公开(公告)号：CN114155340B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202111220758.2

申请日：2021-10-20

Applicant: 清华大学

Inventor： 季向阳 ,  戴琼海 ,  张亿

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774

Abstract: 本申请涉及光场成像技术领域，特别涉及一种扫描光场数据的重建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：利用扫描光场系统对目标物进行扫描得到初始扫描光场数据，并从初始扫描光场数据中获取三维体数据的同时，抽取中任意一帧光场数据；对任意一帧光场数据进行重排，得到第一重排数据，并基于三维体数据和第一重排数据对三维卷积网络训练，得到训练完成的三维卷积网络，采集新的扫描或者单帧光场数据，并将光场数据进行重排，得到第二重排数据；将第二重排数据输入至训练完成的三维卷积网络，利用训练完成的三维卷积网络进行解卷积，得到三维成像结果。由此，该方法可以实现对光场数据进行快速重建，快速得到各向高分辨的三维结果。

公开(公告)号：CN118014032A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311828354.0

申请日：2023-12-27

Applicant: 清华大学

Inventor： 戴琼海 ,  陈一彤 ,  麦麦提·那扎买提 ,  乔飞 ,  吴嘉敏 ,  许晗 ,  周天贶 ,  李广普 ,  范静涛 ,  方璐

IPC: G06N3/067 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种光电融合可重构模拟智能计算系统及其任务学习方法，该系统包括：光学模拟计算模块和电学模拟计算模块，其中，光学模拟计算模块用于对输入的光学模拟信号进行特征提取和降维处理，得到满足预设维度的光学特征信号；电学模拟计算模块用于将光学特征信号转换为电学模拟信号，并对电学模拟信号进行计算得到模拟计算结果。由此，本申请通过建立仿真模型，根据当前学习任务确定训练集，利用机器学习等算法对光电融合模拟计算系统进行数值仿真训练，并在训练的过程中不断优化参数，最终完成当前学习任务。由此，解决了全光学人工神经网络和数字计算处理器完成机器学习任务的局限性等问题，具有高速度、低能耗、高鲁棒性、可重构等优势。

公开(公告)号：CN113052831B

公开(公告)日：2024-04-23

申请号：CN202110401742.5

申请日：2021-04-14

Applicant: 清华大学 ,  中国人民解放军总医院第一医学中心

Inventor： 徐枫 ,  周展平 ,  娄昕 ,  郭雨晨 ,  吕晋浩 ,  戴琼海

IPC: G06T7/00 ,  G16H30/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本申请提出一种脑部医学影像异常检测方法、装置、设备及存储介质，其中，具体实现方案为：获取未包含病灶的脑部三维医学影像样本；构建自编码器模型，初始化自编码器模型的模型参数，并将脑部三维医学影像样本作为输入和目标以训练所述自编码器模型；获取待检测脑部医学影像，并获取待检测脑部医学影像之中的病灶候选区域掩码图像；将待检测脑部医学影像输入至经过训练的自编码器模型，获得重构图像，并根据病灶候选区域掩码图像计算重构图像与待检测脑部医学影像间的重构误差；根据重构误差检测待检测脑部医学影像是否存在病灶。本申请降低了异常检测的实现难度和成本，同时提高了准确率。

公开(公告)号：CN115021826B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202210475945.3

申请日：2022-04-29

Applicant: 清华大学

Inventor： 戴琼海 ,  陈一彤 ,  周天贶 ,  吴嘉敏 ,  乔晖

IPC: H04B10/548 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/067 ,  G06N3/088 ,  H04B10/25

Abstract: 本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别涉及一种光计算通信智能编解码计算系统及方法，其中，系统包括：光计算编码模块，用于非监督地对输入的通信信息进行编码和加密，生成光通信信号；光纤通信模块，用于基于光纤发送光通信信号；以及光计算解码模块，用于接收光通信信号，并利用光学调制对光通信信号进行解码重建，还原出通信信息。由此，解决了相关技术中的光计算神经网络不适用于光通信的编码和解码功能，导致无法同时满足光通信的速度、质量和保密性需求的技术问题。

公开(公告)号：CN117541519A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202410032943.6

申请日：2024-01-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 戴琼海 ,  曾昀敏 ,  卢志 ,  吴嘉敏

IPC: G06T5/90 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种光场像差校正方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取当前光场数据；将当前光场数据输入基于隐式空间的光场像差校正网络，光场像差校正网络输出当前光场数据的光场像差和去噪后的当前光场数据；校正去噪后的当前光场数据的光场像差。由此，解决了相关技术中光场像差校正需要额外的光学硬件支撑，且对硬件要求较高导致迭代速度变慢，后期计算时间较长导致建模不精确、实时性较差等问题。

