公开(公告)号：CN118537254A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410771676.4

申请日：2024-06-15

Applicant: 武汉轻工大学

Inventor： 刘仁峰 ,  肖松宴 ,  熊东东

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 一种MRI图像的基于深度学习利用盲点和循环细化的去噪方法，包括如下步骤：获取MRI多维扫描数据，得到待处理的噪声图像；将噪声图像分割成若干个块，将带有全局掩码的图像块作为输入，输入到去噪网络中；利用全局掩码进行图像去噪，同时引入感知损失，通过对盲点像素的采样和映射，生成去噪图像；以UNet网络结构为基础，添加多残差卷积和跳连残差路径构建自编码器；将去噪图像输入自编码器中，确保生成的高分辨率MRI图像与原始MRI图像在反向重建过程中保持一致性。本发明在去噪的同时能更好地保留图像细节信息以提升视觉质量，从而提高了噪声图像的去噪质量，丰富了图像信息，使得重建的图像质量得到了明显改善，图像更接近于原始的真实图像。

公开(公告)号：CN118798713A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410771897.1

申请日：2024-06-15

Applicant: 武汉轻工大学

Inventor： 刘仁峰 ,  熊东东 ,  闵卓

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/26 ,  G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G01W1/14

Abstract: 一种基于深度学习的人工增雨效果评估量化方法，收集风云4号气象卫星数据、实际降雨量观测数据和人工增雨作业记录数据，分析卫星的多个通道，选取多个与降雨量预测相关的通道用作实验数据，对这些数据进行时间同步的调整；进行自然条件下短期降雨量预测模型实验，对实际降雨量观测数据和卫星数据进行经纬度对齐，采用卷积神经网络CNN对卫星数据进行卷积处理，调整卫星数据在图像的尺寸与降雨量数据保持一致；将处理后的数据集输入多通道高效通道注意力UNet网络模型进行训练，该模型在UNet基础上进行了改进，具体包括添加了ECA模块、在网络的最后一层引入了多通道权重机制，并优化了网络损失函数的策略。本发明解决了人工增雨效果难以评估和量化的问题。