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公开(公告)号：CN119625367A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411424987.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26
Abstract: 本发明涉及一种由注意力引导的图像分割损失函损失函数设计方法，属于深度学习图像处理领域，其目的是解决深度学习图像分割模型的注意力机制难以有效强化不同类别特征的问题。在给定图像分割任务的情况下，本发明将深度学习图像分割模型中注意力模块的计算结果直接纳入到模型损失函数的计算，将注意力模块与训练标签直接关联起来，通过标签引导注意力模块，使注意力模块有效聚焦于类别特征，进而提高模型的准确率；同时缩短了注意力模块的梯度更新链条，进而加快模型训练的收敛速度。
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公开(公告)号：CN113470152B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110686552.2
申请日：2021-06-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T15/00 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种颜色保真的功能影像体绘制方法，属于医学影像处理领域，其目的是解决对彩色功能影像切片序列进行三维体绘制时面临的颜色失真问题。在给定功能态医学影像彩色切片序列的情况下，本发明的方法首先根据切片像素的颜色和亮度值，对切片像素进行聚类；然后根据聚类结果构造三维体数据以及体绘制颜色传输函数；最后设置不透明度传输函数，对所构造的三维体数据进行体绘制，得到保留原有功能影像颜色映射信息的体绘制结果。该方法不仅通过体绘制直观展示了二维功能影像切片系列所包含的三维形态结构信息，还通过颜色保真提供了准确的功能代谢信息，有助于提高功能影像的可视化分析效率。
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公开(公告)号：CN116958311A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310742586.8
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T11/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的二维流场流线图生成方法，属于流场可视化领域。该方法包括：获取二维流场流线图数据集，并进行必要的预处理；将数据集划分为训练集和测试集；构造卷积神经网络模型；采用训练集数据按照一个复合损失函数对模型进行专门训练；将二维流场速度矢量场测试数据输入模型，得到模型生成的流线图。本发明采用基于深度学习的神经网络模型提取流场的多尺度特征，采用由均方方差损失、邻域损失、角度损失和异或损失构成的复合损失函数对网络模型进行专门训练，使训练所得的模型不仅能够生成可视化效果良好的流线图，而且其生成速度远高于传统流线图生成方法。
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公开(公告)号：CN113436305B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110695142.4
申请日：2021-06-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种几何建模方法，特别涉及一种由直接体绘制引导的高质量几何建模方法。该方法主要针对三维体数据，在直接体绘制的引导下，重建三维几何模型，属于几何建模与三维重建领域。该方法首先采用光线投射对给定的体数据进行直接体绘制，得到可视化的三维场景；然后根据体数据网格构造几何模型，并按照直接体绘制的传输函数为几何模型的顶点赋予颜色、不透明度和法向量等属性；最后，清除冗余的顶点和面片，得到最终的几何模型。该模型在光照条件下的渲染效果，与直接体绘制的可视化效果十分接近，不仅能够呈现物体的表面形状特征，还可以半透明地展示模型内部的细节信息。
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公开(公告)号：CN110211207B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910517114.6
申请日：2019-06-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T13/20
Abstract: 本发明涉及一种基于流线长度累加的三维流场可视化方法，属于流场可视化技术领域。该方法首先在三维流场放置大量分布基本均匀的流线；然后通过累加体素单元格内的流线长度将流线体素化，形成流线体数据；再利用直接体绘制技术绘制流线体数据，得到三维流场的可视化结果。该方法通过流线体素化和体绘制技术，改善了三维流场中流线的遮挡情况，增强了流场内部结构特征的显示，有助于三维流场的交互式可视化分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107463708B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710715941.7
