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公开(公告)号：CN105678702B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610072412.5
申请日：2016-02-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征跟踪的人脸图像序列生成方法及装置，属于计算机图形图像处理，模式识别技术领域，本发明通过实时的跟踪摄像头采集人脸图像序列帧；对每一帧图像检测出其中人脸特征点的具体的坐标信息；将当前图像帧的特征点数据与初始图像的特征点数据的差值高于预设变化阈值T的特征点变化值，通过网络传送到接收方；接收端将接收到的图像特征点的变化值，根据已经保存的初始人脸图像及人脸特征点信息，对人脸图像作纹理重绘，生成对应发送端的实时人脸图像。对比现有技术，本发明极大减少了每一帧人脸图像传输的信息量，从而有效降低了用户的流量负担和整个网络不必要的网络负载。
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公开(公告)号：CN108537838A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810204962.7
申请日：2018-03-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种髋关节骨性髋臼角度的检测方法，包括：S1，利用给定方向和尺寸的均值滤波器，对从目标髋关节的超声图像中截取的感兴趣区域进行滤波处理；S2，基于滤波处理后的感兴趣区域，通过依次进行局部对比度增强处理、二值化处理和线性模型识别处理，分别确定所述目标髋关节的髋关节基线和骨性髋臼线；S3，计算所述髋关节基线与所述骨性髋臼线之间的夹角，作为所述目标髋关节的骨性髋臼角度。本发明能够有效提高骨性髋臼角度检测的效率和准确率，并有效降低检测过程中工作人员的劳动强度。
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公开(公告)号：CN120015238A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510086056.1
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种血管呼吸运动图谱构建方法、装置、设备及介质，涉及医疗技术领域，该方法基于血管结构内的拓扑连接关系建立血管有向图，通过结构控制点的提取和分支弯曲能量的计算，量化血管整体位移及各分支姿态。定义了分支点间运动的传播方向，为血管运动建模提供了一致性约束。采用自适应形变补偿来量化运动建模中的血管形变，在流形空间的球面坐标系下使用旋转度量及拉伸度量表征分支各段的运动变形。同时，基于血管图以及SRVF约束为各分支自适应分配弯曲能量权重，提升了模型对局部姿态变形的学习效率。
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公开(公告)号：CN119339948A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411446930.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种疾病早期预警方法及装置，涉及疾病预警技术领域，该方法利用临床检查结果数据中丰富的目标疾病相关知识，通过跨模态的知识蒸馏方法，将多模态教师模型学到的知识转移到仅访问人机交互模态的学生模型中，以提升人机交互学生模型的疾病预警能力。由于能够将临床检查结果数据中与目标疾病强相关的知识迁移到人机交互数据中，因此可以在仅适用人机交互数据的情况下，得到更为准确的预警结果。实现了一种基于人机交互数据的低成本、低负担的神经系统疾病早期预警方式，可以对大规模具有发病风险的人群进行早期识别以及长期监测。
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公开(公告)号：CN119338853A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411446995.4
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种呼吸运动估计方法、装置、设备及介质，涉及运动估计分析技术领域，采用了具备序列运动一致性约束的无监督稀疏‑稠密运动估计框架，能够快速精准地实现呼吸运动影响下肝脏超声图像序列的运动估计。通过基于稀疏点引导的稀疏‑稠密的从粗到精配准策略精准预测相邻呼吸状态图像间的运动场，设计了稀疏关键点自动检测引导的刚性配准网络从图像中以无监督的方式自动检测稀疏关键点，构建了多源结构化特征引导的形变稠密化网络预测图像间运动的稠密弹性形变分量。结合运动分解与符合的思想，提出基于若干相邻呼吸状态间小幅运动序列构建序列运动一致性约束，加强运动在时间流的连续性，进一步提高运动估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118736266A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410519361.0
申请日：2024-04-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于精细响应蒸馏的增量目标检测方法、装置、设备及介质，该方法在目标检测器端到端学习新目标类别的同时，通过选取精细的知识蒸馏区域和针对不同区域施加不同的知识蒸馏策略，保持检测器对之前学习目标类别的检测能力。使原本只适用于固定类别的目标检测器，适应待检测类别不断增加的情况，提升目标检测器的持续学习能力，更好地适应动态变化的真实场景。能提高检测器在学习新类别时针对原有类别知识的保持能力，提升常规目标检测器在真实动态场景下的持续学习能力。同时，能扩展常规检测器适应待检测类别动态增长的情况，提高目标检测器的应用场景，提升检测器增量学习的效率，可以进一步应用到具体业务场景下的增量目标检测。
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公开(公告)号：CN118247163A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410348247.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种消化道图像增强方法、装置、设备及存储介质，从医生进行患者内窥镜检查输入影像，会自动对视频流进行预处理，数据清洗以及裁剪等，通过基于大模型的深度估计网络和对抗生成网络，可以生成模拟靛胭脂染色的组织图片辅助医生进行医疗诊断。同时，通过医生传入的内窥镜视频集，会自动不断迭代优化深度估计网络以及迭代训练对抗生成网络，为模型的持续优化提供可能。
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公开(公告)号：CN114693753B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210321114.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于纹理保持约束的三维超声弹性配准方法及装置，能够在保证时效性与配准精度的同时，获取纹理更加真实的形变图像，为临床手术中各项需要运动形变补偿的关键环节提供真实精准的配准结果。其包括：(1)构建三维超声图像数据集，划分训练集与测试集；(2)融合图像各体素的强度信息与局部结构信息，构建图像相似性测度函数；(3)使用生成对抗式学习网络，搭建纹理保持约束的配准框架；(4)根据训练集数据训练网络直至收敛，保存网络模型参数；(5)测试阶段导入训练好的网络模型参数，根据输入的待配准图像对，实现快速精准的弹性配准。
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公开(公告)号：CN117495880A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311490920.1
申请日：2023-11-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种皮损病灶分割方法、装置、设备及存储介质，可以利用聚合的超像素来获取目标病灶病变的精细边界，且不需要依赖高质量标注数据，在边界分割性能方法的提升表现出极大的潜力。同时，该方法充分利用了目标病灶颜色分布的先验知识和超像素对边界的表征能力。在整体分割性能方面，与最先进分割方法性能相当，在边界分割方面，胜过目前最先进方法的分割性能。
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