得到的行进路线，可以表征导管在血管内的真实行进路线，还可以反映导管留置在血管管腔内时的大致形状，该校正的行进路线与血管形状的吻合度高。本说明书实施例记载的技术方案根据校正的行进路线可以更精确地确定导管在血管内的行进路线和导管留置在血管中的形状和位置，使术者可以更直观地确定导管是否可以介入到血管中的指定位置，提高了便利性。
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公开(公告)号：CN119668865A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411763401.2
申请日：2024-12-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供基于预调度资源协同适配的分布式计算系统，涉及资源协同分配系统技术领域。该基于预调度资源协同适配的分布式计算系统旨在解决现有技术中资源调度不灵活、应用配置与资源调度缺乏协调等问题。通过引入资源的动态调度机制，本发明实现了资源预调度与柔性分配的有机结合。同时，通过应用配置与资源调度的协同，本发明实现了计算任务的优化分配与执行，该系统由服务端与客户端组成，其中客户端拥有预调度资源，用于实时反馈资源状态、接收并执行计算任务，而服务端负责全局资源的监控、调度与任务分发。通过设计的启发式协同适配算法，服务端能够动态调度预调度资源内资源，确保任务执行的高效与稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109712121B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201811529908.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本申请公开了一种医学影像图片处理的方法、装置及设备。通过确定人体脑部的第一影像图片和第二影像图片，从第一影像图片和第二影像图片中提取特征区域，根据预设特征条件匹配第一影像图片的特征区域和第二影像图片中的特征区域，根据第一影像图片和第二影像图片之间相匹配的特征区域，对第一影像图片进行仿射变换。本说明书实施例记载的技术方案根据特征区域匹配包含造影和不含造影的影像图片，特征区域可以包含更多特征信息，基于特征区域匹配影像图片更精确，根据匹配结果对第一影像图片进行精确地仿射变换，使变换后的第一影像图片和第二影像图片在尺寸和图像内容分布位置方面达到大约一致。
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公开(公告)号：CN114898124A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210509390.X
申请日：2022-05-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/70 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，具体为一种多智能体在线进化学习的机器学习方法。本发明方法包括：在OEL场景中，在局部区域内，有多个智能体模型在实时获取感知数据，同时结合少量的有标注数据进行不断的学习与智能体模型更新；多个智能体模型通过交互学习实现知识迁移；每个智能体模型都在面临大量的无标注non‑i.i.d感知数据，结合多个智能体模型的自身能力对这些感知数据进行有效的联合处理；其中采用相互匹配(MM)算法，用于模型之间的知识共享和持续学习，以稳定模型的泛化能力，保证各智能体在OEL环境中获得更好的性能提升。本发明方法可以减少大量的数据标注需求，利用多模型的知识共享提高整个感知系统的性能。
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公开(公告)号：CN113762099A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110952822.X
申请日：2021-08-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于室外场景实时点云三维重建技术领域，具体为一种基于路侧RSU的实时点云三维重构方法。本发明方法包括：设置包含摄像头的路侧RSU，进行车路场景中多RGB摄像头的数据采集，为三维重建提供充分的数据支持；构建室外三维场景实时重建模型；其中，采用端到端的人工智能方法代替传统重建中的部分过程，对室外场景进行高分辨实时三维重建；构建融合语义分割优化三维模型；其中，采用语义分割的方法结合一些模型先验对已经建立的模型进行补充，实现三维完整重建。本发明将室内成熟的三维重加算法改变为室外大规模场景的算法，完善和加强室外三维场景重建水平；可广泛应用于类似车路场景的各类室外大规模场景中。
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公开(公告)号：CN114898124B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210509390.X
申请日：2022-05-10
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/70 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/096 , G06N3/086 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，具体为一种多智能体在线进化学习的机器学习方法。本发明方法包括：在OEL场景中，在局部区域内，有多个智能体模型在实时获取感知数据，同时结合少量的有标注数据进行不断的学习与智能体模型更新；多个智能体模型通过交互学习实现知识迁移；每个智能体模型都在面临大量的无标注non‑i.i.d感知数据，结合多个智能体模型的自身能力对这些感知数据进行有效的联合处理；其中采用相互匹配(MM)算法，用于模型之间的知识共享和持续学习，以稳定模型的泛化能力，保证各智能体在OEL环境中获得更好的性能提升。本发明方法可以减少大量的数据标注需求，利用多模型的知识共享提高整个感知系统的性能。
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公开(公告)号：CN113762099B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110952822.X
申请日：2021-08-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T17/20 , G06V20/54 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/042 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于室外场景实时点云三维重建技术领域，具体为一种基于路侧RSU的实时点云三维重构方法。本发明方法包括：设置包含摄像头的路侧RSU，进行车路场景中多RGB摄像头的数据采集，为三维重建提供充分的数据支持；构建室外三维场景实时重建模型；其中，采用端到端的人工智能方法代替传统重建中的部分过程，对室外场景进行高分辨实时三维重建；构建融合语义分割优化三维模型；其中，采用语义分割的方法结合一些模型先验对已经建立的模型进行补充，实现三维完整重建。本发明将室内成熟的三维重加算法改变为室外大规模场景的算法，完善和加强室外三维场景重建水平；可广泛应用于类似车路场景的各类室外大规模场景中。
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