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公开(公告)号：CN114820649B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210349732.6
申请日：2022-04-02
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开基于弱监督学习的肝脏血管分割方法、装置、设备及介质，方法包括：通过带噪标签训练出两个具有差异的肝脏血管分割网络模型；使用两个模型分别进行分割而获得预测标签；通过标签优化模块为预测标签和带噪标签赋予权重，获得具有权重的优化标签；使用优化标签对两个模型分别进行迭代训练而获得两个迭代模型；使用两个迭代模型继续进行分割而获得新的预测标签；在迭代模型的分割效果有提升时，继续调用标签优化模块而获得新的优化标签，并继续对模型进行迭代直至收敛；通过收敛后的模型对输入的CT图像进行分割而获得分割结果。本发明能够有效降低带噪标签对分割结果的不利影响，从而能够减少标签标注所耗费的人力、物力和时间。
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公开(公告)号：CN119538168A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202311111253.1
申请日：2023-08-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于脑认知启发的多模态人类意图理解系统，包括多模态信息采集单元、互交叉注意力强化单元、自交叉注意力强化单元、源模态更新单元、自适应多模态信息融合单元、连续维度的情感意图理解单元，以及细粒度的行为意图理解单元。与现有技术相比，本发明充分融合来自语言、音频以及视频模态的有效特征语义，利用不同强化和更新单元中的注意力机制实现了高效的多模态建模，进一步完成了多任务模式下的人类情感和行为意图理解，有效的解决了真实应用场景下人类意图理解准确率低，多模态利用率不足以及系统鲁棒性差等问题。
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公开(公告)号：CN116342872A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211692288.4
申请日：2022-12-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自动分割算法的腹部器官可视化方法及系统；其中，所述方法包括：S1，导入医学CT图像，对所述医学CT图像进行预处理；S2，使用粗分割模型，预测获得粗分割结果，根据粗分割结果取单个器官的小块；S3，使用精细分割模型对裁剪的单个器官图像块进行精细分割，获得单器官的精细分割结果；S4，使用各所述小块对应的精细分割结果替换粗分割结果，进而获得多器官的精细分割结果；S5，对多器官的精细分割结果进行可视化输出。本发明能够对腹部多器官图像实现快速的自动分割、标注及可视化处理。
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公开(公告)号：CN116188486A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211709623.7
申请日：2022-12-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种面向腹腔镜肝脏手术的视频分割方法及系统，属于视频分割技术领域，方法包括：对腹腔镜肝脏手术视频预处理，得到训练数据；构建视频肝脏分割网络，包括用于从输入的视频帧中分割出肝脏的骨干网络以及用于对输入的视频帧进行时间一致性约束和遮挡估计的辅助网络；通过知识蒸馏的方法对视频肝脏分割网络进行训练，并在训练完成后提取骨干网络为视频肝脏分割模型；通过视频肝脏分割模型对输入的实时视频数据进行分割，得到肝脏分割结果。本发明基于时空一致性约束的训练过程，能够充分利用到视频中未标注的帧，保证了高精度；基于知识蒸馏方法压缩模型，节省算力的同时保证了预测的实时性，在术中实时地为医生提供辅助。
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公开(公告)号：CN115272977A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210948571.2
申请日：2022-08-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络和迁移学习的心脏病发作检测系统，输入由图像获取装置获取的视觉图像或视频帧，对图片进行统一尺寸、背景去除以及数据增广等预处理，使其构成数量大、精度高的图片数据集，并采用该数据集在卷积神经网络模型上进行训练，训练过程中应用迁移学习的方法提升训练效率以及效果。训练好的模型可以对后续的输入图片进行检测，迅速精准地输出心脏病发作或无异常的标签，并在输出心脏病发作的异常标签时，利用通讯设备向预设的紧急联系人发送预警或呼叫医疗急救电话。与现有技术相比，本发明具有无应用场景限制、快速高效和使用便捷等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100115A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210577649.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本公开提供了一种器官图像分割的方法、装置、设备及存储介质，属于计算技术领域，能够提高器官尤其是小器官的分割准确度。具体地，通过参考大器官形状来帮助难以分割的小器官实现精准分割，改进了当前器官分割的方法，从而使小器官在形状不定、体素少、边界模糊的情况下也能获得很好的分割效果。
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公开(公告)号：CN114373225A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111647653.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/52 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于人体骨架的行为识别方法及系统，方法包括：获取时间上连续的图像序列；使用姿态估计方法得到骨架序列；将骨架序列分别送入第一模型和第二模型，第一模型为时间卷积网络，用于提取骨架序列的时间特征，第二模型包括视图自适应网络和空间图卷积网络，用于提取骨架序列的空间特征；融合时间特征和空间特征，输出人类行为动作。与现有技术相比，本发明将图像信息转化为人体骨架序列信息，分别提取空间特征和时间特征，在空间特征提取中进行了视角自适应调整，并加入了关节点之间的连接关系，识别准确率和鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN111914925B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010740442.5
申请日：2020-07-28
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V40/10 , A61B5/318 , A61B5/389 , A61B5/398 , A61B5/0533 , A61B5/11 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/055 , A61B6/00 , A61B6/03 , A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的患者行为多模态感知与分析系统，包括数据采集单元、患者人体姿态识别单元、患者生理信号识别单元、患者图像信息识别单元、患者语音信息识别单元以及深度融合单元；通过对采集到的患者姿态、生理、图像和语音等多模态数据实现预处理和感兴趣区提取和诊断，深度融合单元采用多模态二维特征和三维特征融合网络结构，由2D深度学习网络获取初步分割结果，并通过3D深度学习网络在初步分割结果的基础上，获取患者行为检测结果。与现有技术相比，本发明实现了更加精准的评估患者行为，准确定位病灶，显著提高了患者病理走向预测准确度，为患者行为科学干预与医疗流程智能优化手段的实施提高有力的基础保障。
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公开(公告)号：CN114156790A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111496804.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种电缆剥皮装置，包括底座、支撑机构、移动机构、旋转机构和滚刀支架；移动机构包括移动驱动电机和与移动驱动电机相连接的滚珠丝杠，滚刀支架底部与滚珠丝杠相连接，滚刀支架内侧固定有电缆半径检测传感器；旋转机构固定于滚刀支架的外侧，旋转机构包括转轮、旋转驱动电机、刀架和滚刀，滚刀设置于刀架内的卡槽，刀架与转轮固定连接，转轮与伸缩夹紧单元固定连接，转轮通过若干支撑导轮与传动导轮设置于滚刀支架的外侧，传动导轮与旋转驱动电机相连接，同时本发明同时公开了一种基于上述装置的剥皮方法。采用上述电缆剥皮装置以及剥皮方法，自动化程度高，提高剥皮效率。滚刀为可更换式，提高了设备的通用性。
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公开(公告)号：CN111916191A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010711862.0
申请日：2020-07-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于医疗行为数据的医疗行为操作合规性评估系统，包括：多模态数据融合处理模块：用于对多模态的医疗行为数据进行数据融合处理，获取具有时空表征的医疗行为数据；基于云计算的数据标注模块：用于通过专家法对部分医疗行为数据进行标注，采用云计算的学习方式进行学习、分类和标注，构建数据集；直觉推理医疗行为评估模块：用于对数据集依次进行特征提取与分类、时空特征分析、根据医疗行为先验知识进行直觉推理，获取医疗行为操作合规性评估结果；边缘计算智能终端模块：用于进行数据处理以及人机交互。与现有技术相比，本发明具有实时反应能力快、数据分析全面、评价科学合理等优点。
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