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公开(公告)号：CN119992083A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411973609.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06T5/40 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及基于LoRA垂域MedSAM大模型的腹部CT多器官分割方法，包括：步骤1，对腹部CT图像监督学习数据集进行预处理；步骤2，特征选择网络构建；步骤3，LoRA层的构建；步骤4，使用混合提示策略，进行层间上下文推理，实现腹部CT自动化分割；本发明的优越效果是：通过多特征信息融合、动态上下文提示和自适应LoRA微调，提高了MedSAM大模型在腹部多器官CT分割任务中精度和鲁棒性，多特征信息能够全面地表征器官特征，动态上下文提示能有效地利用上下文信息，而自适应LoRA微调能有效地利用有限的训练数据；基于MedSAM大模型的图像编码器，在每个Transformer层添加了可学习LoRA层，以实现参数高效训练，对于MedSAM大模型的掩码解码器，也同时将LoRA层添加到自注意和交叉注意层中。
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公开(公告)号：CN114547357B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210043225.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F16/532 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V20/64 , G06F40/216 , G06F40/289 , G10L15/26
Abstract: 本发明属于计算机辅助设计中的家具模型的检索技术领域，具体而言涉及一种基于语音与草图的家具模型检索方法,包括：S1、基于神经网络、标准关键字描述以及模型描述语义特征构建数据库；S2、输入二维草图至数据库中获取草图检索结果；S3、输入语音至数据库中获取语音检索结果；S4、基于草图检索结果和语音检索结果通过投票方式获取最终检索结果。本发明设计的一种快速准确的家具模型检索方法节省了大量设计成本与时间开支，从而提升家具模型的利用率与使用价值。
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公开(公告)号：CN117934770A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310928099.0
申请日：2023-07-26
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了基于LDDMM的个性化人脑网络增强现实学习方法，涉及计算机辅助设计中的基于增强现实的教育领域，本发明通过并行加速的LDDMM图像配准算法计算从脑图谱到MRI的微分同胚变换，并将该变换应用于脑图谱的掩码层，通过比对变换后的脑图谱掩码与MRI，根据脑图像标注规则，实现MRI的脑区信息标注，通过上述方法实现对脑MRI的自动标注，节省了人工标注的昂贵成本，通过构建增强现实环境，采用面片模型重建算法、面绘制算法和体绘制算法实现了脑模型的可视化，RMCP范式的多通道三维交互系统有效促进了学习者与学习材料的互动，提高了学习者的参与度，有助于激发学习兴趣，提高学习效率。
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公开(公告)号：CN115830211A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211250923.3
申请日：2022-10-12
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T15/08 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提出一种基于层次图的三维管状体模型的曲线骨架线提取方法，包括：输入三维管状体模型数据；预处理，提取端点；计算最短路径，计算不同路径之间的几何特征，构建初始离散骨架点；计算路径的距离和角度，确定分叉点候选点的位置；对原始数据进行分割；应用球B样条进行拟合优化，获得骨架线数据；输出骨架线数据，通过跟踪最短路径估计分叉点的位置，并使用弹性小球碰撞移动算法获取分叉点的精确位置；以分叉点为球心进行动态小球扩张算法将数据模型划分为多个分支，为后续层次图的构建和并行计算奠定基础。
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公开(公告)号：CN114547363A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210043227.9
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T19/00
