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公开(公告)号：CN111259954A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010040344.0
申请日：2020-01-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于D-Resnet的高光谱中医舌苔舌质分类方法，涉及计算机视觉领域。基于RGB颜色空间的舌苔舌质分类，信息量不足，而高光谱舌像蕴含大量的光谱以及空间信息，通过提取舌象某一区域的光谱反射率变化情况结合高光谱图像提供的空间分布信息，从而实现人体的舌苔舌质分类。本发明提出一个端到端的D-Resnet网络对高光谱舌图像进行分类，本发明先构造了密集连接模块(densely-connected spectral block)提取光谱信息，随后构造了预激活瓶颈残差模块(pre-activation bottleneck residual spatial block)提取空间信息。本发明实现了基于高光谱图像的舌苔舌质分类。
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公开(公告)号：CN109394182A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811515985.6
申请日：2018-12-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 一种基于光谱信息的中医舌色量化分析方法属于中医望诊的客观化研究领域，采集不同类型舌体的光谱反射率，得到舌色、苔色的光谱反射率数据集，通过分类算法建立舌色、苔色分类器。对于某一舌体图像，通过分类器分离舌质部分。对于舌质部分，利用舌体色素组成，根据粒子的光学吸收散射原理，建立舌质的光学吸收散射模型。基于这一模型，根据舌质各像素的光谱反射率，反求出模型中的色素浓度。利用色素浓度作为中医舌色的度量手段，为临床提供与证候程度相关的量化数据参考。采用本方法，可以针对中医舌色的形成机理，建立舌红度、舌紫度量值数轴。任一舌色可以通过计算各色素浓度，得出在这些数轴上的量值。
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公开(公告)号：CN111259954B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202010040344.0
申请日：2020-01-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G16H20/90
Abstract: 一种基于D‑Resnet的高光谱中医舌苔舌质分类方法，涉及计算机视觉领域。基于RGB颜色空间的舌苔舌质分类，信息量不足，而高光谱舌像蕴含大量的光谱以及空间信息，通过提取舌象某一区域的光谱反射率变化情况结合高光谱图像提供的空间分布信息，从而实现人体的舌苔舌质分类。本发明提出一个端到端的D‑Resnet网络对高光谱舌图像进行分类，本发明先构造了密集连接模块(densely‑connected spectral block)提取光谱信息，随后构造了预激活瓶颈残差模块(pre‑activation bottleneck residual spatial block)提取空间信息。本发明实现了基于高光谱图像的舌苔舌质分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109741340A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811538248.8
申请日：2018-12-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于FCN-ASPP网络的冰盖雷达图像冰层精细化分割方法涉及计算机视觉以及模式识别领域。本发明将雷达振幅图像作为网络的训练样本，针对冰层图像数据少的问题做了相应的数据扩增，扩大了该发明的广泛适用性。对冰盖图像进行了Lee滤波。为了尽可能保存边缘信息，对滤波过程增加了阈值判断过程。本发明通过构建FCN-ASPP的冰层分割深度网络，通过对ASPP层进行改进，加强了该网络对于小尺度特征的提取能力。将初步分类结果通过CRF做进一步处理，在实现端到端的像素级分割的基础上进一步精细化了分割结果。此外，该网络极大的实现了自主学习的过程。
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公开(公告)号：CN111242038B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010040375.6
申请日：2020-01-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于帧预测网络的动态舌颤检测方法，涉及计算机视觉，模式识别与医学工程领域。本发明针对动态视频这类具有强时空相关性数据的处理问题提出了一种新的P‑net网络，该网络不仅考虑了多种尺度的特征，又加入了ConvGRU模块进行时间上的建模，实现了时空信息的融合处理。为了准确提高舌颤的判断性能与网络的泛化能力，本发明在网络输入之前执行光流提取操作，进一步获取帧之间的颤动信息。本发明采取预测思路，使用生成对抗模型对网络进行联合判别训练，同时在计算颤动分数时使用了一种时空滑窗操作，最终实现了高精度的基于P‑net网络的动态舌颤检测算法。
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公开(公告)号：CN109741340B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811538248.8
申请日：2018-12-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于FCN‑ASPP网络的冰盖雷达图像冰层精细化分割方法涉及计算机视觉以及模式识别领域。本发明将雷达振幅图像作为网络的训练样本，针对冰层图像数据少的问题做了相应的数据扩增，扩大了该发明的广泛适用性。对冰盖图像进行了Lee滤波。为了尽可能保存边缘信息，对滤波过程增加了阈值判断过程。本发明通过构建FCN‑ASPP的冰层分割深度网络，通过对ASPP层进行改进，加强了该网络对于小尺度特征的提取能力。将初步分类结果通过CRF做进一步处理，在实现端到端的像素级分割的基础上进一步精细化了分割结果。此外，该网络极大的实现了自主学习的过程。
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公开(公告)号：CN111242038A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010040375.6
申请日：2020-01-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于帧预测网络的动态舌颤检测方法，涉及计算机视觉，模式识别与医学工程领域。本发明针对动态视频这类具有强时空相关性数据的处理问题提出了一种新的P-net网络，该网络不仅考虑了多种尺度的特征，又加入了ConvGRU模块进行时间上的建模，实现了时空信息的融合处理。为了准确提高舌颤的判断性能与网络的泛化能力，本发明在网络输入之前执行光流提取操作，进一步获取帧之间的颤动信息。本发明采取预测思路，使用生成对抗模型对网络进行联合判别训练，同时在计算颤动分数时使用了一种时空滑窗操作，最终实现了高精度的基于P-net网络的动态舌颤检测算法。
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公开(公告)号：CN214965453U
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202120815176.8
申请日：2021-04-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本实用新型公开了一种3D舌像采集装置，所述3D舌像采集装置包括一台3D相机、一个弧形滑轨、一个包含支撑架的颚托、一台显示屏，一个工作台。所述相机、滑轨、颚托、显示屏均置于工作台之上。所述3D相机置于滑轨之上，可以沿着滑轨左右滑动。所述显示屏与3D相机通过数据线进行连接。本实用新型通过将3D相机安装在滑轨上，能够拍摄多角度的舌体图像，从而合成出一张包括舌尖、舌头两侧、舌根等信息的完整舌体图像。本实用新型结构简单，操作方便。
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