公开(公告)号：CN116912103A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310626934.5

申请日：2023-05-30

Applicant: 清华大学

Inventor： 吴嘉敏 ,  卢志 ,  戴琼海

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本申请涉及自适应光学技术领域，特别涉及一种元成像光学成像的数字像差校正方法及装置，其中，方法包括：获取元成像光学系统采集的多视角图像；计算多视角图像中不同视角图像的二维偏移量关系，并根据二维偏移量关系得到偏移矩阵；基于偏移矩阵，通过二维积分得到像差矩阵；利用像差矩阵生成新的偏移矩阵，且利用新的偏移矩阵对多视角图像进行数字偏移校正，使用孔径合成算法得到去除像差后的高分辨二维图像。由此，解决了相关技术中需要补充硬件支持实现偏转校正，导致光学系统体积较大且成像速度较慢，引起系统标定误差，大大降低成像性能，无法适用于更快速和复杂的成像环境等技术问题。

公开(公告)号：CN116523015A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310300927.6

申请日：2023-03-24

Applicant: 清华大学

Inventor： 郑纪元 ,  邓辰辰 ,  郭雨晨 ,  方璐 ,  范静涛 ,  吴嘉敏 ,  戴琼海

IPC: G06N3/067 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请涉及光学神经网络技术领域，特别涉及一种对于工艺误差鲁棒的光学神经网络训练方法、装置及设备，其中，方法包括：获取光学神经网络中神经元权重参数的加工误差分布得到权重误差模型；在对光学神经网络训练过程中，按照权重误差模型随机叠加噪声至神经元权重参数上，直到训练结束，得到训练完成的神经元权重参数；将训练完成的神经元权重参数映射为光学神经网络芯片的加工参数。由此，解决了相关技术中的光学神经网络芯片加工存在偏差，无法保证理论模型与芯片加工的完美映射，且通过对光的相位和幅度误差进行补偿，存在校准时间长，难度大等问题。

公开(公告)号：CN116338945A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310214960.7

申请日：2023-03-07

Applicant: 清华大学

Inventor： 戴琼海 ,  赵志锋 ,  吴嘉敏

IPC: G02B27/00

Abstract: 本申请涉及显微成像技术领域，特别涉及一种用于多光子成像的数字自适应光学方法及装置，其中，方法包括：基于双光子合成孔径显微镜，利用小孔径激发光束采集三维样本投影，生成不同视角的小孔径成像结果，并计算成像过程中的系统畸变或组织散射带来的波前畸变相位引起不同子孔径的图像产生的横向偏移向量，在基于三维样本信息得到三维重建结果的过程中，根据横向偏移向量补偿光学畸变。本申请实施例可以根据数字自适应光学，基于各小孔径图像产生的横向偏移向量，补偿系统光学畸变并进行样本信息的三维重建，从而实现了高分辨率与高体成像速度的多光子成像，提升了光学系统的鲁棒性和实用性，使成像效率更高。

公开(公告)号：CN116269432A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211627958.4

申请日：2022-12-16

Applicant: 清华大学

Inventor： 林星 ,  严涛 ,  张海欧 ,  万森 ,  戴琼海

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  A61B5/374 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于衍射光子计算处理器的癫痫发作监控方法及装置，该方法基于衍射光子计算处理器构建衍射光子神经网络实现癫痫发作监控。通过对获取的脑电图信号进行预处理，得到特征电信号；将特征电信号输入至衍射光子神经网络，得到癫痫发作实时监控结果；衍射光子神经网络包括输入平面、多层衍射平面和输出平面，输入平面用于将特征电信号转换为光信号；多层衍射平面用于根据调制系数对光信号进行光调制；输出平面用于根据光调制后的光强度输出癫痫发作实时监控结果，利用光子计算技术处理大规模脑电信号。该方法可以应用于患者颅内和颅外脑电图信号处理，并且，减少硬件系统成本。

公开(公告)号：CN116245141A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310074506.6

申请日：2023-01-13

Applicant: 清华大学

Inventor： 徐枫 ,  薄子豪 ,  郭雨晨 ,  戴琼海

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本申请涉及深度学习技术领域，特别涉及一种迁移学习架构、方法、电子设备及存储介质，其中，迁移学习架构包括：一个或多个上游任务模型，每个上游任务模型包括多头注意力机制层，且多头注意力机制层整层扩展为专家网络层；下游任务模型，下游任务模型包括与多头注意力机制层层数相同的专家融合层，专家融合层与多头注意力机制层的每层对应，每层专家融合层中专家网络通过迁移所有上游任务模型的多头注意力机制层的对应层得到。由此，解决了相关技术中只能迁移一个上游任务模型，无法同时利用多个上游模型，对上游模型能力要求高等问题。