Abstract: 本发明属于基于图片进行形状检索的计算机应用技术领域，具体公开了一种基于注意力机制和成对马尔科夫随机场形状检索方法，包括：步骤1、家具模型预处理；步骤2、成对马尔可夫随机场的建立；步骤3、输入图像提取特征并匹配，获取最相近渲染图片，步骤4、优化检索结果，获取最终检索结果。本发明提出的技术方案使家具模型的检索准确、高效，具有较强的实用价值和现实意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114385873A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111667409.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F16/9032 , G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种基于长文本语义一致的家具场景重建与推荐方法，包括以下步骤：步骤1，根据文本词法及句法处理结果对家具实体进行提取；步骤2，根据文本句法关系的空间关系提取算法；步骤3，根据家居实体及其空间关系的文本数据构成语义网络并可视化；步骤4，根据家具关联关系与共现对场景中已有家具进行推荐；步骤5，提取得到实体家具、以及实体家具之间的空间关系后，对形成的语义网络生成三维场景。所述推荐方法通过在家居领域内的文本语义分析研究，使用户仅仅通过口头语言表达就能得到想要的家居布局设计。
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公开(公告)号：CN112233203A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010942901.8
申请日：2020-09-09
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种三次球B样条的延拓方法，包括以下步骤：(1)首先令延拓段的三次球B样条有4个控制球(一段多项式形式)；(2)确定延拓段球B样条的节点矢量；(3)将延拓段球B样条的前三个控制球表达成关于G2连续条件中自由度α，β的表达式；(4)利用KKT条件求解延拓段球B样条具有最小的应变能时，自由度α，β及其余控制球的解；(5)根据自由度获得前三个控制球的解；(6)计算此时的应变能；(7)增加延拓段球B样条的控制球个数，重复以上步骤，求出每一个分段多项式形式下的最优延拓结果，直到其应变能不再下降。本发明所述的延拓方法使用了分段多项时来代替一段多项式，是的最终得到的延拓结果是全局解空间上的最优解。
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公开(公告)号：CN105868727B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610219246.7
申请日：2016-04-08
Abstract: 本发明涉及一种三维人脸相似性度量方法，所述方法包括：在两个待比较的三维人脸模型上，分别以各自的鼻尖点为源点，按相同的初始方向和相等的角度间隔均匀地提取m条测地线；分别计算两个三维人脸模型上方向相同的两条测地线的Fréchet距离；计算m个Fréchet距离值的平均值，得到两个三维人脸模型的Fréchet距离；计算两个三维人脸模型的相似度。应用本发明计算出的同一个人的两个不同的三维人脸模型的相似度值高于不同人的相似度值，而且不同人的相似度值与人的主观判断基本一致。本发明能够有效区分同一个人不同表情的人脸模型，给出不同人的三维模型之间量化的相似度值，能够用于表情变化的三维人脸相似性度量。
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公开(公告)号：CN103679816B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201310744688.X
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明涉及法医人类学、计算机图形学等领域中的一种面向刑侦的未知身源颅骨的计算机辅助面貌复原方法，主要步骤包括：步骤一，未知身源颅骨的三维建模；步骤二，未知身源颅骨的性别判别；步骤三，基于稠密点的面部软组织规律分析；步骤四，基于稠密点配准的颅骨面貌复原方法；步骤五，基于主成分分析的未知身源颅骨的面貌估计；步骤六，基于三维面貌模型的排查照片的生成。本发明提供的面向刑侦的未知身源颅骨的计算机辅助面貌复原方法能够快速实现未知身源颅骨的面貌复原，可为刑事案件侦查预测受害人的生前面貌。
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公开(公告)号：CN105931247A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610293725.3
申请日：2016-05-05
Applicant: 北京师范大学
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B5/00 , A61B5/489 , G06F19/321 , G06T7/60 , G06T2207/30101 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及一种基于骨架线的血管定量分析方法。本发明采用基于脑血管DICOM数据定量分析的方法，在原始数据中对脑血管进行分割，并识别出Wills环部分，采用骨架线提取算法进行Wills环骨架线提取，得到Wills环骨架线及其采样点半径几何模型。对骨架上的每段血管进行语义标识和规律采样，并计算采样点处的特征量信息并保存在数据库中。与传统的二维投影图像定量化分析和血管三维体积的定量化分析相比，本发明能够得到更加精确的结果。本发明采用B样条曲线方法拟合原始离散骨架，使血管骨架形态连续化，从而可以获取血管上任意一点的特征量，得到更为精确的特征量计算结果。
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