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公开(公告)号：CN112801212B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110229582.0
申请日：2021-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本半监督学习的白细胞分类计数方法，首先对显微镜拍摄的血细胞图像用图像处理方式清晰定位到单个白细胞，得到待分类细胞图像；对细胞图像选取部分进行人工标注，分别得到标注样本与无标注样本，分配训练样本和测试样本；确定分类网络的输入输出及中间部分的结构，构建基于双网络结构的半监督分类网络；使用少量标注样本和大量无标注样本训练半监督分类网络，保存训练效果最优的模型；对定位的单个白细胞图像进行分类，根据半监督分类网络输出每张图像的分类信息，从而统计出白细胞每类的数量。该方法能够在少标注情况下实现白细胞图像分类统计，且检测效率和精度高。
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公开(公告)号：CN112133366A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010930573.X
申请日：2020-09-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于基因数据和生成对抗卷积神经网络的面型预测方法，包括以下步骤：S1：对人体颅骨CT扫描图进行数据预处理，并结合相应的基因数据，制作数据集；S2：搭建卷积神经网络；S3：使用训练样本训练步骤S2中搭建好的卷积神经网络，每训练四轮，便用模型对检测样本进行检测，评判生成的预测面型；S4：选取步骤S4中效果最好的一轮作为最终结果。本发明利用深度学习技术，通过卷积神经网络自动提取特征，模型只需要输入基因序列，就可以在很短的时间内计算出基因所对应的完整面部形态，实现端到端的预测。在提高了预测效率的同时，保证了可观的预测准确率。
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公开(公告)号：CN102842141B
公开(公告)日：2015-03-11
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：CN118196604A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410340505.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了对迭代FGSM反取证攻击鲁棒的像素级定位取证方法，构建像素级定位取证模型，该模型由特征提取模块、多尺度模块、解码器模块三部分组成；特征提取模块用于提取图像的RGB色彩特征和SRM噪声特征，在提取出的RGB色彩特征后使用多尺度模块，该模块基于注意力机制和密集特征设计，让模型在更大的感受野下提取多尺度特征。解码器模块由基于残差块的上采样单元组成，其中每个单元都使用了注意力机制SCSE层。解码器模块与特征提取模块的对应部分使用跳跃连接相连，解码器模块输出预测的取证定位掩码。像素级定位取证模型在多个公开数据集上取得了较好的取证效果，且在基于迭代FGSM的反取证攻击下表现出较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110119677B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910246680.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V40/60 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01N23/04
Abstract: 本发明提供一种基于图像分类网络的碳纤维复合芯电缆破损检测方法采用X成像的方式对碳纤维复合芯电缆进行图像采集；对采集的碳纤维复合芯电缆图像进行预处理操作，分别得到训练样本与检测样本；确定起始残差网络的输入输出及中间部分的结构，构建碳碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络；使用训练样本训练碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络，保存训练效果最优的模型；使用检测样本进行检测，根据碳纤维复合芯电缆破损分类检测网络分类输出，自动标记出图像中的破损位置。该方法能够自动实现碳纤维复合芯电缆破损检测，且检测效率和精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108573521B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810330486.3
申请日：2018-04-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06T15/00 , G06T15/04 , G06T17/20 , G06T19/20 , G06F3/0487 , G06F3/04845
Abstract: 本发明提供一种基于CUDA并行计算框架的实时交互式裸眼3D显示方法，通过读取CT序列图像，设置绘制阈值，利用MarchingCube算法生成表面三角面片数据；根据使用场景设置视点个数、虚拟摄像机位，生成单角度渲染场景；利用OpenInventor开源库，分别针对每个不同视点的场景，实施场景渲染；实现CUDA并行化像素融合算法；实现交互接口。该方法能够针对医用三维CT数据进行立体绘制。本发明基于CUDA并行计算框架，实现了实时交互式自由立体显示，能够根据用户的指令，对显示目标数据进行平移、旋转、缩放等操作，并能够完成实时渲染绘制。
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公开(公告)号：CN109480781B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811354270.7
申请日：2018-11-14
Applicant: 南京医科大学附属口腔医院 , 东南大学
Abstract: 本发明提供一种牙列运动轨迹的示踪装置及方法，该装置包括口内固定组件和口外运动标示组件，口内固定组件包括下牙列基托、左侧固位钢丝、右侧固位钢丝与定位钢丝，下牙列基托设于下牙列的舌侧并分别由下颌切牙延伸至左右两侧的最后一颗牙的远中并紧贴舌侧粘膜，左侧固位钢丝、右侧固位钢丝呈左右对称分布；口外运动标示组件包括连接杆和弧形杆。该种牙列运动轨迹的示踪装置，采用了与个体牙列情况相适应的、个性化的，不覆盖上下颌牙列咬合面的口内固定组件。因此，采集牙列运动时，上下牙列的咬合面可直接接触，上下牙列之间无垂直间隙，准确转移了牙列的运动过程，不影响运动轨迹的描记。
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公开(公告)号：CN111859579A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010740873.1
申请日：2020-07-28
Applicant: 东南大学 , 南京凝动数字科技有限公司
IPC: G06F30/17 , A61F2/30 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种颞下颌关节运动仿真装置，包括横向移位组件、纵向移位组件、竖向移位组件、实物仿真模型、用于支撑实物仿真模型的定位组件和用于移动实物仿真模型的姿态控制组件，实物仿真模型包括上颌模型、下颌模型和模型固定架，上颌模型设于下颌模型的上方，模型固定架包括上定位板和下定位板，上颌模型设于上定位板上，下颌模型设于下定位板上，上定位板设于定位组件上，下定位板设于姿态控制组件上；该种颞下颌关节运动仿真装置，能够实现颞下颌关节运动的多角度实物运动仿真，使运动更准确直观地展示，能够为口腔医师的诊断提供更有效可靠的基础。
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公开(公告)号：CN109559359A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811137448.2
申请日：2018-09-27
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习实现的稀疏角度数据重建图像的伪影去除方法，通过采集稀疏角度投影数据与完备角度投影数据；利用稀疏角度投影数据和完备投影数据分别进行重建；构建去伪影之神经网络；利用重建的图像作为训练数据；保存训练好的神经网络模型，并将测试图像投入其中；利用测试图像减去步骤E中所得到的网络预测之噪声，即可得到清晰图像。将目前在计算机视觉上表现突出的深度学习办法引入到稀疏角度投影解析重建图像的伪影去除研究中，利用Inception-resnet网络的特点，构建一个表达能力精细且多样的神经网络，适用于稀疏角度数据解析重建图像的伪影去除。
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公开(公告)号：CN103519833B
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201310222522.1
申请日：2013-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: A61B6/00
Abstract: 本发明公开了一种旋转C型臂X射线机的三维校正重建方法，包括如下步骤：将校正模体放置在旋转C型臂X射线机扫描区域；利用旋转C型臂X射线机校正模体进行旋转扫描获得校正模体投影图像序列；根据校正模体投影图像自动标记钢珠的投影位置，分别对每一幅校正模体投影图像计算倾斜角度和中心点偏移量；在获得倾斜角度和中心点偏移量后，对旋转C型臂X射线机的正常扫描获得的投影图像进行倾斜校正和中心点偏移校正；利用FDK重建算法，对校正后的投影图像进行三维重建。本发明利用投影图校正方法，能够快速稳定的求解出旋转C型臂X射线机的几何扫描参数，完成支持三维体数据重建的三维扫描。
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