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公开(公告)号：CN115462771B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202110653181.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 上海交通大学 , 华存数据信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种心率估计方法，包括：获取心冲击信号；将所述心冲击信号划分为无动作干扰段和有动作干扰段；对所述无动作干扰段进行J峰检测，以得到第一J峰序列；根据所述第一J峰序列和点过程模型构建J峰检测模型；采用所述J峰检测模型对所述有动作干扰段进行J峰检测，以得到第二J峰序列；以及根据所述第一J峰序列和所述第二J峰序列得到心率估计值。本发明可以有效识别出心冲击信号中的无动作干扰段和有动作干扰段，并能够基于无动作干扰段和点过程模型构建J峰检测模型，以对有动作干扰段进行J峰检测，从而得到准确的心率估计值。
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公开(公告)号：CN114973043A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110192794.6
申请日：2021-02-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的运动鲁棒心脏脉冲峰峰间隔测量方法及装置，所述方法包括以下步骤：采集包含人脸的图像序列，对目标人脸进行跟踪，形成目标人脸图像序列；对所述目标人脸图像序列中的各图像进行皮肤区域分割，获得感兴趣区域；获得所述感兴趣区域的RGB信号；对所述RGB信号进行干扰消除处理，获得远程光电容积信号；采用多个间隔估计器对所述远程光电容积信号进行心脏脉冲峰峰间隔估计，并获得对应的概率密度函数；将各间隔估计器的估计结果进行融合处理，获得最终的心脏脉冲峰峰间隔。与现有技术相比，本发明具有估计准确性高、成本低、使用方便等优点。
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公开(公告)号：CN1792342A
公开(公告)日：2006-06-28
申请号：CN200510030765.0
申请日：2005-10-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B19/00
Abstract: 一种计算机应用技术领域的手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准系统，多模式基准面膜制备贴附模块完成制备多模式基准面膜；基准面膜图像复原和术前多模式图像配准模块输出多模式医学图像空间上的基准面膜表面轮廓、术前多模式医学图像配准变换关系到基准面膜表面配准融合模块；基准面膜外表面术中采集模块准确定位并输出基准面膜外表面点集在术中坐标空间上的位置信息到基准表面配准融合模块；基准表面配准融合模块得到术前多模式医学图像空间和术中病人坐标空间的配准融合关系。本发明在手术导航等图像治疗中提高术前图像和术中图像配准精度，做到对病人的多模式医学成像信息进行便捷、高精度的配准。
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公开(公告)号：CN114557685A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202011360581.1
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/024 , A61B5/11 , A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种非接触式运动鲁棒心率测量方法及装置，所述方法包括以下步骤：采集原始心冲击信号和人脸图像序列；在所述人脸图像序列中提取感兴趣区域，基于所述感兴趣区域计算远程光电容积信号；对所述原始心冲击信号进行最大重叠离散小波分解，以分解出的与心率相关的子成分表示心冲击信号；基于心冲击信号与远程光电容积信号的融合计算获得心率。与现有技术相比，本发明具有估计准确性高、成本低、使用方便等优点。
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公开(公告)号：CN114170076A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111272433.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于超分辨率的从视频中提取目标物体信息的方法及应用，所述方法包括以下步骤：采集包含目标物体的视频序列；将所述视频序列分割为子块并输入至一经训练的深度展开网络模型中进行求解，将输出进行拼接获得目标物体的预测结果；所述深度展开网络模型为卷积鲁棒主成分分析深度展开网络，根据基于鲁棒主成分分析的深度展开算法结合超分辨率模块构建获得。与现有技术相比，本发明具有实时性高、去干扰、检测准确等优点，将上述方法应用于X射线血管造影视频时，可有效降低背景类血管结构和复杂混合噪声的影响，显著提升小血管提取效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110033455A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201810026076.X
