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公开(公告)号：CN108596236A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810351078.6
申请日：2018-04-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于全局连接特征和测地距离的丘脑核团分区方法，以实现对大脑丘脑区域的核团分区，该方法首先利用大脑静息态磁共振图像的时间序列信息，结合大脑不同组织的先验图谱，构建了丘脑体素水平的全局连接特征，降低特征的维度从而减少了噪声；其次，结合大脑的三维空间结构信息，构建基于测地距离的丘脑相似度矩阵，更有效地利用了特征的信息；最后提出一种归一化割谱聚类的方法来结合丘脑体素相似度信息对体素进行聚类，与传统方法相比，本发明提出的方法能更有效的降低静息态磁共振图像的噪声影响，提取出高质量的特征，生成精确有效的丘脑核团分区。
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公开(公告)号：CN103150709B
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201310057984.2
申请日：2013-02-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于伪牛顿法的四元数域彩色图像压缩感知恢复方法，将彩色图像二维矩阵转化到四元数域的二维矩阵，对四元数域的二维矩阵只进行一次压缩感知就能恢复原始的彩色图像，比传统的对彩色图像的RGB三个分量分别进行压缩感知要节约运算时间。本发明将四元数矩阵信号写成四元数的欧拉形式，用幅度和相位作为压缩感知优化问题新的约束项，比传统将彩色图像RGB三个通道的数据转化为三个实数二维矩阵分别处理的恢复结果更好。本发明的结果图像是按行进行压缩传感解码得到的图像与按列进行压缩传感解码得到的图像的均值，这样比单独按行处理或单独按列处理恢复的图像更为平滑。
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公开(公告)号：CN114287908A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111645025.3
申请日：2021-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提供了一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法，通过多通带特征融合达到脑连接分类的目的。本发明主要包括全脑功能连接影像特征提取和多通带图卷积融合网络两个主要部分。针对所有受试者功能性核磁共振数据，本发明在现有的图卷积网络的基础上，引入图散射卷积融合低通滤波和带通滤波，实现多通带特征学习。并且，进一步采用残差过滤模块和对抗生成模块降低噪声的影响，提高对干扰信息的鲁棒性，提取出稳定、高区分度的特征，进而实现脑连接分类目标任务。
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公开(公告)号：CN107146228B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710175040.3
申请日：2017-03-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验知识的大脑磁共振图像超体素生成方法，基于K‑means聚类算法，利用空间距离、像素强度和先验知识的加权作为最终的距离度量，对图像像素进行聚类，把大脑MRI图像分割为一系列均匀并且较好地贴合图像边缘的超体素。本发明通过融入大脑不同组织的先验知识，设计一种新型测度算子，构建一种鲁棒的超体素生成方法，实现对大脑磁共振图像的超体素分割，能够减小图像噪声对分割结果的影响。与已有的超体素生成方法相比，本发明方法效率更高，边界贴合度更高，能较好地抑制噪声的影响。
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公开(公告)号：CN106934806A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710135456.2
申请日：2017-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于结构清晰度的无参考图失焦模糊区域分割方法，包括以下步骤：(1)缩放图像，将图像缩放为原图像面积的约1/4倍；(2)计算清晰度差值，分别计算原图和缩放后图像对应位置图像块的结构清晰度，并计算二者的差；(3)提取模糊区域，滤除差值图像的噪声，使用图像分割算法分割出模糊区域，并对分割后的结果进行上采样。针对无参考图像的失焦模糊区域分割，本发明使用原始图像构造缩放图像，分别计算缩放图像以及原始图像的清晰度，进而获得模糊度分布图像，最终快速有效地分割出图像失焦模糊区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102842141A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210228165.5
申请日：2012-07-03
Applicant: 东南大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种旋转X射线造影图像迭代重建方法，首先在第一阶段构造低分辨率投影矩阵，并将完整矩阵拆解为单一角度矩阵和旋转矩阵2个分量进行简化存储，然后第二阶段在第一阶段得到低分辨率投影矩阵的基础上，进行进一步基于投影内容的简化，最后在第三阶段进行三维血管重建本方法采用的经过掩模简化的投影矩阵解决了旋转X射线造影系统投影，反投影计算量过大，计算时间过长的问题，能够有效获得三维血管结构，帮助临床医师进行诊断。
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公开(公告)号：CN113539232B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110781210.9
申请日：2021-07-10
Applicant: 东南大学
IPC: G10L13/047 , G10L13/033 , G10L13/08 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L19/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于慕课语音数据集的语音合成方法，该方法的主要特征在于通过真实场景下的语音构建的数据集进行语音合成，并进行说话人转换和多语种语音合成；该方法运用端到端的语音合成模型生成梅尔频谱，并用基于生成对抗网络的声码器将梅尔频谱转换成最终音频。本发明在真实场景下的语音数据集上有良好的效果，降低了语音合成所需数据的要求，提高了合成音频的质量，使合成音频更贴近真实说话场景。
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公开(公告)号：CN116385951A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310366961.3
申请日：2023-04-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的桌面应用信息提取与组织方法，首先获取目标桌面的应用图像，所述图像为桌面应用软件使用过程中的一系列图像帧；再通过图像处理技术分析应用软件的版面布局信息，所述图像处理技术至少包括灰度处理、边缘检测、长直线检测和连通域分析；通过基于深度学习的文本检测网络和文本识别网络对应用图像进行文本块检测及识别文本内容；所述文本检测网络采用可微分二值化网络DBNet，文本识别网络采用端到端网络CRNN；最后将版面布局信息与文本识别结果进行信息融合，采用JSON格式输出图像的描述文档，完成桌面应用信息的提取和组织。
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公开(公告)号：CN115019358A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110951389.8
申请日：2021-08-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种真实场景下的多模态数据集的构建方法，该方法将慕课授课视频构建成包含音频、图像、视频三个模态的数据集；该方法使用多任务卷积神经网络进行人脸检测，使用FaceNet提取说话人特征并构建人脸库，在扫描视频的过程中逐步扩充完善人脸库，通过计算视频截取的人脸与人脸库中人脸的欧氏距离，对视频进行分类，并结合ffmpeg完成批量自动化视频分类和分割，构造出同时带有说话人面部视觉信息和说话人声音信息的数据集。本发明通过采集慕课网授课视频，保证了数据集的音频多样性和场景真实性，有助于训练音频相关深度学习模型的泛化性能；且全自动批处理方法提高了多模态数据集的构建效率。
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公开(公告)号：CN114287910A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111648999.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提出了一种基于多阶段图卷积融合的脑功能连接分类方法，通过学习样本在不同子空间下的特征并利用图卷积融合达到脑功能连接分类的目的。首先，对原始的静息态功能磁共振数据进行处理，提取各样本显著的脑功能连接的特征作为各样本的原始特征；其次，利用深度子空间聚类理论提取原始特征在不同子空间维度下的特征；此外，利用数据多阶段的自表达属性自学习出可以更好表示样本间关系的拓扑图结构；最后，利用学习到的多阶段特征和拓扑图结构，采用图卷积融合的方式，输出分类结果。本发明不仅学习了多阶段的特征，并对其进行了有效融合，为脑功能连接的分类决策提供更为全面、不同阶段互补的信息，利用较少的监督信息即能取得良好的分类结果。
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