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公开(公告)号：CN111126403B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201911105440.2
申请日：2019-11-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种基于磁共振血管造影图像的脑血管分割方法和系统.发明目的是解决现有的基于统计模型的MRA图像脑血管分割方法中对细小血管的分割效果较差，血管的连续性不足的问题。针对已有模型中采用的单高斯模型来刻画脑血管灰度值分布的不足，本发明提出采用双高斯模型对脑血管组织进行建模。对MRA图像的整体灰度值分布进行拟合易产生参数漂移的问题，本发明提出细化灰度直方图的拟合区域，重点关注与脑血管分布相关的中高灰度值区域。另外，还引入了三维加权马尔科夫随机场，利用图像的局部邻域信息提高分割结果的连续性。
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公开(公告)号：CN112346866B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202011223743.7
申请日：2020-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种一种基于异步数据传输的GPU调度方法及系统。在深度学习推理时将CPU向GPU数据传输与GPU计算异步执行，将会极大的降低最终的延迟时间。因此，本发明提出了一个以并发量为自变量，系统吞吐量和时间延迟为因变量的定量模型。基于该模型，实现了一种利用两个进程隐藏数据传输延迟的调度算法，以提高系统性能。本发明可以通过正在执行的批量作业信息来计算确定下一个批量大小，并完全并行GPU数据传输和计算过程。同时，该算法能够实时匹配不断变化的并发量，在满足实时吞吐量要求的同时，最大限度地减少了作业延迟。
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公开(公告)号：CN113127661A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110376391.7
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于循环查询扩展的多监督医学图像检索方法，包括：以已知医学图像数据集对卷积神经网络进行训练，获得分类模型；以该分类模型对该已知医学图像数据集进行三元组挖掘，以挖掘出的三元组对该分类模型进行训练，以获得图像检索模型；对于目标医学图像，通过该图像检索模型从该已知医学图像数据集获得检索结果。本发明还涉及一种基于循环查询扩展的多监督医学图像检索系统，以及一种数据处理装置。本发明的多监督医学图像检索方法采用NM三元组挖掘，解决了仅适用标签信息或仅使用相似标签信息不足以满足CBMIR高精度要求的问题，并提出RQE查询扩展方法，进一步提高了医学图像检索的性能，充分利用了检索结果中的信息。
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公开(公告)号：CN104156411A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410368008.3
申请日：2014-07-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06F17/30557 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于多专家的专利价值数据综合处理系统，包括数据库子系统及综合处理子系统；数据库子系统包括：专利信息库，专家评估模型库及专家信息库；综合处理子系统，包括：任务生成模块、任务分配模块及综合评估处理模块；任务生成模块生成待评估任务；任务分配模块，根据待评估项目以及评估目的，从专家信息库中选择专家，将待评估任务推送给所选专家；综合评估处理模块，用于接收所选专家的返回的专利价值数据，对专利价值数据进行预处理并综合处理，得到综合处理报告；所选专家根据待评估任务进行评价得到专利价值数据，将评价结果回传给预处理模块。本发明能够对专家返回的专利价值数据进行综合处理，得到较为理想的评估结果。
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公开(公告)号：CN113127661B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110376391.7
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/53 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于循环查询扩展的多监督医学图像检索方法，包括：以已知医学图像数据集对卷积神经网络进行训练，获得分类模型；以该分类模型对该已知医学图像数据集进行三元组挖掘，以挖掘出的三元组对该分类模型进行训练，以获得图像检索模型；对于目标医学图像，通过该图像检索模型从该已知医学图像数据集获得检索结果。本发明还涉及一种基于循环查询扩展的多监督医学图像检索系统，以及一种数据处理装置。本发明的多监督医学图像检索方法采用NM三元组挖掘，解决了仅适用标签信息或仅使用相似标签信息不足以满足CBMIR高精度要求的问题，并提出RQE查询扩展方法，进一步提高了医学图像检索的性能，充分利用了检索结果中的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111259853A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010079647.3
申请日：2020-02-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感图像变化检测方法，包括：构建孪生神经网络模型，以Dice损失函数和交叉熵损失函数构成的联合损失函数作为该孪生神经网络模型的损失函数；构建数据集，以该数据集对该孪生神经网络模型进行训练及评估，以得到图像变化检测模型；以该图像变化检测模型对目标高分辨率遥感图像进行变化检测，得到该目标高分辨率遥感图像的变化区域的分割结果。本发明还提出公开了一种高分辨率遥感图像变化检测系统，以及一种计算机可读存储介质和设置有该计算机可读存储介质的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN112346866A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011223743.7
申请日：2020-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种一种基于异步数据传输的GPU调度方法及系统。在深度学习推理时将CPU向GPU数据传输与GPU计算异步执行，将会极大的降低最终的延迟时间。因此，本发明提出了一个以并发量为自变量，系统吞吐量和时间延迟为因变量的定量模型。基于该模型，实现了一种利用两个进程隐藏数据传输延迟的调度算法，以提高系统性能。本发明可以通过正在执行的批量作业信息来计算确定下一个批量大小，并完全并行GPU数据传输和计算过程。同时，该算法能够实时匹配不断变化的并发量，在满足实时吞吐量要求的同时，最大限度地减少了作业延迟。
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公开(公告)号：CN103369623A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201210084297.5
申请日：2012-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 苏州中科集成电路设计中心有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于传感器网络的对目标跟踪方法进行动态切换的方法。该方法首先由信息融合节点基于来自目标跟踪节点的目标状态信息来对运动目标的下一个位置的预测值和实际测量值之间误差的进行估计，以得到动态切换参考值dsr，并且在dsr大于预定的阈值ω时，给协同节点发送消息。协同节点根据经由图像传感器采集的当前场景的图像来判断当前的目标个数，并将其作为判断结果发送给信息融合节点。最后信息融合节点根据动态切换参考值和来自协同节点的判断结果，判断当前是否需要切换目标跟踪方法。该方法充分利用了廉价传感器节点和图像传感器节点的优点，可以更准确、更快速的找到目标切换的时机。
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公开(公告)号：CN1508684A
公开(公告)日：2004-06-30
申请号：CN02157879.6
申请日：2002-12-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种评价计算机机群系统可信性的方法，适用于机群系统设计时的可信性预测和对实际运行的机群的可信评价，其中包括如下步骤：1)用层次化的着色Petri网理论描述描述机群系统；2)将机群分为故障、故障侦测、故障恢复和高可用系统四个模块，根据不同的机群结构设计模型；3)根据用户的输入参数，动态的生成各模块中相应的模型，然后将各模块连接成整体模型；4)采用模拟的方法进行求解；5)对结果进行统计，计算机群及机群上应用的多种可信性评价指标。这种方法适用于所有基于通用机群体系结构的机群系统。
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公开(公告)号：CN111126403A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911105440.2
申请日：2019-11-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于磁共振血管造影图像的脑血管分割方法和系统.发明目的是解决现有的基于统计模型的MRA图像脑血管分割方法中对细小血管的分割效果较差，血管的连续性不足的问题。针对已有模型中采用的单高斯模型来刻画脑血管灰度值分布的不足，本发明提出采用双高斯模型对脑血管组织进行建模。对MRA图像的整体灰度值分布进行拟合易产生参数漂移的问题，本发明提出细化灰度直方图的拟合区域，重点关注与脑血管分布相关的中高灰度值区域。另外，还引入了三维加权马尔科夫随机场，利用图像的局部邻域信息提高分割结果的连续性。
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