公开(公告)号：CN119624997A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202510163504.3

申请日：2025-02-14

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杜涛利 ,  李文辉 ,  高媛媛 ,  王岳 ,  王子明 ,  马明 ,  杨飞扬

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明适用于医学图像分割技术领域，提供了基于多模态师生一致性学习的半监督分割方法，包括以下步骤：构建教师‑双学生模型框架，该框架包括一个多模态教师模型和两个独立的具有不同学习条件的单模态学生模型，这两个学生模型使用相同结构的分割网络，分别处理两种不同模态的图像；在数据输入与训练阶段，有标签的数据通过真实标签训练学生模型，而未标记的数据则通过教师模型生成的伪标签进行训练；训练过程中，确保教师模型和学生模型之间，以及两个学生模型之间的一致性的预测。本发明有效缓解了因标注数据不足而引发的过拟合问题。在标注数据有限的实际医疗场景中，本发明能够仅凭较少的标签就实现可靠的分割结果，以缓解医疗条件压力。

公开(公告)号：CN102012213A

公开(公告)日：2011-04-13

申请号：CN201010267518.3

申请日：2010-08-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李文辉 ,  齐刚 ,  傅博

IPC: G01B11/03

Abstract: 本发明公开了一种利用单摄像头传回的图片，自动测量前景物体高度的新方法。此方法采用数字图像处理技术，在计算前景高度的过程中，首先通过标定，取得图像平面和世界坐标系之间像素点的映射关系，即计算出：单应矩阵HgMatix，竖直方向的消影点mv，横向的消影点mx，纵向的消影点my，进而计算出世界坐标系和图像平面坐标系之间的投影矩阵ProMatix；然后，取得前景区域的高点highnod和低点lownod，再计算绝对高点truehigh及高点highnod在地平面上的投影点即绝对低点truelow；最后计算出绝对高点truehigh的Z值和lownod与truelow所对应的时间坐标点之间的距离值，通过勾股定理，就可取得前景物体高度的较精确的估计值。此方法解决了倾斜前景物体的高度测量问题，提高前景物体高度估计测量的精确度；又由于本方法采用的是单摄像头的测量方法，降低了实际应用时的成本。