申请日：2017-08-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/904 , G06T15/00
Abstract: 本发明涉及一种对UKF纤维追踪数据进行联合可视化的方法，属于磁共振成像中的纤维追踪数据可视化领域。该方法将由UKF纤维追踪算法得到的纤维追踪数据(包括纤维轨迹数据、弥散张量数据和张量测度数据)，综合到一个统一的框架下同时进行可视化处理；本发明建立了一个新的棱柱体张量图符，通过棱柱体张量图符的形状、大小和方向来可视化弥散张量数据，与此同时通过棱柱体表面的颜色来可视化多个张量测度数据，然后把棱柱体张量图符串接在纤维轨迹曲线上，由此实现UKF纤维追踪数据在同一视图中的联合可视化。避免了不同数据视图之间的切换问题和对齐问题，可有效提高数据的可视化分析效率，提高UKF纤维追踪数据的分析深度和广度。
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公开(公告)号：CN110223371A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910516783.1
申请日：2019-06-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于剪切波变换和体绘制不透明度加权的三维图像融合方法，属于三维图像融合技术领域。该方法把剪切波变换和直接体绘制技术结合起来，将三维图像数据作为一个整体进行融合处理。首先，通过体绘制不透明度传输函数选择感兴趣的内容；接着借助体绘制不透明度设置剪切波变换高频系数的融合权重；然后按照设定的权重在图像的剪切波变换域进行加权融合；最后通过剪切波变换的逆变换得到融合结果。该方法实现了不同三维图像数据之间感兴趣内容的融合，取得了比较好的融合效果。本发明的方法同等对待三维图像数据的各个维度，直接呈现三维空间信息，比较好地实现了不同内容的选取与融合，有利于三维图像细节信息和空间结构特征的分析。
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公开(公告)号：CN108294814A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810331023.9
申请日：2018-04-13
Applicant: 首都医科大学宣武医院 , 北京理工大学
CPC classification number: A61B17/3403 , A61B34/10 , A61B34/20 , A61B2034/105 , A61B2034/107 , A61B2034/108
Abstract: 本发明涉及一种基于混合现实的颅内穿刺定位方法，属于神经影像导航领域。该方法首先采集带有标记物的患者CT扫描数据，然后根据CT数据建立患者头部以及颅内病灶的三维模型；在三维模型的基础上确定穿刺靶点、穿刺方向和穿刺深度，建立颅内穿刺路径；最后通过刚性配准，将头部三维模型和穿刺路径，通过混合现实技术叠加到患者手术部位，手术医生在虚拟三维模型的指导下实施穿刺手术，根据穿刺路径实时矫正穿刺操作。由于虚拟三维模型与实际场景完全吻合，虚拟的穿刺路径与实际情况高度匹配，因此沿虚拟穿刺路径实施的穿刺操作有效避免了传统经验性操作中存在偏差或失误，可以达到提高颅内穿刺精度和穿刺效率的目的。
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公开(公告)号：CN107463708A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710715941.7
申请日：2017-08-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种对UKF纤维追踪数据进行联合可视化的方法，属于磁共振成像中的纤维追踪数据可视化领域。该方法将由UKF纤维追踪算法得到的纤维追踪数据(包括纤维轨迹数据、弥散张量数据和张量测度数据)，综合到一个统一的框架下同时进行可视化处理；本发明建立了一个新的棱柱体张量图符，通过棱柱体张量图符的形状、大小和方向来可视化弥散张量数据，与此同时通过棱柱体表面的颜色来可视化多个张量测度数据，然后把棱柱体张量图符串接在纤维轨迹曲线上，由此实现UKF纤维追踪数据在同一视图中的联合可视化。避免了不同数据视图之间的切换问题和对齐问题，可有效提高数据的可视化分析效率，提高UKF纤维追踪数据的分析深度和广度。
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公开(公告)号：CN101694725A
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200910235656.0
申请日：2009-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种拓扑驱动的平面流场流线放置方法，构造覆盖给定的平面流场的矩形控制网格，设检测流场中流速为零的临界点和极限流线一起构成整个流场的拓扑骨架；选取极限流线作为初始流线放置到原始平面流场中；并将矩形控制网格叠加在原始平面流场上；控制网格被分割成计数值为零或非零的连续区域，计数值为零的连续区域称为空白连续区域，在控制网格中选取一个空白连续区域，得到中心点和经过该点的流线；将得到的流线作为新流线放置到原始平面流场后，原来的空白连续区域被分割成更小的空白连续区域；重复以上步骤直到控制网格中所有空白连续区域的大小低于设定值时完成整个原始平面流场的流线放置。该方法计算量小，精度准确，可操作性强。
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