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公开(公告)号：CN115645044A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211374812.3
申请日：2022-11-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无标记物的口腔种植图像叠加方法。首先获取患者的CBCT数据，通过三维重建得到所需要的三维模型；利用轮廓提取和匹配算法完成跟踪初始化，然后利用特征提取查询2D关键点的描述子并建立图像之间的对应关系；利用2D‑3D位置估计算法求解当前相机位姿，然后将牙颌三维虚拟模型渲染出来。本发明不需要口腔种植手术中常见的标记物，在减轻患者不适感的同时提供了包括虚拟种植体，虚拟种植路径，种植区域周围关键解剖结构等的图像增强，有助于医生更好地完成口腔种植手术。
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公开(公告)号：CN115761186A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211417546.8
申请日：2022-11-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06T17/30 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于融合全局注意的神经网络的物体表面法线重建方法。包括获取待测物体表面的反射光线图像，获取偏振图像中单个物体的偏振参数；将所述偏振参数和原始图像输入训练好的表面法线重建网络模型；模型输出得到物体表面法线重建结果；其中所述表面法线重建网络模型包括特征提取模块、卷积组内融合模块、全局注意力机制模块、组间特征融合模块和重建模块。提高图像隐藏信息的利用率，能够从当前输入特征途中获取法线向量，整合原始图像和偏振参数信息，在物体表面法线重建过程中获取更为优良的重建性能。
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公开(公告)号：CN113178261A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110625405.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的糖尿病预测模型构建方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:获取样本人群的糖代谢数据，并构建第一样本数据集；步骤S2:对得到的初始样本数据集进行预处理，得到第二样本集，并按预设比例分为训练集和验证集;步骤S3：选取若干单分类机器学习模型构造一级模型，将训练集作为输入进行训练，得到若干单一疾病预测模型；步骤S4:对单一疾病预测模型进行多样性分析，选取差异性大且精度最高的两种模型进行融合，得到融合模型；步骤S5:基于单一疾病预测模型和合模型，构建综合预测模型。本发明有效提升了模型精度和泛化能力，能快速预测待测者患有糖代谢异常相关的疾病的概率，节约了紧张的医疗资源。
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公开(公告)号：CN113257422A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110625165.8
申请日：2021-06-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于糖代谢数据的疾病预测模型的构建方法，包括以下步骤：步骤S1:获取样本人群的糖代谢数据，并构建第一样本数据集；步骤S2:对得到的初始样本数据集进行预处理，得到第二样本集;步骤S3:将所述第二样本集通过LightGBM算法进行特征重要性排序与筛选，并提取排名前N个的重要性特征，构成第三样本集，并按预设比例分为训练集和验证集；步骤S4:将所述训练集作为LightGBM模型的输入,训练LightGBM模型直至其输出值与真实值偏差低于阈值，得到疾病预测模型。本发明有效提升了模型精度和泛化能力，能快速预测待测者患有糖代谢异常相关的疾病的概率，节约了紧张的医疗资源。
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