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公开(公告)号：CN110009604A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910213523.7
申请日：2019-03-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种造影图像序列的呼吸信号提取方法及装置，其中方法包括：获取造影图像序列，将造影图像序列输入至预先训练的神经网络中，输出呼吸信号序列；神经网络包括自编码器层，用于输入造影图像序列，输出造影图像序列中各帧图像的背景图像，以构成背景图像序列；光流网络层，用于输入所述背景图像序列，输出所述背景图像序列的运动信息；循环神经网络层，用于输入所述背景图像序列的运动信息，输出所述呼吸信号序列。本发明实施例能自动准确地提取到呼吸信号序列。
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公开(公告)号：CN105957042B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610397007.0
申请日：2016-06-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种内镜图像的高光区域消除方法，包括如下步骤：S10，对内镜图像进行预处理；S20，提供图像融合操作所需的最终权重模板；S30，提供内镜图像的细节弱化的无高光图像；S40，以最终权重模板作为融合修复的权重因子，将细节弱化的无高光图像和内镜图像的原图像进行融合修复，获得高光消除并保留图像主要细节的无高光图像。本发明的目的在于提供一种内镜图像的高光区域消除方法，能够在高光区域较大的时候实现内镜图像的自然修复。
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公开(公告)号：CN108545080A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810231420.9
申请日：2018-03-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W40/08
Abstract: 本发明提供一种驾驶员疲劳检测方法及系统，所述方法包括：基于待检测驾驶员驾驶时的视频数据，获取所述驾驶员的驾车时长、闭眼时长以及打哈欠频率；若判断获知所述驾车时长大于第一预设值、所述闭眼时长超过第二预设值和/或所述打哈欠频率大于第三预设值，则确定所述待检测驾驶员处于疲劳驾驶状态。本发明提供的驾驶员疲劳检测方法及系统，通过综合考虑驾驶员的驾车时长、闭眼时长以及打哈欠频率，对驾驶员是否处于疲劳驾驶状态进行综合分析，提高了驾驶员疲劳检测的准确性。
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公开(公告)号：CN104318552B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410543339.6
申请日：2014-10-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/38
Abstract: 本发明涉及一种基于凸包投影图匹配的模型配准方法，该算法由六个步骤实现：1)选取具有旋转平移不变性的三维凸包表面作为参考平面。2)将三维模型上的每一个点平行投影至凸包表面上。3)在待配准模型各自的二维图像间进行特征的提取与匹配。4)将得到的二维特征点对反投影至凸包表面，还原成有效的三维特征配对。5)使用这些三维特征点对估计待配准模型间的刚性变换。6)以这些三维特征点对作为控制点进行全局弹性优化。本发明实现了在不含纹理信息的模型数据上提取特征并完成多视模型的全局配准优化，并具备运算效率高、配准精度高、初始位姿适应性强的特点，可应用于物体跟踪、三维模型拼接及三维重建等领域。
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公开(公告)号：CN104361606A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410513929.4
申请日：2014-09-29
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T7/285 , G06T7/248 , G06T2207/30048
Abstract: 本发明提出了一种X射线造影图像序列中的心动周期恢复方法，解决了临床获取覆盖多个心动周期或一个心动周期多个成像角度的造影图像序列后，需要结合心动周期获取同步的图像对的问题。步骤一、基于图像直方图能量相似性测度的特征点跟踪模块通过EHD相似性测度跟踪序列图像中的特征点；步骤二、基于特征点位置分布的矢量场分解模块根据所述特征点在图像中的位置分布，实现所述位移矢量场的分解；步骤三、心脏运动的三维简谐运动模型建立模块根据实际心脏运动形式的分析，完成三维简谐运动模型的构建，利用凸包算法实现简谐运动中心的估计；步骤四、心动周期的重建模块基于心脏运动矢量的估计，同步图像帧和心动周期所有相位，完成心动周期的重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104318551A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410543334.3
