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公开(公告)号：CN105096499A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410199007.0
申请日：2014-05-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G08B13/191
Abstract: 本发明公开了一种便携式设备的防盗定位设备，该设备包括单片机及与该单片机连接的晶振电路和复位电路，在所述单片机上还连接有热释电红外传感器电路、限位开关电路、串口通信电路、无线收发电路和GRRS收发电路。将本发明安装在便携式设备上，通过热释电红外传感器电路和限位开关电路触发报警信号，然后通过串口通信电路和无线收发电路可以将报警信号传输给其他报警装置进行报警，不仅如此本发明中的GRRS收发电路还可以将其位置信息发送给用户手机或其他终端以便于进行定位快速找回便携式设备，进而加强便携式设备的防盗功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118230078B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410656208.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种脑出血分类模型建立方法及脑出血区域分割方法，属于医学图像分割领域，模型建立方法包括：收集包含分类标签的脑部图像集后，对基于多头自注意力的分类网络进行训练，每次训练时，执行一次擦除再激活过程，并且以分类结果与分类标签间的差异最小化，擦除前、后的前景区域差距最小化，以及前景区域和背景区域间的差距最大化为训练目标，对分类网络的参数进行迭代更新。分割方法包括：将待检测脑部图像划分并向量化后，输入分类网络，收集注意力层输出的注意力矩阵，并通过类激活图技术将其可视化为类激活图，二值化为分割图。本发明能够仅利用图像级分类标签实现对整个出血区域的有效识别，提高脑出血区域的分割精度。
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公开(公告)号：CN118115912A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410158532.1
申请日：2024-02-02
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院 , 东软医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，公开了本发明公开了一种基于DSA序列影像的子宫动脉开口识别方法及系统，一种基于DSA序列影像的子宫动脉开口识别方法，包括以下步骤：S100：利用预处理模块进行预训练，提前学习到子宫动脉血管的相关信息，得到更适合的网络模型参数，在下游任务中利用这些预处理的模型参数提高精度和收敛速度；S200：利用特征学习模块，参考步骤S100中的模型参数，对包含子宫动脉的DSA图像进行特征提取，得到包含了子宫动脉螺旋型信息以及子宫动脉开口血管树根部信息的全局特征；S300：利用自适应预测模块计算各帧预测框的置信度、框之间的交并比，在视频流输入的预测阶段选择最优的子宫动脉开口识别框。本发明能够提升子宫动脉开口的识别精度，在介入手术中减少造影剂次数及用量。
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公开(公告)号：CN118230078A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410656208.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种脑出血分类模型建立方法及脑出血区域分割方法，属于医学图像分割领域，模型建立方法包括：收集包含分类标签的脑部图像集后，对基于多头自注意力的分类网络进行训练，每次训练时，执行一次擦除再激活过程，并且以分类结果与分类标签间的差异最小化，擦除前、后的前景区域差距最小化，以及前景区域和背景区域间的差距最大化为训练目标，对分类网络的参数进行迭代更新。分割方法包括：将待检测脑部图像划分并向量化后，输入分类网络，收集注意力层输出的注意力矩阵，并通过类激活图技术将其可视化为类激活图，二值化为分割图。本发明能够仅利用图像级分类标签实现对整个出血区域的有效识别，提高脑出血区域的分割精度。
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公开(公告)号：CN115761224A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211332313.8
申请日：2022-10-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统，包括特征编码模块、无监督亲和力特征增强解码模块，和有监督多尺度亲和力特征增强解码模块，通过有监督多尺度和无监督亲和力特征增强解码模块同时显式与隐式地提取亲和力场，建立不同尺度特征之间的语义关系，编码局部空间几何结构，进行分割特征的增强，统一地增强血管分割的像素级精度与拓扑完整性以及鲁棒性。本发明提供了一个端到端训练的基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统。相比传统血管分割方法以及现有许多基于深度学习的血管分割系统，本发明同时进行了像素特征的优化，拓扑结构的约束以及通过建立像素特征和特征之间的语义联系获得更好的对比度鲁棒性。
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公开(公告)号：CN203950404U
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201420242502.0
申请日：2014-05-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G08B13/191 , G08B25/10
Abstract: 本实用新型公开了一种便携式设备的防盗定位设备，该设备包括单片机及与该单片机连接的晶振电路和复位电路，在所述单片机上还连接有热释电红外传感器电路、限位开关电路、串口通信电路、无线收发电路和GRRS收发电路。将本实用新型安装在便携式设备上，通过热释电红外传感器电路和限位开关电路触发报警信号，然后通过串口通信电路和无线收发电路可以将报警信号传输给其他报警装置进行报警，不仅如此本实用新型中的GRRS收发电路还可以将其位置信息发送给用户手机或其他终端以便于进行定位快速找回便携式设备，进而加强便携式设备的防盗功能。
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