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公开(公告)号：CN101685501A
公开(公告)日：2010-03-31
申请号：CN200810149265.2
申请日：2008-09-22
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 本发明提供一种利用联合检测器进行物体检测的方法，所述方法包括：将种类不同的第一检测器与第二检测器以联合的方式组成多层联合检测器；从最高层检测器开始，对输入的样本进行强分类检测；允许在当前层被检测为物体的样本进入下一层，并拒绝在当前层被检测为非物体的样本进入下一层；以及将通过所有层的样本作为检测到的物体。
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公开(公告)号：CN109754445A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811313569.8
申请日：2018-11-06
Abstract: 提供了一种用于生成X射线层析图像数据的方法和设备。一种对X射线层析图像或X射线层析合成图像数据进行插值的方法包括：经由机器学习来获得经过训练的模型参数，其中，所述机器学习将用于学习的子采样的正弦图用作输入并将用于学习的全采样的正弦图用作真实标注；经由X射线源在多个预设角度位置向对象照射X射线，并获得稀疏采样的正弦图，其中，所述稀疏采样的正弦图包括经由在所述多个预设角度位置检测到的X射线而获得的X射线投影数据；通过使用所述机器学习模型对所述稀疏采样的正弦图应用经过训练的模型参数；以及通过在所述稀疏采样的正弦图上估计针对所述对象未获得的X射线投影数据来生成密集采样的正弦图。
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公开(公告)号：CN102711612B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201180005598.8
申请日：2011-01-06
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: A61B6/00
CPC classification number: G06T7/0016 , A61B6/481 , A61B6/482 , A61B6/486 , A61B6/5205 , G06T7/254 , G06T2207/10116 , G06T2207/30004 , G06T2207/30101
Abstract: 提供了一种处理多能X射线图像的方法和系统。通过所述方法和系统，可使用X射线检测器获取多个目标图像，并且可对获取的目标图像执行信号处理，从而检测并读取良性/恶性病变或肿块，其中，所述X射线检测器使得能够针对应用了造影剂的目标以预定时间间隔执行能量区分。
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公开(公告)号：CN103908272A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201310565800.3
申请日：2013-11-14
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: A61B6/00
CPC classification number: G01N23/04 , A61B6/42 , A61B6/4233 , A61B6/502 , A61B6/54 , A61B6/544 , A61B6/545 , A61B6/585 , H04N5/32
Abstract: 在此公开了一种X射线成像设备和X射线成像方法。所述X射线成像设备用于根据基于对象的厚度、密度或X射线衰减属性的区域来控制在X射线检测时的灵敏度或增益，以提供与每个对象的各个厚度、密度或X射线衰减属性相应的高动态范围图像。所述X射线成像设备包括：X射线产生器，用于产生X射线并将X射线辐射到对象；X射线检测器，用于检测穿过对象的X射线并将穿过对象的X射线转换为图像信号；控制器，用于分析对象的图像信号并根据检测区域设置X射线检测器的增益。
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公开(公告)号：CN101464954A
公开(公告)日：2009-06-24
申请号：CN200710159768.3
申请日：2007-12-21
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 一种训练多类Boosting分类器的方法，在训练过程中的每次循环之后并在下一次循环开始之前，为训练数据中的每个训练样本的样本权重分配一个与训练样本所属的类对应的类权重，即，样本权重和类权重构成训练样本在每个训练循环中的训练权重。每个类对应的类权重根据在本次以及最近的循环训练得到的强分类器对于该类的性能而动态地变化，以使性能差的类的训练样本在下次循环中的训练权重增大，从而性能好的类在下次循环中的训练权重减小，使各个类的性能尽可能在相同的循环中达到性能目标阈值而完成训练，从而最终使得性能最差的类所需的弱分类器的数量减小，同时对不同的类进行分类所需的弱分类器的数量基本相同。
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