-
公开(公告)号：CN116363311A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310316414.4
申请日：2023-03-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/0639 , G06V10/80
Abstract: 冠脉Leiden分数计算及风险分级的方法和系统，能够自动计算冠脉Lei den分数，并根据Leiden分数对冠心病风险进行分级，实现冠心病风险评估，提高冠心病的诊断准确率。方法包括：(1)从输入的冠脉CTA图像中分割三维冠脉血管结构；(2)在已提取三维冠脉血管结构的基础上，识别斑块的位置和类型；(3)从输入的冠脉XRA图像中分割二维冠脉血管结构；(4)从输入的冠脉XRA中检测狭窄；(5)进行狭窄程度分级；(6)对冠脉CT A上的斑块和XRA上的狭窄匹配，得到冠脉病变的位置、狭窄程度和斑块类型；(7)根据Leiden评分准则和风险分级标准，自动计算Leiden分数和判断冠心病风险级别。
-
公开(公告)号：CN116260925A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310057228.3
申请日：2023-01-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 飞行器光学成像制导高性能图像处理设备，通过视频采集与输出电路分别接收LVDS接口和HDMI接口视频数据，并以统一的CSI‑2接口输出YUV422格式视频流，采用Jetson TX2或TX2I模组实时处理采集的视频数据，结合串口与其它部件进行通信，形成FPGA+ARM+GPU异构架构，因此能够满足复杂的深度学习推理计算，能够部署深度学习算法，可以提供丰富的视频图像采集接口、通信接口及IO接口，以实现不同光学成像制导手段的优势互补，提升全天时、全天候和多场景保障能力，容易散热、可靠性好、体积和功耗相对较小。
-
公开(公告)号：CN116050215A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310036799.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/23 , G06T7/00 , G06F119/14
Abstract: 人体头部受击后分析视神经受力损伤的方法及装置，节约了大量建模时间并大幅降低了由于网格剖分效果差带来的求解不收敛的可能性，为后期进入临床应用提供了可能，更贴近病人实际情况，具有可信度高、成本低等优点。方法包括：(1)完成人头部三维重要组织器官有限元分析网格模型构建；(2)搭建头部重要组织器官的生物力学材料参数数据库；(3)根据网格模型构建组织器官实体并进行视神经上的生物力学计算。
-
公开(公告)号：CN115880148A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211441708.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于X光造影成像序列时间超分辨率重建方法及装置，将视频插帧方法创新性应用到冠脉造影技术中，使成像结果中冠脉区域部分更加清晰和连贯，进而通过减少射线暴露的频率来减少患者和医护人员受到的伤害。方法包括：(1)使用特征金字塔方法，对输入帧提取三层特征图；(2)对冠脉图像数据使用PWC‑Net光流网络进行运动估计；(3)利用softmax溅射操作，分离遮挡区域；(4)使用U‑Net对光流图、输入帧和光流图作用于输入帧得到的中间输出结果一齐叠加提取一个权重图，之后加入到图像生成网络进行训练；(5)使用SSIM损失函数，让神经网络学习到输入帧的结构特征，从而使输出结果和金标准接近。
-
公开(公告)号：CN114627054A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210133633.4
申请日：2022-02-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于多尺度强化学习的CT‑X图像配准方法及装置，能够实现自动将术前CT图像配准至术中X图像上，配准时间短，配准精度高。方法包括：(1)设计带权重奖励的智能体；(2)对浮动图像进行空间降维；(3)浮动图像与目标图像域适应；(4)执行多尺度智能体策略。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114463482A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011242387.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 光学跟踪三维扫描仪的标定模型、方法及其手术导航系统，保证在不同方位下扫描到的数据能正确对齐，保证点云配准的准确性，使扫描仪能够在不同方位扫描到尽量多的三维模型数据，可应用于多种不同类型和参数扫描仪的外参标定场景。标定模型由4×4个立体子模型组成，在一个角处的子模型是一个用于定位方向的半球，半球的半径为20mm，其余位置都由边长为40mm且高为15mm的5面锥体填充；通过3D打印机将该标定模型精确打印出来。
-
公开(公告)号：CN114041820A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111282340.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 超声探头自动空间标定方法及装置，准确、高效且易于使用，即使在图像成像缺失和噪声干扰的情况下也可以正确识别，即使没有经验的用户也可以执行精确的探头标定。方法包括：(1)设计一种扩展N线标定体模，通过在横向和纵向上排布多个N线结构，增加超声图像中的有效基准点数量；(2)基于扩展N线标定体模超声图像进行快速标定：通过斑点分割、平行线限制和基准点识别的步骤准确识别所有斑点编号，并通过非线性迭代优化方法计算出超声探头标定矩阵。
-
公开(公告)号：CN113706542A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110796207.4
申请日：2021-07-14
Applicant: 温州医科大学附属眼视光医院 , 北京理工大学
Abstract: 基于卷积神经网络及混合损失函数的眼球分割方法与装置，能够提升CT影像中眼球的分割精度。方法包括：(1)在数据集制作阶段，通过手动标注绘制眼球分割金标准，并对原始三维CT影像数据进行取二维切片、降采样和标准化的预处理操作，然后将数据集整体分为训练集、验证集和测试集三部分用于网络的训练和测试；(2)在网络训练阶段，搭建由粗分割模块和U形残差微调模块级联的卷积神经网络模型，并利用由交叉熵、交并比和结构相似性测度构成的混合损失函数对网络分割结果进行多层级的监督优化；(3)在测试阶段，将测试数据集送入训练得到的最优分割模型中进行分割，并将输出结果还原为三维数据，得到最终的眼球分割结果。
-
公开(公告)号：CN113538295A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110984901.9
申请日：2021-08-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 内窥镜弱纹理图像增强方法及装置，能够实现视觉错误感知的去除，提高视觉特征点提取数量，提高图像的纹理梯度信息。方法包括：(I)提取临床手术中内窥镜图像数据；(II)基于色彩通道强度偏移获取单帧内窥镜影像中的高光区域；(III)根据所述内窥镜高光区域，对所述内窥镜影像区域补全；(IV)以图像的空间对称性为依据，对内窥镜图像的弱纹理区域进行空间对称性描述；以图像的颜色梯度为依据，对内窥镜图像的弱纹理区域进行颜色梯度描述；(V)根据图像像素空间对称性和颜色梯度的加权和，得到弱纹理指数，对内窥镜弱纹理图像数据进行量化；(VI)基于局部线性关系对弱纹理图像进行自适应梯度保留。
-
公开(公告)号：CN113450395A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110676594.8
申请日：2021-06-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于光学跟踪探针划取点的手术导航空间配准方法及装置，更加易于操作且成本更低，配准精度与基于基准点配准得到的结果相近。这种基于光学跟踪探针划取点的手术导航空间配准方法包括以下步骤：(1)利用一个通用的人面部模板，通过模板匹配方法以剔除图像空间中冗余的表面数据；(2)使用光学跟踪探针在真实人面部取点，并提出一个约束指标，以重建均匀的人面部轮廓；(3)通过粗到精的增量点云配准方法以及配准约束指标，约束所采集点云的完整性和配准结果的正确性，最终将图像空间与真实空间精确对齐。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
197
records
(took 0.03 seconds)
