公开(公告)号：CN116049718A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211735250.0

申请日：2022-12-31

Applicant: 同济大学

Inventor： 蒋昌俊 ,  闫春钢 ,  丁志军 ,  王俊丽 ,  张亚英 ,  王鑫宇

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/091

Abstract: 本发明公开了一种基于多候选集的批量式主动学习方法包括：利用标记池样本训练分类模型并提取样本特征，利用最优减次优边缘策略筛选样本获取预候选集；基于样本间距离对所述预候选集进行筛选，获取子核心候选集；对子核心候选集进行投票筛选，获得满足样本预算的样本集作为待标注候选集；标记待标记候选集中的样本，并将样本加入标记池后重复样本筛选步骤，直至达到主动学习筛选目标或标注预算耗尽，获取最终筛选集和分类模型。本发明通过使用多组预候选集的方式实现对基于混合策略的主动学习中两类方法的平衡；通过综合多组预候选集筛选结果增强主动学习策略的鲁棒性和稳定性；通过特征提取和贪婪寻找增强主动学习策略中多样性筛选的有效性。

公开(公告)号：CN113554609B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202110812666.7

申请日：2021-07-19

Applicant: 同济大学

Inventor： 叶晨 ,  靳令经 ,  肖潏灏 ,  李若愚 ,  王鑫宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G16H30/20 ,  G06V40/20

Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域，具体涉及一种基于视觉的颈部肌张力障碍识别系统。其特征在于，包括四个主要模块，分别是患者目标检测模块、2D关键点检测模块、3D关键点检测模块、异常运动模式判别模块。使用便携式设备采集患者的视频图像数据，患者目标检测模块检测出患者在图像中的位置，进一步由2D关键点检测模块、3D关键点检测模块分别检测患者的2D和3D关键点坐标，异常运动模式判别模块利用人体关键点坐标计算出患者的头颈部运行角度，对患者的异常运动模式进行判断。

公开(公告)号：CN113554609A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202110812666.7

申请日：2021-07-19

Applicant: 同济大学

Inventor： 叶晨 ,  靳令经 ,  肖潏灏 ,  李若愚 ,  王鑫宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G16H30/20 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域，具体涉及一种基于视觉的颈部肌张力障碍识别系统。其特征在于，包括四个主要模块，分别是患者目标检测模块、2D关键点检测模块、3D关键点检测模块、异常运动模式判别模块。使用便携式设备采集患者的视频图像数据，患者目标检测模块检测出患者在图像中的位置，进一步由2D关键点检测模块、3D关键点检测模块分别检测患者的2D和3D关键点坐标，异常运动模式判别模块利用人体关键点坐标计算出患者的头颈部运行角度，对患者的异常运动模式进行判断。