一种肿瘤微环境及肿瘤基因突变检测系统、方法及设备

    公开(公告)号:CN113409888A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110687923.9

    申请日:2021-06-21

    Abstract: 本发明属于医学图像领域,具体涉及了一种肿瘤微环境及肿瘤基因突变检测方法、系统及设备。本发明系统包括图像扫描装置和上位机,上位机包括数据处理模块、肿瘤微环境检测模块和肿瘤基因突变检测模块,图像扫描装置拍摄离体肿瘤样本的全景扫描图像;对全景扫描图像进行预处理得到第一训练图集;将第一训练图集输入至预构建的生物标志物分布预测训练模型中进行迭代训练,得到生物标志物分布预测图集;肿瘤基因突变检测模块根据生物标志物分布预测图集确定第二训练图集;将第二训练图集输入到基因突变检测模型进行基因突变检测。本发明降低了实验成本,缩短了实验周期,并且降低了判读结果的主观性。

    面向海产品抓取的双目视觉实时感知定位方法、系统、装置

    公开(公告)号:CN110232711B

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN201910487521.7

    申请日:2019-06-05

    Abstract: 本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种面向海产品抓取的双目视觉实时感知定位方法、系统、装置,旨在解决海产品感知定位精度不够导致跟踪失败的问题。本系统方法包括获取双目视觉图像对并进行极线对齐;获取当前系统状态,若为true,基于深度学习算法获取对齐后的图像对中海产品的目标检测结果并根据左图、右图跟踪结果对比目标检测结果的中心点,得到跟踪器跟踪结果;若为false,所述目标检测结果包含任一预设种类海产品目标,将左图和右图的检测结果组成点对集合,进行极线、位置匹配,得到跟踪器跟踪结果,否则重新获取图相对;根据跟踪器跟踪结果和当前系统状态获取海产品种类及三维坐标。本发明提高了海产品感知定位的精度及可靠性。

    基于数字病理图像的细胞靶点表达预测方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN112669288A

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN202011606836.8

    申请日:2020-12-30

    Abstract: 本发明属于医学图像处理领域,具体涉及了一种基于数字病理图像的细胞靶点表达预测方法、系统及装置,旨在解决现有细胞靶点表达观测分析方法成本高昂、周期长以及需要专家进行人工判读,因而效率低、客观性较弱的问题。本发明包括:获取H&E染色数字扫描图像,并通过滑窗裁剪成设定大小的H&E图像切片;进行色域归一化以及图像对比度增强的预处理,获得预处理H&E图像切片;通过细胞靶点表达预测模型获取不同细胞荧光表达的概率分布图;对于任一像素点,以其对应于概率分布图的概率最大的类别作为预测类别。本发明预测效率高、客观性强、预测结果准确率和精度高。

    基于卷积神经网络的无创在体干细胞示踪方法及系统

    公开(公告)号:CN111276181A

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN202010062519.8

    申请日:2020-01-20

    Abstract: 本发明属于光学分子影像及生物自发荧光成像技术领域,具体涉及了一种基于卷积神经网络的无创在体干细胞示踪方法及系统,旨在解决现有技术计算复杂度高、无创在体干细胞示踪精度达不到预期的问题。本发明包括:获取无创在体干细胞对应荧光强度向量,并结合生物体表节点进行光子密度强度归一化处理;基于归一化后的体表节点荧光强度向量,通过训练好的无创在体干细胞示踪网络,获取无创在体干细胞的位置向量;基于无创在体干细胞的位置向量,实现无创在体干细胞示踪。本发明进行网络输入向量、输出向量预处理,获得适用于卷积神经网络的数据,并通过仿真数据进行网络训练,网络模型在干细胞示踪领域精度高,速度快。

    海产品抓取的双目视觉实时感知定位方法、系统、装置

    公开(公告)号:CN110232711A

    公开(公告)日:2019-09-13

    申请号:CN201910487521.7

    申请日:2019-06-05

    Abstract: 本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种海产品抓取的双目视觉实时感知定位方法、系统、装置,旨在解决海产品感知定位精度不够导致跟踪失败的问题。本系统方法包括获取双目视觉图像对并进行极线对齐;获取当前系统状态,若为true,基于深度学习算法获取对齐后的图像对中海产品的目标检测结果并根据左图、右图跟踪结果对比目标检测结果的中心点,得到跟踪器跟踪结果;若为false,所述目标检测结果包含任一预设种类海产品目标,将左图和右图的检测结果组成点对集合,进行极线、位置匹配,得到跟踪器跟踪结果,否则重新获取图相对;根据跟踪器跟踪结果和当前系统状态获取海产品种类及三维坐标。本发明提高了海产品感知定位的精度及可靠性。

    仿豹鲂鮄鱼水下机器人
    56.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110203359A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910474817.5

