公开(公告)号：CN119648743A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411821825.X

申请日：2024-12-11

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 潘馨丽 ,  赵静文

IPC: G06T7/246 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V40/10 ,  G16H40/20 ,  G16H15/00 ,  G06V40/16 ,  G06T5/70 ,  G06T5/80 ,  G06T7/30 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明公开了视频监控技术领域的一种基于行为分析的行人跟踪系统，包括图像采集模块，用于采集人群图像信息和环境信息；跨镜头追踪模块，用于实现人物无缝识别和追踪；行为分析模块，用于分析得到人物动作数据，人体属性数据和人流追踪数据；判断模块，用于根据人物动作数据和人体属性数据判断人物的身体状态和预测人物的伤病原因，根据人流追踪数据规划医院内的通畅行动路线并预测人流变化；报告模块，用于根据人物的身体状态向医院急救室报警，并向急救医生提示最快抵达路线；反馈模块，用于优化人物的身体状态和人物的伤病原因判断。本发明智能高效，在有限的时间里增加病患的存活率，同时提高医院管理效率，提高医院的安全性和服务质量。

公开(公告)号：CN113034395A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110326154.X

申请日：2021-03-26

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 石蕴玉 ,  贾洪博 ,  刘翔 ,  赵静文 ,  朱佳琦

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/49 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种低照度图像增强方法，包括：将原始图像从RGB色彩空间变换为HSV色彩空间；获取所述HSV色彩空间的V通道信息并根据所述V通道信息获取虚拟曝光矩阵AL；对所述虚拟曝光矩阵AL进行非线性变换获取非线性映射矩阵KL，并根据所述非线性映射矩阵KL调整相机响应模型的参数；将所述原始图像输入至调整后的所述相机响应模型中获取目标图像。本发明能够较好的解决增强区域不全面和饱和区域细节纹理丢失问题；能够较好的突显区域间边界信息；在运算处理速度上更快，提高了处理图像的效率。

公开(公告)号：CN110555827A

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201910721584.4

申请日：2019-08-06

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 刘翔 ,  马瑞琳 ,  赵静文 ,  石蕴玉 ,  翟岳仙

IPC: G06T7/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习驱动的超声成像信息计算机处理系统，包括：高频超声图像获取模块；组织器官膜状结构信息定位模块；patch小块获取模块，采用滑动窗口自动获取小块区域范围，筛选掉成像质量低于设定阈值的patch小块，将其余patch小块用于深度学习网络的训练和测试；网络训练模块，用于根据组织器官膜状结构和实质结构区域的不同图像特点，分别选择符合两种区域图像特点的深度学习网络模型进行训练以及后续特征的提取；两级分类模块，用于利用组织器官膜状结构模型A和实质模型B对patch小块获取模块输出的patch小块进行分类结果处理，经投票方法得到整体高频超声图像的分类结果。本发明应用到肝硬化的分期诊断中达到了较高的准确率和灵敏度。

公开(公告)号：CN119650045A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411821929.0

申请日：2024-12-11

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 张一博 ,  赵静文

IPC: G16H50/20 ,  G16H80/00 ,  G16H50/30 ,  G06F18/25 ,  G06N3/08 ,  G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及计算机医疗辅助技术领域，具体涉及一种基于深度学习的乳腺癌早期筛查系统，包括数据采集模块、综合储存模块、辅助问诊模块、分析评估模块和报告输出模块；数据采集模块，用于采集患者的基础信息、影像学数据、基因数据和医生的临床笔记；综合储存模块，用于储存数据采集模块采集的患者的基础信息、影像学数据、基因数据和医生的临床笔记，将同一患者的基础信息、影像学数据、基因数据和医生的临床笔记相互关联，构建综合数据库；辅助问诊模块，利用自然语言处理技术对医生的临床笔记进行分析，根据临床笔记内容利用深度学习模型理解患者的问题，并为患者解答；本发明功能完善，能够有效提高乳腺癌筛查的全面性。

公开(公告)号：CN110555827B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN201910721584.4

申请日：2019-08-06

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 刘翔 ,  马瑞琳 ,  赵静文 ,  石蕴玉 ,  翟岳仙

IPC: G06T7/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习驱动的超声成像信息计算机处理系统，包括：高频超声图像获取模块；组织器官膜状结构信息定位模块；patch小块获取模块，采用滑动窗口自动获取小块区域范围，筛选掉成像质量低于设定阈值的patch小块，将其余patch小块用于深度学习网络的训练和测试；网络训练模块，用于根据组织器官膜状结构和实质结构区域的不同图像特点，分别选择符合两种区域图像特点的深度学习网络模型进行训练以及后续特征的提取；两级分类模块，用于利用组织器官膜状结构模型A和实质模型B对patch小块获取模块输出的patch小块进行分类结果处理，经投票方法得到整体高频超声图像的分类结果。本发明应用到肝硬化的分期诊断中达到了较高的准确率和灵敏度。

公开(公告)号：CN118366014A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410508000.6

申请日：2024-04-25

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 张玉金 ,  孙畅 ,  赵静文 ,  吴飞 ,  杨淑群 ,  高双 ,  张立军

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种多尺度融合注意力网络的图像复制粘贴源/目标篡改检测方法，该方法根据置换注意力机制以及自相关模块关注图像相似区域的特点，结合金字塔池化模块捕捉多尺度特征的能力，利用二元交叉熵函数进行特征的训练与分类，得到篡改检测结果。与现有的算法相比，本发明可以有效地检测出类别的图像复制粘贴源区域与目标区域，具有较好的泛化性以及鲁棒性等优点。