申请日：2014-10-15
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T17/00
Abstract: 鉴于传统的点云配准算法对采样密度分布的敏感性以及局部配准时较差的表现，提出一种基于凸包特征检索的高斯混合模型点云配准方法。首先计算待配准点云的凸包结构，以凸包表面上每个三角形的中心点作为一组高斯混合模型的计算原点，并通过不同三角形间的面积、方向矢量与欧氏距离对该GMM进行加权。而后根据每个三角形面元的加权GMM对两组待配准模型的凸包表面三角形进行匹配，寻找差异最小的一对三角面元进行刚性配准。最后使用凸包上的顶点作为薄板样条插值算法的控制点，实现全局性的弹性优化。本发明实现了点云的全局优化配准，并具备运算效率高、初始位姿适应性强、局部配准效果好的特点，可应用于物体跟踪、三维模型拼接及三维重建等领域。
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公开(公告)号：CN104306021A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410543394.5
申请日：2014-10-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B8/00
CPC classification number: A61B8/5223 , A61B8/5253
Abstract: 本发明公开全局匹配优化的超声图像三维重建方法。该方法包括：读取超声探头实时采集的二维超声图像，获取二维超声图像的大小、间隔两个参数；通过空间定位系统跟踪定位每一幅二维超声图像的空间位置，并获取每一幅二维超声造影图像与超声三维数据的相对位置关系；遍历二维超声图像中每一个像素，根据预设阈值，将像素灰度值赋值给超声三维数据中的体素；遍历超声三维数据，获取体素空缺区域，并检测其边界；计算空缺区域边界上每一个体素的修补权重系数；遍历整幅超声三维数据，寻找与修补权重系数最大的模块最匹配的模块，修补权重系数最大的模块，完成超声三维数据的重建。本发明能够快速精准的重建超声三维数据，为临床病灶诊疗提供理论指导。
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公开(公告)号：CN104306007A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410545271.5
申请日：2014-10-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/22 , A61B5/0245 , A61B5/11 , G08C17/02
CPC classification number: A61B5/1116 , A61B5/0002 , A61B5/024 , A61B5/02438 , A61B5/02444 , A61B5/1038
Abstract: 本发明提供一种基于足底压力和心率监测的生命保障系统，能够保障佩戴者发生突然死亡时能够得到最及时的救治。其中：足底压力监测单元用于监测足底压力信息，测量足底压力信号；智能手表脉搏监测单元用于实时监测人体腕部脉搏信息，通过信号处理计算出脉搏信息，通过蓝牙传输给智能终端单元，智能终端单元通过蓝牙与足底压力监测部分和脉搏监测部分连接，进行数据传输，智能终端单元通过分析足底压力信息和脉搏信息，判断佩戴者的生命状况；当佩戴者发生猝死时，发送求救短信和位置信息给家属和医院，并在第一时间通过手机外放求救信息和求救措施，通知周围的人在救护车到来之前对患者进行抢救。
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公开(公告)号：CN104305977A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410545131.8
申请日：2014-10-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0205
CPC classification number: A61B5/02055 , A61B5/0004 , A61B5/0008 , A61B5/6801
Abstract: 本发明提供一种应用于糖尿病康复的运动监护与管理系统，能够实时的获取糖尿病患者运动过程中的生理参数和环境参数，并对数据进行实时的处理和反馈。包括：前端监测设备，用于实时的获取糖尿病患者在运动过程中的生理参数以及环境参数，然后通过低功耗蓝牙模块将数据上传至手机客户端；手机客户端对数据进行本地存储以及初步的处理，并将结果显示在交互界面上，然后通过移动通信网络将监测信息实时发送至远程的健康管理系统；健康管理系统基于糖尿病的运动管理理论进行综合的分析，将分析结果反馈给医生和患者，避免患者在运动中出现运动过量而危险，而且便于对患者的运动康复情况长期进行监控和统计。
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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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