申请日：2018-01-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种从视频中提取目标物体信息的方法，应用于透射成像视频，在所述视频的成像过程中，所述目标物体对成像光线有衰减作用，该方法包括以下步骤：S1、在原始视频中的每一帧图像中，考虑背景低秩特性和目标前景稀疏异常特性，结合低秩稀疏分解算法和目标特征细节增强及局部自适应滤波算法，分割出包含所述目标物体的目标区域；S2、根据所述原始视频，通过背景补全估算所述目标区域中像素的背景灰度值；S3、用所述原始视频在所述目标区域中像素的原始灰度值，减去或除以所述目标区域中像素的所述背景灰度值，得到所述目标区域中像素的前景灰度值。与现有技术相比，本发明具有有效去除噪声影响、目标复原精度高等优点。
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公开(公告)号：CN102436648B
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201110230395.0
申请日：2011-08-11
Applicant: 上海交通大学 , 上海基润生物科技有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于背景荧光消除的目标荧光光谱解混方法，包括以下步骤：(1)对图像进行预处理；(2)提取目标荧光区域；(3)得到目标荧光区域后，对多通道图像中该目标荧光区域的光子计数值都置为零；再利用目标荧光区域周围其他背景荧光的光子计数值对置零的区域进行背景荧光信号的平滑修补，得到背景荧光图像；(4)利用原始图像减去背景荧光图像，就得到了目标荧光图像，对所得目标荧光图像通过线性解混算法进行线性解混，得到最终目标荧光解混结果。与现有技术相比，本发明具有在通道稀疏的情况下仍然能够得到很好的解混效果等优点。
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公开(公告)号：CN102436648A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110230395.0
申请日：2011-08-11
Applicant: 上海交通大学 , 上海基润生物科技有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于背景荧光消除的目标荧光光谱解混方法，包括以下步骤：(1)对图像进行预处理；(2)提取目标荧光区域；(3)得到目标荧光区域后，对多通道图像中该目标荧光区域的光子计数值都置为零；再利用目标荧光区域周围其他背景荧光的光子计数值对置零的区域进行背景荧光信号的平滑修补，得到背景荧光图像；(4)利用原始图像减去背景荧光图像，就得到了目标荧光图像，对所得目标荧光图像通过线性解混算法进行线性解混，得到最终目标荧光解混结果。与现有技术相比，本发明具有在通道稀疏的情况下仍然能够得到很好的解混效果等优点。
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公开(公告)号：CN115462771A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110653181.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 上海交通大学 , 华存数据信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种心率估计方法，包括：获取心冲击信号；将所述心冲击信号划分为无动作干扰段和有动作干扰段；对所述无动作干扰段进行J峰检测，以得到第一J峰序列；根据所述第一J峰序列和点过程模型构建J峰检测模型；采用所述J峰检测模型对所述有动作干扰段进行J峰检测，以得到第二J峰序列；以及根据所述第一J峰序列和所述第二J峰序列得到心率估计值。本发明可以有效识别出心冲击信号中的无动作干扰段和有动作干扰段，并能够基于无动作干扰段和点过程模型构建J峰检测模型，以对有动作干扰段进行J峰检测，从而得到准确的心率估计值。
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公开(公告)号：CN112215865A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910625527.6
申请日：2019-07-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种荧光显微图像下的微液滴自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对带噪声的FMIM灰度图进行高斯噪声变换；对获得的图像降噪后进行高斯噪声逆变换，获得降噪后的微液滴图像；对降噪后的微液滴图像进行自适应对比度增强，获得微液滴增强结果图；提取微液滴增强结果图的类Radon特征，获得边缘特征图；分别对降噪后的微液滴图像及边缘特征图进行微液滴目标检测；合并两类图像的微液滴目标检测结果，将两类结果中圆心坐标差的绝对值和小于判别阈值的微液滴目标视为一个微液滴进行计数，得到最终的微液滴检测数目。与现有技术相比，本发明具有检测准确性高，可行性高等优点。
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