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公开(公告)号：CN119130806A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411143868.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06T7/90
Abstract: 本发明涉及磁粒子成像技术领域，公开了一种提高磁粒子成像空间分辨率的方法、装置及设备，方法包括：获取SM分量数据，并将SM分量数据从复数域转化到RGB域，得到SM样本数据；为SM样本数据添加白噪声，得到SM加噪样本数据，SM样本数据与对应的SM加噪样本数据构成匹配数据对；利用匹配数据对对预设SM去噪模型进行训练得到SM去噪模型；利用SM去噪模型对实际SM数据进行去噪，并利用去噪后的实际SM数据重建磁粒子图像。本发明通过训练SM去噪模型，实现对SM分量去噪，减少了重建磁粒子图像的噪声信息，进而提升了磁粒子成像的空间分辨率，得到高分辨率的成像结果，更好地辅助医生进行临床影像判读与诊断。
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公开(公告)号：CN115844366A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310126472.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0515 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于磁粒子成像技术领域，具体涉及一种基于磁粒子成像的手持式乳腺肿瘤检测装置、方法、电子设备，旨在解决现有肿瘤检测方法设备体积大、专业化程度高、灵敏度低的问题。本装置包括：线圈模块，供电模块，机械辅助模块，信号预处理模块，控制、信号处理与可视化模块；所述线圈模块包括多组平行排布的线圈探头；所述线圈探头包括驱动线圈单元、接收线圈单元和补偿线圈单元。本发明的乳腺肿瘤检测装置体积更小，做到手持式的便捷检测，提高了乳腺肿瘤检测灵敏度，降低了乳腺肿瘤的判读难度，更有助于乳腺肿瘤的治疗。
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公开(公告)号：CN114821057A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210460043.2
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于MPI图像分割领域，具体涉及了一种基于局部最大值点阈值膨胀的MPI图像分割方法、系统及设备，旨在解决的问题。本发明包括：基于阈值分割方法，区分待分割MPI图像的前景信号和背景信号；通过K‑means聚类方法对所述前景MPI图像信号聚类，获得不同类别的聚类中；选择各聚类中心设定区域的邻域像素，并获取各聚类的局部最大信号强度点所在位置；分别基于各聚类的局部最大信号强度点所在位置，结合各位置对应的信号强度，进行阈值膨胀操作，获得各聚类的膨胀区域；合并各聚类的膨胀区域，获得待分割MPI图像的分割结果。本发明基于局部最大值点的阈值膨胀MPI图像分割方法，实现了鲁棒且准确的MPI图像分割，降低MPI图像分割所存在的选择性偏差的影响。
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公开(公告)号：CN108197711A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711328671.0
申请日：2017-12-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人工智能和认知神经科学综合领域，具体涉及一种基于类脑多感觉注意切换的计算方法，即为了解决在多感官信息的输入的环境下更加可靠的信息的选择问题，该方法包括：S1、基于大脑视觉皮层模型进行数字图像的内容识别，得到视觉数字序列；S2、基于大脑听觉皮层模型进行数字音频的内容识别，得到听觉数字序列；S3、基于数字序列，采用数字推理模型分别进行数字归纳推理，计算数字序列之间的规律并存储；S4、基于视觉-听觉注意切换模型，选择权重较高的信息作为当前可靠的模态信息进行推理计算，得出识别结果。本发明能够同时完成视觉、听觉、推理、注意切换等一系列类人行为，在不同的环境下准确选择可靠的信息进行进一步处理。
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公开(公告)号：CN103699663B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310741535.X
申请日：2013-12-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模知识库的热点事件挖掘方法，其包括：一种基于大规模知识库的热点事件挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：基于互联网中获取的数据，自动构建面向文本理解的大规模知识库，并实现其自动优化和知识更新；基于大规模知识库，对待检测的短文本进行结构化信息抽取，并根据所抽取的结构化信息对所述待检测的短文本进行分类，筛选出相应事件类文本；基于大规模知识库，将所筛选的事件类文本进行聚类，进而筛选出热点事件。本发明具有以下优点：自动从互联网中抽取结构化知识表示，并为实例和概念之间的语义关系建立结构化元组表示，并且具有知识回溯模式，提高了对短文本进行结构化信息抽取的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821057B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210460043.2
