公开(公告)号：CN117934447A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410183645.7

申请日：2024-02-19

Applicant: 重庆大学

Inventor： 文静 ,  吴争高 ,  王翊

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于GAN及空间反向注意力机制的划痕缺陷数据扩充方法，该方法为：利用真实划痕图像样本在编码器中生成真实划痕图像的风格；利用划痕的语义图和编码器生成的真实划痕图像的风格生成模拟图像样本；利用鉴别器判别模拟图像样本和真实划痕图像样本的真伪，同时将生成图、真实划痕图分别与标签对齐后送入鉴别器判断真伪，当鉴别器无法判别真伪时，提取出编码器和生成器结构，生成对应真实图像风格的真实划痕图像。本发明通过编码器学习真实图像的整体分布，通过在生成器生成模拟图像样本，在鉴别器中加入生成图和标签对齐模块，有效解决无法很好生成细小划痕缺陷问题和在较暗背景下无法生成划痕缺陷的问题，从而实现真实划痕缺陷图像的生成。

公开(公告)号：CN117710389A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311718531.X

申请日：2023-12-14

Applicant: 重庆大学

Inventor： 文静 ,  郭超 ,  王翊

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体公开了一种两阶段全3D动脉瘤分割方法及系统，该方法获取3D动脉瘤检测图像，并进行预处理；采用随机数据增强方法，对预处理后的3D动脉瘤检测图像进行数据增强；在数据增强后的3D动脉瘤检测图像上生成多个样本；通过神经网络架构搜索，优化粗检测网络；基于多个样本，训练粗检测网络，并提取样本中的感兴趣区域；将感兴趣区域作为输入，训练精分割网络，精分割网络将感兴趣区域内的动脉瘤与背景分割，得到最终的精分割图像。采用本技术方案，使用训练好的粗检测网络对输入图像进行推理，快速定位动脉瘤目标的位置，再通过精分割网络对感兴趣区域进行精细分割，提高了动脉瘤分割的准确性和细节表达能力。

公开(公告)号：CN113012041B

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202110367868.5

申请日：2021-04-06

Applicant: 重庆大学 ,  中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院

Inventor： 王翊 ,  郭燕丽 ,  刘灯 ,  曾杨媚 ,  李宇昂

IPC: G06T3/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/174

Abstract: 本发明公开了一种CT/MRI模拟超声的新方法、系统,包括：S1，获取CT/MRI图像，对CT/MRI图像进行器官分割和切面处理；S2，使用预设模版对切面图像进行标记，具体包括：将模版之外的区域标记第一区域，模版之内非器官区域标记第二区域，模版内不同器官区域采用不同区域标记，器官的标记与第一区域和第二区域的标记均不同；S3，将CT/MRI标签图输入基于生成对抗网络的转换模型，转换模型生成与CT/MRI图像对应的模拟超声图像。转换模型学习超声图像风格区域，将CT/MRI标签图转换为对应的超声图像，达到生成与CT/MRI图像对应的且符合真实的超声图像的风格的超声图像的目的。

公开(公告)号：CN116071597A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310166776.X

申请日：2023-02-27

Applicant: 重庆大学

Inventor： 文静 ,  吴争高 ,  杨妍 ,  王翊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/28 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T7/10 ,  G06T7/60 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于工件分类设备技术领域，具体公开了一种工件分类识别方法及系统，该方法对原始图像进行图像预处理，得到待测图像；采用图像分割算法，提取待测图像的二值图；将待测图像的二值图，输入图像处理库，提取形态学特征；基于形态学特征，构建分类模型，并对分类模型进行训练，得到优化后的分类模型；采集待测工件图像，并输入优化后的分类模型，得到待测工件图像中的工件分类。采用本技术方案，既能弥补深度学习的特征冗余问题，又能通过结合形态学特征有效区分困难样本，实现工件分类。

公开(公告)号：CN115564782A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211253872.X

申请日：2022-10-13

Applicant: 重庆大学

Inventor： 王翊 ,  刘泽宇 ,  雷海科 ,  文静

IPC: G06T7/10 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种3D血管及气管分割方法及系统，该方法为：获取3D血管或气管数据样本；对3D血管或气管数据样本进行多模态数据生成；训练模型包括粗模型和精模型；将多模态数据进行缩放，然后将缩放后的数据和标签于粗模型中进行训练,分割出目标区域，对目标区域进行坐标还原，得到原始图像数据的感兴趣区域及其坐标；根据感兴趣区域的坐标在原始图像数据上裁剪待分割组织，得到感兴趣区域对应的体素块，在体素块的6个面方向上进行体素扩充，得到训练体素块，将训练体素块进行多模态数据生成，然后于精模型中进行训练。该3D血管及气管分割方法能够减缓训练时数据不平衡带来的影响，能够有效地提升血管或气管分割的精度。

