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公开(公告)号：CN118505639A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410607728.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00 , A61B5/055 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T11/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种用于脑组织微观结构测量的低成本弥散磁共振成像方法及系统，该方法包括：通过磁共振设备进行扩散加权成像扫描，得到单壳扩散磁共振成像和T1w图像数据并且进行预处理；基于SGAN构建并训练扩展网络SGAN++，通过单壳扩散磁共振成像和T1w图像数据预测指定的不可见b值的高质量多壳球平均图像；基于扩展网络SGAN++得到的高质量多壳球平均图像进行SMT模型拟合得到任意微观结构参数。本发明突破现有技术中多壳扩散dMRI(ms‑dMRI)存在的技术困难挑战，在临床可用的基础上探测组织微观结构，并提高了对脑组织数据采集的敏感度。
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公开(公告)号：CN116961022A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310845573.3
申请日：2023-07-11
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明公开了一种新型电力系统多样化惯量资源评估方法，先对新型电力系统下的多样化惯量资源进行分析与建模，得到包含多样化惯量资源的新型电力系统频率响应模型；再以扰动后的稳态频率偏差和频率跌落最低偏差值作为频率安全约束，建立了适用于不同设备的惯量评估模型，并应用割线法进行模型求解；该模型能够对不同设备评估其等效阻尼系数和惯性常数，对于不同特性的惯量资源均可以适用。相比于传统的频率响应模型(SystemFrequencyResponse，SFR)，本发明可以适用于不同特性的惯量资源，有效量化出不同机组的等效惯性时间常数和阻尼系数，对维护新型电力系统的稳定运行有着重要意义。
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公开(公告)号：CN116071337A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310124389.X
申请日：2023-02-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种基于超像素分割的内镜图像质量评价方法，首先通过阈值二值化和形态学计算，得到内镜图像有效区域；其次在内镜图像上进行超像素分割；接着对超像素分割后的各个聚类块进行HSV颜色空间的均值计算；最后将各超像素块的均值与正常图像HSV阈值范围进行比较，得出劣质区域占比，从而从整体上评判内镜图像质量。本申请的内镜图像质量评价方法与医生主观评价较为一致，可靠性高，可以辅助医生筛查高质量内镜图像，对医生的临床诊断和为人工智能辅助诊断提供优良数据集提供帮助。
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公开(公告)号：CN119675104A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411749547.1
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种计及频率支撑能力的分布式光伏集群划分方法，属于新型电力系统频率稳定与集群动态划分领域。所述方法通过结合系统潮流运行结果，综合考虑节点灵敏度、调频响应强度和调频响应深度等多维指标，形成综合集群划分指标。在此基础上，采用自组织映射神经网络对光伏集群进行优化划分，自动学习集群内部的特征关系，确保全局最优的划分结果。此外，通过量化误差评估聚类效果，进一步优化神经网络参数，提高了集群划分的精度和系统频率支撑的可靠性。本发明有效解决了现有光伏集群划分方法在随机性、频率波动影响及分类精度上的不足，为电力系统的安全性和运行效率提供了有力保障。
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公开(公告)号：CN119399220A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411416566.2
申请日：2024-10-11
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 南京理工大学 , 苏州慧维智能医疗科技有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于频率增强的食管癌病变分割系统及方法，包括特征提取模块，用于利用编码器对食管癌病变消化内镜图像进行特征提取，得到三个高级特征；特征解耦模块，用于提取图像的边缘信息，得到全局初步预测模型；多尺度跨层融合模块，用于利用一个具有不同空洞率的卷积进行跨层融合，得到融合特征；上下文特征变换模块，用于融合全局初步预测模型、边缘信息和融合特征，并输入到解码器中，得到全局预测模型；深度监督模块，用于利用病变分割掩膜监督和病变边缘监督计算训练损失，减小全局预测模型的分割误差。本发明不仅可以准确提取消化内镜图像中食管病变的边缘，还能够提高对变化尺度病变的分割准确率，实现了早期食管癌的有效诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119309453A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202311462458.4
申请日：2023-11-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种用于巡飞弹的气动发射装置，用于巡飞弹起飞时提供初始速度；所述气动发射装置包括发射管，弹托，可旋转底座、自锁机构；其中，所述可旋转底座和自锁机构固定在发射管上；所述弹托从发射管上方置于管内，其外表面与管的内表面接触；所述自锁机构置于管内底部。通过设置可调节自锁机构，可以使得在相同供气气量的情况下，发射效率增大，发射速度提高，减小能量损耗等。
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公开(公告)号：CN118691638A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410810283.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/136 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于样本互学习和SAM引导伪标签生成的半监督医学图像分割方法及装置，该方法包括：收集医学图像，针对每个分割任务组成训练样本，并将训练样本按照一定比例分为标记数据集和无标记数据集；构建以UNet为骨干的神经网络，基于样本互学习和SAM引导伪标签生成训练优化神经网络参数，得到最优的神经网络；将待分割医学图像输入到最优的神经网络，得到分割后的图像。本发明可以充分利用未标记数据来提高分割精度。
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公开(公告)号：CN118196130A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311795911.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/12 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于域交互对比学习和原型指导自训练的跨域息肉分割方法及装置，通过域间对齐来提高分割精度。本发明提出了域交互对比学习模块通过构建域混合原型来实现两域的原型对齐；为了增强编码器的鲁棒性，提出了一种基于对比学习的交叉一致性约束，确保模型对于不同扰动能够产生分布一致的输出；最后，针对伪标签中的不确定性问题，本发明提出了一种原型指导的自训练模块，在原型的指导下筛选错误的伪标签，并为其他像素点分配权重。本发明结合以上三个模块有效地提高了跨域息肉分割的性能。
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公开(公告)号：CN117559475A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311534106.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于逐步惯性控制的风电调频最优控制策略，其步骤为：根据传统SIC策略，在风机短时超发阶段和恢复阶段之间引入功率过渡阶段，功率过渡阶段电网频率偏差Δf恒定不变，在此基础之上提出SIOC策略。在上述提出的功率过渡阶段基础上，根据SFR模型，建立同步机出力增量ΔPG与电网频率偏差Δf的传递函数，根据两者之间的传递关系推导出关于ΔPG与时间t的时域表达式，进一步推导出关于风机出力增量ΔPW与t的时域表达式作为风机过渡阶段的控制策略；最后利用光学显微镜算法寻优获得风机逐步惯性最优控制的最大出力增量ΔPup来实现电网频率最低点的进一步提升。所述策略可以降低电网频率受冲击后的风险。
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公开(公告)号：CN117175617A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311096962.7
申请日：2023-08-28
Applicant: 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 南京理工大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种综合惯性控制下的双馈风机等效惯量评估方法及系统，包括：对基于综合惯性控制的风电机组进行动态建模，得到风机调频下电力系统的频率响应模型；基于频率响应模型，结合风电机组本身所蕴含的动能及其对电网所提供的频率支撑能力，推导出风电机组自身的有效惯量，得到风机调频过程其有效惯性时间常数的解析式，并进行惯性支撑能力分析；基于有效惯性时间常数的解析式，结合等面积原理，评估出综合惯性控制下双馈风机参与调频过程的等效惯量。本发明能够提高风电机组的频率响应能力，有效量化了风电机组对系统的惯量支撑能力，对维护新型电力系统的稳定运行有着重要意义。
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