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于MPI图像分割领域，具体涉及了一种基于局部最大值点阈值膨胀的MPI图像分割方法、系统及设备，旨在解决的问题。本发明包括：基于阈值分割方法，区分待分割MPI图像的前景信号和背景信号；通过K‑means聚类方法对所述前景MPI图像信号聚类，获得不同类别的聚类中；选择各聚类中心设定区域的邻域像素，并获取各聚类的局部最大信号强度点所在位置；分别基于各聚类的局部最大信号强度点所在位置，结合各位置对应的信号强度，进行阈值膨胀操作，获得各聚类的膨胀区域；合并各聚类的膨胀区域，获得待分割MPI图像的分割结果。本发明基于局部最大值点的阈值膨胀MPI图像分割方法，实现了鲁棒且准确的MPI图像分割，降低MPI图像分割所存在的选择性偏差的影响。
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公开(公告)号：CN119048354A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411050278.X
申请日：2024-08-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/4076 , G06T3/4046
Abstract: 本发明公开了一种系统矩阵的数据校准方法及装置，涉及系统矩阵的数据校准技术领域，其中，方法，获取目标系统矩阵SM对应的目标图像后，将目标SM对应的目标图像输入目标SM校准网络，得到目标SM对应的目标图像的校准结果，目标SM校准网络是预先训练好的神经网络，目标SM校准网络包括：数字编码单元、特征提取与非线性映射单元、上采样重建单元。本发明可以实现对目标SM对应的低分辨率目标图像进行校准得到目标SM对应的高分辨率目标图像，并且目标SM的校准效率高且校准质量好，最终还有利于降低目标SM重建出图像的损失率。
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公开(公告)号：CN116934597B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311183285.2
申请日：2023-09-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于磁粒子成像的空间分辨率提升技术领域，具体涉及一种基于FDNN模型的磁粒子成像空间分辨率提升方法，旨在解决现有技术在进行磁粒子图像的空间分辨率提升时存在成像灵敏度或对比度降低、采集系统矩阵耗时长的问题。本发明方法包括：获取待进行空间分辨率提升的低空间分辨率MPI图像，作为输入图像；将输入图像输入训练好的FDNN模型中，得到高空间分辨率图像；其中，FDNN模型包括频率分离单元、低频信息处理单元、高频信息处理单元。本发明在进行磁粒子图像的空间分辨率提升时避免了优
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公开(公告)号：CN114998471A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210712519.7
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于磁粒子成像的图像重建领域，具体涉及一种基于RecNet模型的磁粒子成像重建方法、系统、设备，旨在解决现有的磁粒子成像重建方法中，基于系统矩阵的重建方法获取系统矩阵难度大，重建的结果包含噪声和伪影，x‑space的重建方法重建图像质量、清晰度较差的问题。本方法包括：获取待成像重建的一维MPI信号，作为输入信号；将输入信号及其对应的无磁场点速度信号，输入训练好的磁粒子重建模型RecNet进行图像重建，得到二维MPI图像；磁粒子重建模型RecNet基于域转换网络、改进的UNet网络构建。本发明可以在不获取系统矩阵的情况下获得高质量的、清晰的磁粒子分布图像。
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公开(公告)号：CN108197698A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711325022.5
申请日：2017-12-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于认知神经技术领域，具体涉及一种基于多模态融合的多脑区协同自主决策方法。旨在解决现有无人机避障技术成本较高、不够机动灵活以及现有的强化学习方法要求控制对象具有强烈的容错能力的问题。本发明提供一种基于多模态融合的多脑区协同自主决策方法，包括获取障碍物的空间位置信息，将其输入预先构建的多脑区协同强化学习模型；根据环境反馈的奖励信息，通过多巴胺调控和突触可塑性机制，更新所述多脑区协同强化学习模型，实现无人机自主避障。本发明能够准确地评估场景中障碍物的危险程度，并且模拟人脑自主学习过程，让无人机快速准确地学习到避障策略，实现自主躲避障碍物，完成任务。
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