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公开(公告)号：CN114782336A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210363575.4
申请日：2022-04-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提出一种基于图卷积神经网络的纤维束取向分布的预测方法和装置，该方法包括：步骤一，利用球形反卷积算法，分别得到低角分辨率扩散核磁共振图像和对应的高角分辨率扩散核磁共振图像的神经纤维束取向分布数据，对低角分辨率扩散核磁共振图像的纤维束取向分布数据和高角分辨率扩散核磁共振图像的纤维束取向分布数据进行图建模；步骤二，将图中的数据节点的特征与其对应的邻居节点的特征串联，形成网络输入特征；步骤三，将网络输入特征输入到图卷积神经网络，得到预测的纤维束取向分布数据。本发明可以对由低角分辨率dMRI图像计算得到纤维束取向分布数据进行预测，得到了类似于由高角分辨率dMRI获得的纤维束取向分布数据。
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公开(公告)号：CN113256536B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110682443.3
申请日：2021-06-18
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于小波分析的超高维数据重建深度学习方法，利用高维高阶的离散小波包变换来扩展高维数据到不同的频域通道，结合多个并行的神经网络，实现了高维数据的重构任务；先进行数据预处理，再通过小波包变换为不同频带子域的小波包系数，输入到为其搭建并训练独立网络，网络的输出通过小波包反变换，重建原始图像。本发明利用高维数据经小波变换后各频域独立的性质，并行地利用GPU内存，加速了神经网络的训练进程，使原受限于硬件计算资源的深度学习人工任务变为可能。本发明亦推广到分割及生成任务。对于分割任务，U‑net网络输出结果经反卷积上采样为原始图像分辨率分割标签。对于生成任务，各通道的神经网络改为GAN。
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公开(公告)号：CN113741701A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111159943.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于体感手势控制的脑神经纤维束可视化方法及系统，方法包括捕获手部图像；将手部与背景分离；识别用户手势，分析手势的变化状态；根据手势信息，对应神经纤维束模型进行实时操作；系统包括：体感设备、计算机和显示器，体感设备采用深度相机，其中，计算机包括体感设备接口模块、手势识别控制模块、后端服务器、可视化界面的前端模块，手势识别控制模块又包括：手势分离模块、手势识别模块、手势控制模块；本发明主要解决了鼠标和键盘不易对三维纤维束进行复杂交互操作的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113256536A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110682443.3
申请日：2021-06-18
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于小波分析的超高维数据重建深度学习方法，利用高维高阶的离散小波包变换来扩展高维数据到不同的频域通道，结合多个并行的神经网络，实现了高维数据的重构任务；先进行数据预处理，再通过小波包变换为不同频带子域的小波包系数，输入到为其搭建并训练独立网络，网络的输出通过小波包反变换，重建原始图像。本发明利用高维数据经小波变换后各频域独立的性质，并行地利用GPU内存，加速了神经网络的训练进程，使原受限于硬件计算资源的深度学习人工任务变为可能。本发明亦推广到分割及生成任务。对于分割任务，U‑net网络输出结果经反卷积上采样为原始图像分辨率分割标签。对于生成任务，各通道的神经网络改为GAN。
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公开(公告)号：CN113643336B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110844296.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于球极坐标系深度神经网络的三维图像刚性匹配方法，包括如下步骤：S1，构建球极坐标三维图像；S11，将医学影像的三维直角坐标系转换到球极坐标系；S12，以球极坐标系为轴建立三维直角坐标系；S2，对公开的数据集进行预处理，S3，构建卷积神经网络模型并且基于数据集训练网络模型；S31，构建球极坐标三维卷积神经网络模型，输出得到特定的特征空间；S32，基于数据集训练球极坐标三维卷积神经网络模型；S33，对卷积神经网络输出的角变量特征图做插值处理；S4，评估模型的性能；使用卷积神经网络提取三维医学影像中核磁共振影像的低维配准特征用于快速配准，与传统方法对比，减少了时间成本。
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公开(公告)号：CN113934890B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111538104.4
申请日：2021-12-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/783 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N19/124
Abstract: 本发明涉及视频制作领域，尤其涉及一种自动文字生成场景视频的方法及系统，该系统包括：构图逻辑生成模块，用于根据输入的文本描述，生成构图的构图模板图像；图像内容生成模块，输入为构图逻辑生成模块生成的构图模板图像，输出为渲染后的实景图；图像动态化模块，将图像内容生成模块输出的实景图，变换为连续的多帧图像，生成动态视频。本发明基于自然语言预训练模型和计算机视觉技术，通过给定的语言输入自动生成短视频，而不需要第三方人工干预，大大提高了短视频制作的效率，同时生成的短视频具有真实性和多样性，保证了生成视频的质量和视频素材的新颖。
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公开(公告)号：CN113934890A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111538104.4
申请日：2021-12-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/783 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N19/124
Abstract: 本发明涉及视频制作领域，尤其涉及一种自动文字生成场景视频的方法及系统，该系统包括：构图逻辑生成模块，用于根据输入的文本描述，生成构图的构图模板图像；图像内容生成模块，输入为构图逻辑生成模块生成的构图模板图像，输出为渲染后的实景图；图像动态化模块，将图像内容生成模块输出的实景图，变换为连续的多帧图像，生成动态视频。本发明基于自然语言预训练模型和计算机视觉技术，通过给定的语言输入自动生成短视频，而不需要第三方人工干预，大大提高了短视频制作的效率，同时生成的短视频具有真实性和多样性，保证了生成视频的质量和视频素材的新颖。
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公开(公告)号：CN113643336A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110844296.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于球极坐标系深度神经网络的三维图像刚性匹配方法，包括如下步骤：S1，构建球极坐标三维图像；S11，将医学影像的三维直角坐标系转换到球极坐标系；S12，以球极坐标系为轴建立三维直角坐标系；S2，对公开的数据集进行预处理，S3，构建卷积神经网络模型并且基于数据集训练网络模型；S31，构建球极坐标三维卷积神经网络模型，输出得到特定的特征空间；S32，基于数据集训练球极坐标三维卷积神经网络模型；S33，对卷积神经网络输出的角变量特征图做插值处理；S4，评估模型的性能；使用卷积神经网络提取三维医学影像中核磁共振影像的低维配准特征用于快速配准，与传统方法对比，减少了时间成本。
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