公开(公告)号：CN115205237A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210771641.1

申请日：2022-06-30

Applicant: 重庆大学

Inventor： 文静 ,  朱旭辉 ,  王翊 ,  李宇昂 ,  尹浩

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种解决单一语义多样性映射的工业划痕生成对抗网络系统，网络包括生成器，用于将可学习常量与语义图拼接后构成的输入数据，然后输出伪造的划痕图像；多尺度鉴别器，用于对图像进行真假判断，其中在第二层下采样和第三层下采样分别引入特征金字塔模块。采用本发明系统可生成具有丰富纹理细节、图像光照过度自然、清晰度高的划痕图像。

公开(公告)号：CN112348839A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202011168588.3

申请日：2020-10-27

Applicant: 重庆大学

Inventor： 文静 ,  苟侠君 ,  王翊 ,  宁民权

IPC: G06T7/136 ,  G06T7/11 ,  G06T5/20 ,  G06T3/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像分割方法及系统。该方法为：将待分割图像输入图像分割模型，获得图像分割结果；图像分割模型建立过程：S1，构建训练集和测试集；S2，构建图像分割卷积网络；图像分割卷积网络包括下采样链路、上采样链路、N个联接链路，下采样链路设有N个下采样处理块，上采样链路设有N个上采样处理块；第N下采样处理块与第N上采样处理块通过第N联接链路连接；第n下采样处理块与第n上采样处理块通过第n联接链路连接，在第n联接链路上设有k个卷积块，n∈[1,N‑1]；S3，利用训练集对图像分割卷积网络进行训练。在联接链路中设置k个卷积块，将原图进行k次卷积操作后再进行拼接，更全面补充信息，提升分割精确度和可靠性。

公开(公告)号：CN108090909B

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN201711347973.2

申请日：2017-12-15

Applicant: 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 ,  重庆大学

Inventor： 郭燕丽 ,  房斌 ,  张伟 ,  王翊 ,  谭立文 ,  方可敬 ,  朱连华 ,  刘灯

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/149

Abstract: 本发明公开了一种基于统计偏微分模型的超声造影图像分割方法，包括预处理步骤和在线分割步骤，在预处理步骤中获取待分割图像和初始轮廓；在线分割步骤中以待分割图像和初始轮廓为输入量，获得能量函数，在能量函数中引入边缘停止函数以约束长度项，并增加LoG图像能量函数，对能量函数进行数值求解，快速对单个或多个不同ROI图像的目标边缘捕捉并分割。对超声造影图像中ROI进行分割，通过观察整个序列的分割结果，能辅助医师获取病灶区域及同一水平参照区，如在肝脏、肾脏等腹部实质器官和乳腺、甲状腺等浅表器官中肿块的时间强度曲线，从而分析得到定量的指标。

公开(公告)号：CN109461141A

公开(公告)日：2019-03-12

申请号：CN201811176853.5

申请日：2018-10-10

Applicant: 重庆大学

Inventor： 唐倩 ,  文静 ,  王翊

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/12 ,  G06T7/136 ,  G06T7/187 ,  G06T7/62 ,  G06K9/38 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种工件缺胶检测方法，该方法包括以下步骤：S1，计算最佳分割阈值，获得预处理图像的二值图；S2，获得二值图的模板图；S3，提取模板图中的目标轮廓信息；S4，根据目标轮廓信息圈定目标区域；S5，将目标区域进行K等分，K为不小于2的正整数，作为训练数据集；S6，将图像输入到神经网络，进行分类，得到缺陷检测结果。本发明能够找出工件中的缺胶缺陷，快速简便。

公开(公告)号：CN114141217B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202111489777.5

申请日：2021-12-08

Applicant: 重庆大学

Inventor： 文静 ,  易俊 ,  王翊

IPC: G10H1/00

Abstract: 本发明提出了一种基于attention的主旋律提取方法、系统及计算机存储介质。该主旋律提取方法将待提取主旋律的音频信号进行处理形成语谱图；将所述语谱图进行多次Tattention操作，先至少对一次Tattention的输出进行下采样，然后至少对一次Tattention的输出进行上采样，上采样次数与下采样次数一致，每次Tattention均以上一次Tattention的输出或采样结果为输入，根据最后一个Tattention的输出于所述语谱图中查找对应的频率，提取到音频信号的主旋律；所述Tattention将输入信息进行频域信息融合后通过时域attention，然后进行时域信息融合后通过通道域attention后输出。该主旋律提取方法通过两种Attention结合提高了主旋律提取的准确率。