一种用于临床肝脏超声标准切面识别的深度学习训练方法

    公开(公告)号:CN114881980A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210542078.0

    申请日:2022-05-18

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于临床肝脏超声标准切面识别的深度学习训练方法,属于超声医学深度学习训练技术领域,包括步骤S1至步骤S3。现有的超声医学标准切面深度学习方法大都以卷积神经网络为基础分类模型网络,但卷积神经网络具有较低的可解释性难以应用于临床实际,相比较而言本发明使用基于像素注意力机制的深度学习训练方法,根据像素之间的相似性进行对比分析,进而得到用于分类或检测的抽象特征;目前成人肝脏超声标准切面定位识别暂无深度学习训练方法,本发明为首次提出该领域内的训练方法,本发明的深度学习训练方法解决临床超声标准切面难以定量分析误扫查后,所造成的误诊断的问题。

    基于高功率微波、紫外线和臭氧协同消毒杀菌的技术

    公开(公告)号:CN114767891A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210540275.9

    申请日:2022-05-18

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了基于高功率微波、紫外线和臭氧协同消毒杀菌的技术。通过驱动电源为微波发生器进行功能,产生大功率微波激发侧面无极紫外线灯和顶部无极紫外线灯,从而产生紫外线,同时根据气体放电原理,激发电离的电场频率越高,其激发效率越高,微波紫外灯是传统紫外灯效率的20倍以上,具有功率密度高、单位面积内紫外输出功率大的特点,而且侧面无极紫外线灯和顶部无极紫外线灯由于不存在电机,所以不存在电极老化损耗的问题,灯管的寿命可长达数十年,灯管更换维修次数少,而且高浓度的臭氧杀菌彻底,无残留,杀菌范围广,同时臭氧由于稳定性差,会自行分解成无毒的氧气,因此利用臭氧杀菌不会存在毒残留物。

    一种基于改进A星算法的无人机轨迹规划方法

    公开(公告)号:CN113342056A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110748173.1

    申请日:2021-07-01

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明提供了无人机智能控制技术领域的一种基于改进A星算法的无人机轨迹规划方法,包括如下步骤:步骤S10、在地图上设定一起始点以及一目标点,基于所述起始点以及目标点进行随机采样得到采样点;步骤S20、创建一采样树,基于所述采样点对采样树进行扩展;步骤S30、计算扩展后的所述采样树的节点距离,基于所述节点距离得到节点距离矩阵;步骤S40、利用A星算法以及所述节点距离矩阵进行最短路径搜索,完成无人机轨迹规划。本发明的优点在于:实现性能有限的无人机的轨迹规划。

    一种荧光细胞自动计数方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN111583227A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010382639.6

    申请日:2020-05-08

    Abstract: 本发明提供一种荧光细胞自动计数方法、装置、设备和介质,方法包括步骤S1、读取荧光细胞的显微图像;步骤S2、对荧光细胞的显微图像进行预处理,包括校正显微图像不均匀光照,增强显微图像中细胞与背景的对比度;采用中值滤波滤除显微图像噪声,保留图像边缘的细节信息;采用开运算去除显微图像噪声和背景杂质,平滑细胞的轮廓、断开细胞狭窄的连接和去掉细胞细小的突出部分;步骤S3、对显微图像上粘连的荧光细胞进行分割,避免细胞计数时将粘连的细胞群当成一个细胞;步骤S4、计算荧光细胞的数目。本发明可以从效率、准确率以及成本上满足大部分实验室的需求。

    一种通过分层特征响应融合的目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN111008996A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911250349.X

    申请日:2019-12-09

    Abstract: 本发明公开一种通过分层特征响应融合的目标跟踪方法,涉及计算机视觉目标跟踪领域;包括:步骤10、对参数进行初始化;步骤20、提取目标图像分层特征进行响应值融合得到位置模型;步骤30、训练尺度相关滤波器的最大尺度响应值得到尺度模型;步骤40、当步骤20中所述响应值融合后得到的融合响应值小于等于设定阈值,对目标图像进行重检测,得到一候选区域,并返回步骤20;当所述融合响应值大于设定阈值时,更新位置模型以及尺度模型,然后进入步骤50;步骤50、将更新后的位置模型与尺度模型用于下一帧跟踪,返回步骤40。本发明提供的方法,改变了分层特征自适应融合和模型更新的条件,提高了相关滤波器跟踪的精确度,使跟踪效果更为理想。

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