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公开(公告)号：CN114119538A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111406923.3
申请日：2021-11-24
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种肝静脉及肝门静脉的深度学习分割系统，包括编码模块，序列注意力关联融合模块、片间‑图关联模块、解码模块；基于图神经网络设计的片间‑图关联模块，捕获相邻CT序列间更丰富，更高阶的关系，提高分割血管的连续性；基于注意力机制设计的序列注意力关联融合模块，关联融合不同维度信息，提高细微血管分割精准度；另外本发明还提出了一种结合血管边缘度量约束项的损失函数，优化调整血管边缘。
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公开(公告)号：CN112734748A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110083764.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种肝胆管及胆道结石的图像分割系统，在第一编码器‑解码器中，在下采样阶段对小目标区域进行特征学习，并在上采样阶段进行特征融合，并且下采样提取了低层多尺度时域上下文特征，用于后续的逐层特征融合；在第二编码器‑解码器模块中，上采样阶段融合了低层多尺度时域上下文特征与高层双向时域上下文特征，并获得原始分辨率尺寸的预测序列图，从而获得更准确的位置和分类信息；通过改进的损失函数对分割网络模型进行训练，以增加序列图像切片间时域上下文信息的关注，使之更适应于处理序列图像。从而解决了现有技术对于肝胆管结石病的CT图像中的肝胆管及胆道结石分割，不能同时兼顾精确度和高效率的技术问题。
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公开(公告)号：CN111798377B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010650903.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的一种基于多分辨率学习策略的磁共振图像超分辨率重建方法，将低分辨率的磁共振图像输入至神经网络模型中，以通过神经网络模型对该低分辨率的磁共振图像进行多尺度特征提取，多分辨率上采样以及加权融合，重建出高分辨率的磁共振图像；与现有技术相比，本申请能够获得比自然图像更丰富的特征信息的同时降低了网络的时间复杂度、减少了显存的消耗；并且，通过多尺度特征映射单元对磁共振图像进行特征提取，不仅能够获得较为多样化的多尺度特征信息，还能够提升网络的深度，降低网络的参数量，减少网络的训练时间；另外，本发明还通过多分辨率学习层实现高分辨率磁共振图像的超分辨率重建，与期望输出更为接近，效果更佳。
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公开(公告)号：CN114920979B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210562850.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及一种改性木质素基生物质凝胶制备方法。本发明将木质素与KOH混合，研磨均匀，一锅法煅烧得到木质素衍生碳；对木质素进行改性修饰得到改性木质素，将改性木质素与纤维素衍生物制成凝胶底层，并进一步往木质纤维素中掺杂木质素衍生炭形成具有双层结构的木质素基全生物质水凝胶，经溶胀—冷冻干燥后获得气凝胶。本发明所制备的木质素基凝胶全部利用了木质纤维素及其衍生物，经济环保；并具有优异的光热性能，对太阳光具有98%的吸收率，在太阳光的照射下能迅速升温到39℃；作为光热界面蒸发材料，蒸发速率可高达1.84 kg/m2·h，在海水淡化与废水净化领域具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115965618A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310067054.9
申请日：2023-01-12
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种多源异构数据融合的肝胆管结石复发智能预测方法，包括以下步骤：S1：获取肝胆管结石患者腹部的CT二维图像和MRI二维图像，利用扩散模型对CT二维图像和MRI二维图像分别进行图像重建，从重建后的CT三维图像和MRI三维图像中提取影像深度特征；获取所述肝胆管结石患者的术前血检验指标、肝胆管狭窄/扩张程度数据以及肝胆管疾病发生的时间序列，并提取得到临床数据的融合特征；S2：将影像深度特征和临床数据的融合特征进行特征融合后输入预训练好的FastBERT网络，得到精准的肝胆管结石复发预测结果。本发明提供一种多源异构数据融合的肝胆管结石复发智能预测方法，解决了现有的肝胆管结石复发预测不够精准的问题。
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公开(公告)号：CN114920979A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210562850.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及一种改性木质素基生物质凝胶制备方法。本发明将木质素与KOH混合，研磨均匀，一锅法煅烧得到木质素衍生碳；对木质素进行改性修饰得到改性木质素，将改性木质素与纤维素衍生物制成凝胶底层，并进一步往木质纤维素中掺杂木质素衍生炭形成具有双层结构的木质素基全生物质水凝胶，经溶胀—冷冻干燥后获得气凝胶。本发明所制备的木质素基凝胶全部利用了木质纤维素及其衍生物，经济环保；并具有优异的光热性能，对太阳光具有98%的吸收率，在太阳光的照射下能迅速升温到39℃；作为光热界面蒸发材料，蒸发速率可高达1.84 kg/m2·h，在海水淡化与废水净化领域具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN112734748B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110083764.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种肝胆管及胆道结石的图像分割系统，在第一编码器‑解码器中，在下采样阶段对小目标区域进行特征学习，并在上采样阶段进行特征融合，并且下采样提取了低层多尺度时域上下文特征，用于后续的逐层特征融合；在第二编码器‑解码器模块中，上采样阶段融合了低层多尺度时域上下文特征与高层双向时域上下文特征，并获得原始分辨率尺寸的预测序列图，从而获得更准确的位置和分类信息；通过改进的损失函数对分割网络模型进行训练，以增加序列图像切片间时域上下文信息的关注，使之更适应于处理序列图像。从而解决了现有技术对于肝胆管结石病的CT图像中的肝胆管及胆道结石分割，不能同时兼顾精确度和高效率的技术问题。
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公开(公告)号：CN110310280A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910620001.9
申请日：2019-07-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种肝胆管及结石的图像识别系统，包括：输入模块，用于获取待测图像并输入至经过训练的稀疏卷积神经网络中；稀疏卷积神经网络，用于对待测图像进行图像识别，并在识别结果中分割出待测图像中的肝胆管及胆结石的位置轮廓；稀疏卷积神经网络中的第1编码器中的各个卷积层均采用小卷积核，其余编码器中以及各个解码器中的各个卷积层均采用稀疏卷积核；第一个编码的过程中将不同尺度下的特征图输出至后续的各个编码器及解码器中，与对应分辨率下的特征图进行融合操作。应用本申请的方案，可以更加有效地对肝胆管及结石进行图像识别从而协助医生的治疗。本申请还提供了一种肝胆管及结石的图像识别系统、设备及存储介质，具有相应效果。
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公开(公告)号：CN222165229U
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202420537959.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本实用新型涉及制冷的技术领域，更具体地，涉及一种毛细蒸发器，包括水箱、蒸发器回水管路和毛细结构，所述毛细结构位于所述水箱内且所述毛细结构的底部与所述水箱内的液态工质接触，所述水箱内的液态工质在毛细作用下沿毛细结构表面爬升并铺展成薄液膜，所述毛细结构与所述蒸发器回水管路固定连接，铺展于毛细结构表面的薄液膜与所述蒸发器回水管路内的冷冻回水进行换热。本实用新型液态工质在毛细作用下源源不断地爬升并在毛细结构表面铺展成薄液膜，可与蒸发器回水管路内的冷冻回水进行均匀换热，蒸发效率高，避免蒸发器表面受热不均或局部过热而出现安全隐患，提高安全性能。
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