公开(公告)号：CN119784764A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510285813.8

申请日：2025-03-12

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 夏勇 ,  张兆心 ,  张承霖

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/28 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供一种基于去噪扩散模型的无监督路面裂缝检测方法及系统，涉及路面裂缝检测技术领域，所述方法包括：对伪裂缝图像进行前向加噪，生成两张不同噪声程度的图像；将一张加噪图像输入扩散模型重建为目标图像，利用目标图像引导另一张加噪图像的重建过程，得到去除缺陷的图像；基于伪裂缝数据集构建分割模型，输入为伪裂缝图像与其重建图像的拼接，输出预测裂缝结果，通过最小化损失函数进行训练。本发明利用伪裂缝合成技术为分割模型提供伪标签信息，极大地缩减了数据标注的成本，提高了裂缝检测的准确率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN116999063A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310972440.2

申请日：2023-08-03

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 夏勇 ,  李奕澄 ,  王宽全

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/346 ,  A61B5/349 ,  A61B5/352 ,  A61B5/366 ,  A61B5/355 ,  A61B5/353 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06F123/02

Abstract: 基于信号分解和卷积网络的心电图房颤检测的实现方法，该方法能够将单导联一维心电数据经过信号分解形成伪QRS波群信号和伪T、P波信号，使心电图房颤临床诊断中的领域知识融入到心电图的特征表示之中，再通过深度卷积网络的方法使机器对房颤心电图中R‑R间期和P波形态的特点进行挖掘，最终实现心电图房颤诊断。将本发明的方法用于房颤检测时，将房颤心电图的特征显式地作为输入提供给神经网络，将房颤检测的任务分解为对两个房颤心电图特征进行考察的子任务，极大地提高了房颤检测的准确率，其中：使用普通卷积核的深度卷积网络的检测方法的准确率是0.836，平均F1得分是0.813；使用空洞卷积核的深度卷积网络的检测方法的准确率是0.867，平均F1得分是0.843。