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公开(公告)号：CN109064549A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810774486.2
申请日：2018-07-16
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06T17/00 , G06N3/0454 , G06T19/00
Abstract: 本发明提供了一种标志点检测模型生成方法及标志点检测方法。所述生成方法包括：构建含有预先标记的标志点的三维模型；获取三维模型多个不同视角的二维图像，并将标志点的三维位置数据转换为二维位置数据；利用深度学习方法，将每个视角的二维图像及标志点的二维位置数据作为输入分别训练得到多个神经网络模型；获取具标志点的第二响应图，并对所述第一响应图进行修正得到修正的第一响应图，将修正的第一响应图上标志点的位置数据作为映射层输入，通过映射关系得到标志点的预测三维位置数据；根据原始三维位置数据和预测三维位置数据计算得到损失值，响应损失值满足预设条件得到训练完成的标志点检测模型。本发明提供的方法具有性能好的优点。
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公开(公告)号：CN109166183B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810780286.8
申请日：2018-07-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种解剖标志点识别方法，包括根据三维体数据建立第一三维模型，对第一三维模型的解剖标志点进行标记，并标记对应的网格标签；将所述第一三维模型进行平面化处理，得到二维图像数据，并将所述第一三维模型对应的网格标签进行平面化处理，得到二维标签数据；将二维图像数据和二维标签数据进行训练，得到第二模型；将多组预测数据分别作为所述第二模型的输入数据，得到多组预测结果；对所述多组预测结果分别执行全局无缝参数化过程的逆操作，得到多组第三三维模型；根据所述多组第三三维模型确定目标模型；根据所述目标模型和预设能量函数确定目标网格标签对应的标志点。在保证实际可用的前提下，减小了计算复杂度，提高了时间效率。
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公开(公告)号：CN112501426B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202011257850.1
申请日：2020-11-12
Applicant: 中南大学 , 湖南天泰天润新能源科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种从磷酸铁锂电池废极粉中分离微细粒铜的方法，涉及固体废弃物回收处理技术领域。该方法主要包括以下步骤：将磷酸铁锂电池废极粉以一定的磨矿浓度通过棒磨磨细，再所得浆料中加入适量浓度的分散剂使微细粒的磷酸铁锂、石墨、铜等充分分散和悬浮，然后将浆料以一定的浓度输送至超重力分选设备中，并通过调控分选机的重力加速度和反冲水压，最终将微细粒铜从废极粉中分离并富集得到铜颗粒精矿。本分选工艺具有流程短、设备简单、分离效果好、锂损失量少、试剂成本低、环境污染少、经济效益高的优势。
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公开(公告)号：CN109064549B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810774486.2
申请日：2018-07-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06T17/00 , G06T19/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种标志点检测模型生成方法及标志点检测方法。所述生成方法包括：构建含有预先标记的标志点的三维模型；获取三维模型多个不同视角的二维图像，并将标志点的三维位置数据转换为二维位置数据；利用深度学习方法，将每个视角的二维图像及标志点的二维位置数据作为输入分别训练得到多个神经网络模型；获取具标志点的第二响应图，并对所述第一响应图进行修正得到修正的第一响应图，将修正的第一响应图上标志点的位置数据作为映射层输入，通过映射关系得到标志点的预测三维位置数据；根据原始三维位置数据和预测三维位置数据计算得到损失值，响应损失值满足预设条件得到训练完成的标志点检测模型。本发明提供的方法具有性能好的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109146845A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810774478.8
申请日：2018-07-16
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T7/13 , G06T2207/20032 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/20132 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的头颅影像标志点检测方法，包括如下步骤：数据预处理、训练集的选择、网络结构的设计以及损失函数的选择。与相关技术相比较，本发明提供的基于卷积神经网络的头颅影像标志点检测方法具有如下有益效果：可以有效减少噪音数据对训练结果的影响；可以降低距离图像块较远的点对预测结果的影响，最终提升了预测精度；提升了标志点的定位精度。
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公开(公告)号：CN107423665A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710222229.3
申请日：2017-06-05
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于BP神经网络的三维人脸分析方法，先校正三维人脸模型，然后获得三维人脸特征点的三维坐标，变换成训练数据，进而建立人脸分析模型和人脸分析分类器，输出人脸分析结果。本发明还提供了一种基于BP神经网络的三维人脸分析系统。与相关技术相比，本发明提供的一种基于BP神经网络的三维人脸分析方法及其分析系统可以输出人脸分析结果，以便于基于该人脸分析结果进行人脸美貌评判，并通过设置人脸分析分类器来更好地对人脸美貌进行分类研究；通过将三维人脸特征点作训练数据来使得图像更准确，不仅如此，本发明对人脸美学研究和医疗整容的发展也具有一定的促进作用。
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公开(公告)号：CN107154036A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710184201.5
申请日：2017-03-24
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/10081 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明提供了一种基于亚像素的血管分割方法，包括以下步骤：S1、将Dicom文件序列转换为计算机通用的Bmp文件序列；S2、生成粗边缘检测结果；S3、将所述粗边缘检测结果生成链表记录下来；S4、获取边缘坐标；S5、获取三维血管结构；S6、采用26邻域对所述三维血管结构进行区域生长分割，实现交互式分割出指定血管结构。本发明还提供了一种基于亚像素的血管分割系统。与相关技术相比，本发明具有如下有益效果：解决了Dicom文件调窗处理中的越界现象，改善了显示效果；解决了粗边缘检测中阈值选取难的问题，并且血管边缘更加清晰，细节更加完善；可以将血管分割达到亚像素级精度；可交互式地分割指定血管结构。
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公开(公告)号：CN109166183A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810780286.8
申请日：2018-07-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种解剖标志点识别方法，包括根据三维体数据建立第一三维模型，对第一三维模型的解剖标志点进行标记，并标记对应的网格标签；将所述第一三维模型进行平面化处理，得到二维图像数据，并将所述第一三维模型对应的网格标签进行平面化处理，得到二维标签数据；将二维图像数据和二维标签数据进行训练，得到第二模型；将多组预测数据分别作为所述第二模型的输入数据，得到多组预测结果；对所述多组预测结果分别执行全局无缝参数化过程的逆操作，得到多组第三三维模型；根据所述多组第三三维模型确定目标模型；根据所述目标模型和预设能量函数确定目标网格标签对应的标志点。在保证实际可用的前提下，减小了计算复杂度，提高了时间效率。
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公开(公告)号：CN112501426A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011257850.1
申请日：2020-11-12
Applicant: 中南大学 , 湖南天泰天润新能源科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种从磷酸铁锂电池废极粉中分离微细粒铜的方法，涉及固体废弃物回收处理技术领域。该方法主要包括以下步骤：将磷酸铁锂电池废极粉以一定的磨矿浓度通过棒磨磨细，再所得浆料中加入适量浓度的分散剂使微细粒的磷酸铁锂、石墨、铜等充分分散和悬浮，然后将浆料以一定的浓度输送至超重力分选设备中，并通过调控分选机的重力加速度和反冲水压，最终将微细粒铜从废极粉中分离并富集得到铜颗粒精矿。本分选工艺具有流程短、设备简单、分离效果好、锂损失量少、试剂成本低、环境污染少、经济效益高的优势。
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