公开(公告)号：CN117422657A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311367527.3

申请日：2023-10-21

Applicant: 吉林大学

Inventor： 彭晓缘 ,  王世刚 ,  韦健 ,  张杰 ,  董宇华 ,  胡笑含 ,  吴元玉 ,  贾勇 ,  赵瞳

IPC: G06T5/94 ,  G06T7/50 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0455

Abstract: 一种基于高亮去除和语义信息的单目内窥镜深度估计方法属医学图像处理和深度学习技术领域，本发明包括：随机抽取内窥镜手术图像或视频数据集划分为训练集、验证集和测试集；对训练集进行数据增广；本发明以基于奇异值阈值算法的网络作为高亮去除网络，能去除单目内窥镜图像中的高亮部分；本发明以基于语义信息的编解码器网络作为深度网络，能融合丰富语义和空间精确特征。本发明深度估计质量高、估计速度快，用于在内窥镜手术中进行实时深度估计，既能减轻患者的痛苦，又可为医生提供场景的深度以辅助手术操作、降低手术难度和医生决策压力，具有重要的科学意义和医学价值。

公开(公告)号：CN118470081A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410589148.7

申请日：2024-05-13

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王世刚 ,  彭晓缘 ,  韦健 ,  吴元玉 ,  胡笑含 ,  贾勇

IPC: G06T7/50 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 一种轻量的单目内窥镜深度估计模型的搭建方法属医学图像处理和深度学习技术领域,本发明基于轻量化的高分辨率网络Lite‑HRNet及并行视觉Mamba模块搭建一种轻量的单目内窥镜深度估计网络模型；通过并行连接的方式,通过空间注意力模块不断融合低分辨率和高分辨率分支；充分利用CNN、ShuffleNet和Mamba结构的特性,提取图像的浅层特征和更深层次的特征,降低网络的复杂度和参数量；通过空间注意力桥接模块和通道注意力桥接模块融合不同层的特征图,使得输出深度图细节更加丰富；本发明在深度估计准确性和模型尺寸两方面取得平衡,优于目前轻量的深度估计模型,能用于边缘计算设备的实时单目深度估计。