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公开(公告)号：CN117474930A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311159991.3
申请日：2023-09-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种关于CT图像左心房和左心耳组织的联合分割方法和系统，包括：构建第一阶段数据集；搭建用于左心房和左心耳联合分割的第一阶段神经网络模型N1；使用第一阶段数据集，训练第一阶段神经网络模型N1；使用第一阶段数据集，测试第一阶段神经网络模型N1；对第一阶段神经网络模型N1的粗分割结果进行采样，构建第二阶段数据集；搭建用于优化粗分割结果的第二阶段神经网络模型N2；使用第二阶段数据训练第二阶段神经网络模型N2；使用第二阶段数据测试第二阶段神经网络模型N2。本发明实现基于神经网络模型对左心房和左心耳组织的相对位置关系进行建模，同时实现对于左心房和左心耳组织的精确分割。
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公开(公告)号：CN111626141B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010369948.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了基于生成图片的人群计数模型建立方法、计数方法及系统，该建立方法包括：对于训练集中的每张真实图片进行人群的人头点标注；判断每个标注点处的人头大小；根据标注点及人头大小，对于每张真实图片，生成一张生成图片，形成生成集；利用孪生特征编码网络对训练集及生成集进行编码形成真实图片及生成图片的特征；利用特征解码网络对真实图片及生成图片的特征进行解码得到真实图片及生成图片的预测密度图；计算损失函数；将损失函数计算为梯度，来更新整个模型；重复，直到获得最小化损失函数以及对应的模型参数值，即获得训练好的模型。该计数包括：利用训练好的模型对人群图片进行计数。通过本发明，改善了过拟合问题，预测更准确。
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公开(公告)号：CN115170503A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210774838.0
申请日：2022-07-01
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及计算机视觉与数字图像处理领域，公开了一种基于决策规则和深度神经网络的眼底图像拍摄视野自动化分类方法及装置。其中，将用于检测F1、F2视野的决策规则模块和CNN分类模块结合构成F1、F2视野检测模块。将用于分类F3至F7视野的决策规则模块和CNN分类模块结合构成F3至F7视野的分类模块。利用视野类别标注与决策规则模块的决策结果差距，输入训练集，调整决策规则和参数；利用视野类别标注与CNN分类模块分类结果的差距构建损失函数，输入训练集训练CNN模型，迭代更新网络参数。本发明兼顾可解释性和可迁移性，使得多视野分类指标有一定程度的提升，结果可靠。
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公开(公告)号：CN111626927A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010274811.6
申请日：2020-04-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种采用视差约束的双目图像超分辨率方法、系统及装置，所述方法用成对的高、低分辨率双目图像作为训练集对神经网络进行训练，构建神经网络中的双目视差约束，得到双目超分辨率的神经网络模型，该模型是一种视差约束注意力机制网络模型；利用所述双目超分辨率的神经网络模型对待超分辨率的双目图像进行超分辨率，得到超分辨率后的双目图像。本发明所提出的双目图像超分辨方法，能够有效地利用双目视差约束提升图像分辨率，且端对端模型计算方便，使用训练后的模型具有较高的实时性。
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公开(公告)号：CN108122236A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711363657.4
申请日：2017-12-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开一种基于距离调制损失的迭代式眼底图像血管分割方法，其采用以下步骤：(0)采集彩色眼底图像形成原始图像；(1)原始图像的规范化处理；(2)迭代训练基于距离调制损失的稠密卷积神经网络；(3)利用训练好的稠密卷积神经网络迭代式分割血管。本方法能处理不同采集情况下的彩色眼底图像，能够为眼科医生提供交互式的血管分割体验，对血管检测更具鲁棒性，为后续的辅助诊断提供可靠保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103914880B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410097100.0
申请日：2014-03-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开一种基于两维传递函数的自动识别重叠结构的体绘制方法，步骤为：(1)读入体数据，根据两维传递函数空间所需的两个属性值对每个体素计算，并由此构造该传递函数空间；(2)为得到完整的感兴趣结构并消除分水岭算法的过分割问题，首先在步骤(1)构建的传递函数空间设置传递函数分类器组件并确定感兴趣结构的数目，然后自动地修正原始体数据的灰度值；(3)对修正的体数据，基于其灰度值采用分水岭算法得到分类结果，从而将重叠于两维传递函数空间中的感兴趣结构同时识别出来。本发明原理简单、便于理解，且易于在现有的两位传递函数空间和可视化系统中实现。
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公开(公告)号：CN103679796B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310618130.7
申请日：2013-11-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开一种基于距离变换分水岭算法的两维传递函数体数据识别方法，首先通过遍历属于用户已设置的传递函数的体素，并对其进行填充和取补理，然后依据其对应的距离变换的反值利用分水岭算法对这些体素进行分类，识别出重叠于传递函数空间的感兴趣结构。由于分水岭方法过分依赖计算所得的距离值，导致感兴趣结构的过分割造成误分的现象或者无法分割开在空间上相连的结构，因此依据体素在感兴趣结构内部的距离特点修正距离值来解决这个问题。本发明在没有增加传递函数空间新维数的前提下利用距离变换分水岭算法将每个结构识别出来，并可去除不感兴趣结构对其的遮挡。甚至当这些结构在空间上相连且灰度值相近时，也能得到令人满意的识别效果。
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公开(公告)号：CN103514623B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310419760.1
申请日：2013-09-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开一种基于分水岭算法的两维传递函数的体数据识别方法，首先通过遍历属于已设置传递函数的体素，依据其在空间上的连通性利用分水岭算法对这些体素进行分类，识别出感兴趣的结构，然后对相连的感兴趣结构依据其灰度值再次利用分水岭算法将其分开。对体数据中由于分水岭方法的过分割造成误分的结构采用集合操作，得到完整的单个结构。本发明对于重叠于传递函数空间的不同感兴趣结构，在没有增加新维数的前提下通过分水岭算法将每个结构识别出来，尤其当这些结构在空间上相互连接时，也可以得到满意的识别效果；对由于分水岭算法的过分割问题造成的误分结构进行了修正，从而得到完整的感兴趣结构；原理简单，利于理解和实现。
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公开(公告)号：CN103236048B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310135209.4
申请日：2013-04-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于互信息和交互的医学图像拼接方法，该方法在寻找图像配准参数的搜索策略上改进为目标区域和比较区域同时增大，并且在水平和竖直两个方向依次进行配准。然后根据得到的配准参数进行图像融合和无缝处理，除了利用线性加权函数平滑过渡重合区域之外，在确定拼接结果图像的区域大小上也进行了改进，实现任意幅图像的自动无缝拼接，最终得到超大视角的医学图像。另外，为了提升拼接速度和适应医生需求，实现时增加了与医生的交互，医生可以人为划定待匹配的区域，按需简化拼接过程。实验证明该方法能取得令人满意的拼接结果，有着重要的临床应用价值和研究意义。
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公开(公告)号：CN103617609B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310508232.3
申请日：2013-10-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于图论的k-means非线性流形聚类和代表点选取方法，具体包括以下步骤，构建一个图模型，计算各样本点间的图距离矩阵以及无限次随机游走概率矩阵，然后在图模型上交替迭代更各类中心以及类成员直至收敛。本发明所提出的疲劳随机游走模型可以快速实现非线性的流行聚类并为每类选取一个代表点，从而克服传统k-means只在样本服从高斯分布时能够取得好效果的缺陷。本发明对图像、文本以及视频等具有低维流形分布的高维数据具有很好的聚类效果，同时能够为每类指定一个最具代表性的点，方法实现简单，易于操作。
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