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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。
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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。
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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。
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公开(公告)号：CN114463370A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011251415.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 二维影像目标跟踪优化方法及装置，运算量小，兼容性强，能广泛应用于各类场景下的目标跟踪的后处理阶段，具有非常高的实用性。方法包括：(1)获取目标的速度分布；(2)检测目标跟踪的结果是否异常；(3)对目标的异常速度进行优化；(4)获取初始帧的目标局部描述符；(5)验证优化是否有效；(6)执行下一帧优化。
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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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114037720A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111211187.6
申请日：2021-10-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/12 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G16H30/20 , G16H70/60
Abstract: 基于半监督学习的病理图像分割与分类的方法及装置，有效解决图像的尺度变化问题，更改网络的结构，使其同时执行分割和分类，解决全视野切片中样本的类不平衡问题，提高分类与分割的性能。方法包括：(1)使用基于Swin‑Transformer Blocks的U形网络结构，从图像数据中提取多尺度信息；(2)在上采样中，采用密集连接；(3)利用细胞图像的点注释进行弱监督分割，采用注释点和几何约束的负边界稀疏监督，结合点到区域的空间拓展的Voronoi划分策略来执行粗分割；在精细分割阶段，通过轮廓敏感约束函数，进一步利用未修饰图像中的边缘先验知识来调整核轮廓；(4)在网络中，修改最后的线性映射层，使其能同时输入分割和分类的结果。
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公开(公告)号：CN105957066A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610258406.9
申请日：2016-04-22
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6268 , G06T2207/10081 , G06T2207/30056
Abstract: 本发明公开一种基于自动上下文模型的CT图像肝脏分割方法及系统，能有效提高CT图像中肝脏的分割精度。所述方法包括：读取训练图像集和待分割图像；提取所述图像中每一像素的纹理特征；利用分类器对待分割图像每个像素的特征进行分类，得到初始肝脏概率图；提取所述图像中每一像素的上下文特征；将上下文特征与纹理特征结合，通过迭代学习一系列的分类器直至收敛，获得肝脏概率图；以肝脏概率图为先验信息，作为先验约束条件，加入随机游走的目标函数中，获得基于上下文约束的随机游走模型，实现肝脏的分割；在所述待分割图像的二维切片上逐层实现三维CT图像的肝脏分割，实现肝脏边界不连续区域的插值与补全，从而得到平滑连续的肝脏表面。
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公开(公告)号：CN105957063A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610256511.9
申请日：2016-04-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2207/30056
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度加权相似性测度的CT图像肝脏分割方法及系统，能够实现肝脏区域的精确分割。所述方法包括：S101、读取训练图像集和待分割图像；S102、将读取的图像数据进行预处理；S103、在待分割图像中的初始边界，在待分割图像中肝脏边界周围提取超像素；S104、以待分割图像上每个超像素的中心点为中心，选择一定邻域内的所有像素点作为测试块，在训练图像上选取相同位置相同大小的多尺度图像块作为训练块，得到训练块集；S105、计算测试块与训练块集的相似性测度，以此得到待分割图像中肝脏边界周围每个超像素属于肝脏的先验概率；S106、结合先验模型与待分割图像，修改随机游走的图模型权值，实现待分割图像中肝脏的分割。
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公开(公告)号：CN119991617A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510086230.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种造影图像血管分支识别方法、装置、设备及介质，涉及计算机图像技术领域，该方法通过输入原图并提取高维度的分支级特征，建立分支间的几何结构依赖与语义依赖信息来提高系统的识别准确性与鲁棒性。该方法能提高冠脉x光等造影图像中分支像素级分割结果和分支级分类的准确性，提高了分割结果对诊断的可靠性。减少了中间人工操作的介入以保证系统鲁棒性；同时减少了对人工设计特征的依赖以保证系统的泛化性能。
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公开(公告)号：CN119991441A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510085926.3
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/42 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种超分辨率插值重建方法、装置、设备及介质，涉及医学影像分析技术领域，该方法可以从稀疏采样的图像生成稠密的水平位插值结果，增加层间分辨率。该方法采用频域空间域协同学习模块实现了频域和空间域的特征互补，高频特征可以公平的和低频特征进行学习，从而更好的学习到高频信息来弥补空间域的不足。以水平位为主特征提取方向，同时融合矢状位和冠状位的信息进一步提高插值重建效果。采用多视角特征融合模块融合不同视图信息，通过使来自不同视图的特征实时交互来从三个视图中提取互补信息，而无需增加太多计算量。
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