    申请日:2019-06-03

    Abstract: 本发明属于仿生机器人技术领域,具体涉及一种仿豹鲂鮄鱼水下机器人,旨在解决现有技术中水下机器人的螺旋桨推进方式工作环境适应性差、运动状态不稳定、难以满足实际工作需求,低速运动时工作效率低等问题。本发明仿豹鲂鮄鱼水下机器人包括鱼身本体、背鳍、一对胸鳍、尾舱和尾鳍,所述鱼身本体内部设置有控制单元,本发明仿豹鲂鮄鱼水下机器人在控制单元的控制下,可以在水中采用两种推进模式,本发明兼具良好的机动性和运动稳定性,环境适应性强,可在复杂的海底环境中实现平稳运动,同时本发明拥有信息采集模块和探测模块可应用于水下环境监测、水下勘察。

    利用虚拟现实手柄确定机器人轨迹的规划方法及系统

    公开(公告)号:CN107214702A

    公开(公告)日:2017-09-29

    申请号:CN201710515072.3

    申请日:2017-06-29

    Abstract: 本发明涉及一种利用虚拟现实手柄确定机器人轨迹的规划方法及系统,所述规划方法包括:在第一个采样周期内,获取虚拟现实手柄的初始手柄位姿和机器人的初始位姿,并获取所述虚拟现实手柄的当前手柄位姿;对所述初始手柄位姿和当前手柄位姿进行预处理得到虚拟现实手柄的位姿增量,并转换为机器人的位姿增量;根据所述机器人的初始位姿及位姿增量确定机器人的目标位姿;将表征所述机器人的目标位姿的离散点连成折线,在任意相邻的两条折线之间插入过渡段轨迹进行平滑处理,得到平滑曲线,其中,所述平滑曲线包括位置曲线和姿态曲线;对所述平滑曲线进行位姿插补,得到离散的插补点,根据所述插补点可快速准确的确定机器人的运行轨迹。

    一种机器人先顺时针再逆时针运动控制方法

    公开(公告)号:CN103552070B

    公开(公告)日:2015-07-15

    申请号:CN201310595427.6

    申请日:2013-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种机器人先顺时针再逆时针运动控制方法,该方法包括以下步骤:设定并输入多个机器人运动参数;计算机器人运动的第一圆心的坐标;计算机器人运动的第二圆心的坐标;计算第一圆心指向第二圆心的第一单位向量;计算第一单位向量与第二单位向量之间的夹角;计算机器人运动的第一转换点的坐标;计算机器人运动的第二转换点的坐标;计算由第一转换点指向第二转换点的第二单位向量;计算机器人运动的第一转角;计算机器人运动的第二转角;基于上述运动路径参数,对于机器人的先顺时针后逆时针运动进行控制。本发明结合机器人学知识,利用坐标旋转变换方法实现了对于机器人先逆时针再顺时针运动的控制,本发明简单而且有效。

    一种机器人先顺时针再逆时针运动控制方法

    公开(公告)号:CN103552070A

    公开(公告)日:2014-02-05

    申请号:CN201310595427.6

    申请日:2013-11-22

    CPC classification number: B25J9/1666

    Abstract: 本发明公开了一种机器人先顺时针再逆时针运动控制方法,该方法包括以下步骤:设定并输入多个机器人运动参数;计算机器人运动的第一圆心的坐标;计算机器人运动的第二圆心的坐标;计算第一圆心指向第二圆心的第一单位向量;计算第一单位向量与第二单位向量之间的夹角;计算机器人运动的第一转换点的坐标;计算机器人运动的第二转换点的坐标;计算由第一转换点指向第二转换点的第二单位向量;计算机器人运动的第一转角;计算机器人运动的第二转角;基于上述运动路径参数,对于机器人的先顺时针后逆时针运动进行控制。本发明结合机器人学知识,利用坐标旋转变换方法实现了对于机器人先逆时针再顺时针运动的控制,本发明简单而且有效。

    一种基于模糊人工势场技术的水下机器人避障控制方法

    公开(公告)号:CN115220444B

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202210754183.0

    申请日:2022-06-28

    Abstract: 本发明提供一种基于模糊人工势场技术的水下机器人避障控制方法,其中方法包括:确定当前位置、当前速度、障碍物位置和障碍物速度;基于当前位置、当前速度、障碍物位置和障碍物速度,确定期望目标位置;基于模糊人工势场,应用当前位置、当前速度、障碍物位置、障碍物速度和期望目标位置,确定到达期望目标位置的规划避障路径;基于规划避障路径,应用滑模控制进行实时控制,到达期望目标位置,该方法通过模糊人工势场确定当前位置到期望目标位置的规划避障路径,并通过滑模控制完成避障任务,克服障碍物移动对水下机器人运动的影响,实现了同时对静态障碍物和动态障碍物的避障任务,进而提高水下多变环境的避障任务的效果。

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