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公开(公告)号：CN111489439B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010293554.0
申请日：2020-04-15
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供一种三维线图重建方法、装置和电子设备，该方法包括：获取前一帧图像的二维特征线段，以及当前帧图像的观测线段；确定所述观测线段中与所述二维特征线段匹配的匹配线段；根据所述匹配线段，确定拍摄设备的当前位姿；根据所述当前位姿，对所述匹配线段求解三角化，获得所述当前帧图像的三维线图。整个计算过程简单，提高了获取三维线图的效率，可实时获得当前帧图像的三维线图。
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公开(公告)号：CN111539988B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010293582.2
申请日：2020-04-15
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供一种视觉里程计实现方法、装置和电子设备，该方法包括：获取拍摄设备依次采集的第一图像、第二图像和第三图像；根据所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，利用生成模型，获得所述拍摄设备的位姿，其中，所述生成模型的训练样本包括根据光流图确定的向量，所述光流图根据依次采集的三幅样本图像获得。利用两帧的光流图确定的向量对生成模型进行训练，可提高生成模型对拍摄设备的位姿估计的精度。
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公开(公告)号：CN116433682A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111676854.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公布了一种利用锥束计算机断层扫描图像自动分割咀嚼肌的方法，创建基于双图推理的深度神经网络，将类图与区域图推理用于学习多类别肌肉的高层表示，对锥束计算机断层扫描图像内的不同类别肌肉区域关联进行建模；其中利用类图基于全连接网络的肌肉分类器中的可学习权重矩阵，获取特定类别的先验知识表示，并增强特定类别肌肉图像特征；本发明通过对锥束计算机断层扫描图像内的不同类别肌肉区域关联进行建模，使用类图与区域图推理挖掘肌肉先验表示和肌肉间的局部依赖和长程依赖关系，从低剂量的有噪锥束CT图像中高效地进行特征提取和学习，能够提升咀嚼肌的分割精度。
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公开(公告)号：CN115775267A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111042032.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公布了一种用于三维MRI图像的配准方法，其特征是，利用双路自注意力网络对图像内不同区域和图像之间的关系进行建模，基于对称的具有长残差连接的编码解码器网络3D U‑net构造配准网络模型，并利用双路自注意力网络增强三维图象的特征嵌入，同时利用卷积神经网络的局部特征，以及跨图像的全局特征上下文关系增强。本发明方法通过搭建配准网络模型，增强微分同胚配准中解剖结构语义对应的建模和识别，提高对三维MRI图像的配准精度。
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公开(公告)号：CN113139908B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010054129.6
申请日：2020-01-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/40 , G06T7/11 , G06T17/00 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04
Abstract: 本发明公布了一种三维牙列分割与标注方法，通过对牙冠形状分布和牙冠边界曲率的约束以改善牙冠边界分割混淆的问题；同时利用局部顶点之间的表观相似关系进一步消除错误分割区域。分割牙冠及其边界可用于进一步增强网络模型的特征提取与顶点分类性能。对于三维牙列网格模型其中N为三维牙列模型顶点个数，有效提取三维牙列网格模型的特征，并对三维牙列网格模型进行分割和标注，得到该网格模型上每个顶点的类别标签其中K为类别标签的数量；即得到单颗牙齿的准确分割并标注牙位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112581513A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910932750.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种锥束计算机断层扫描图像特征提取与对应方法，包括：计算得到锥束CT图像的超体素分解与谱空间正交基函数；2)建立体图像对应任务导向的深度神经网络并进行预训练，得到体图像对应任务导向的深度神经网络参数；训练体图像对应任务导向的深度神经网络；利用训练好的体图像对应任务导向的深度神经网络，对待处理的锥束CT图像实现特征提取与对应。采用本发明提供的技术方案，可以快速建立三维锥束计算机断层扫描图像对应与配准，进一步地，可进行计算机辅助的术中干预与在线的特征点定位与分割标签迁移。
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公开(公告)号：CN107203998B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201610157705.3
申请日：2016-03-18
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公布了一种对锥束CT(CBCT)图像进行牙列分割的方法，针对锥束CT图像中的感兴趣体图像区域定义图结构，基于半监督的随机游走算法和三维可变形模型配准定义的柔化约束，从CBCT图像中分割得到完整牙列。其中，利用三维可变形模型引入体图像的柔化约束，用于处理基于半监督标签扩散的体图像分割中的噪声；还采用迭代修正方法，对柔化约束下标记扩散以及三维模型对表面体素集的拟合问题，进行迭代求解，可有效地消除分割误差，改进单次标签扩散所获取的牙列分割，提高分割结果的精度，可满足口腔临床对于精度的要求。
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公开(公告)号：CN107730542B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201710755960.2
申请日：2017-08-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种锥束计算机断层扫描图像对应与配准方法，基于混合测度森林，利用非监督聚类森林生成锥束CT图像之间的超体素之间的稠密对应；再利用基于森林的测度估计锥束CT图像之间的超体素之间的稠密对应与锥束CT图像的配准。训练混合测度森林包括：提取超体素特征；训练初始聚类森林，估计超体素之间的相似度；估计弱标注；基于初始聚类森林迭代增强基于森林的测度；估计柔性一致度；在线测试将超体素特征输入到训练好的混合测度森林，估计超体素之间的相似度与对应，并估计柔性一致度；获取锥束CT图像之间的变形参数并实现配准。本发明可以快速建立三维锥束计算机断层扫描图像对应与配准。
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公开(公告)号：CN106175657B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510919621.4
申请日：2015-12-11
Applicant: 北京大学第一医院
Abstract: 本发明公开了一种视力自动检测系统，涉及医疗器械技术领域，包括：显示器；注视模型训练模块，用于通过在所述显示器的视力检测区域呈现图像，得到视力测试者注视图像的注视模型；视力测试模块，用于通过在所述显示器的视力检测区域呈现频率递增的测试光栅，得到视力测试者注视所述测试光栅的注视行为；测试结果处理模块，根据所述视力测试者的注视模型以及注视行为，确定注视预测值，并根据所述测试光栅的频率值以及注视预测值，得到所述视力测试者的视力测试结果。本发明能够自动得到视力检测结果，操作简单，便于掌握，对检测技巧要求大大减低，能够减少培训时间和人力成本，使适用范围更广，检测的准确率更高。
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公开(公告)号：CN103823889B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410084657.0
申请日：2014-03-10
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于L1范数全局几何一致性检验的错误匹配检测方法：使用尺度不变特征变换及词袋模型来提取并匹配两幅图像中的特征点；计算两幅图像的平方距离矩阵；使用黄金分割搜索法来求解：minλ>0||D1-λ.D2||1；计算差异矩阵E=||D1-λ*.D2||1；计算E矩阵各行元素之和并从大到小排序，并计算排序后各行和值的二次差分，取达到最大二次差分值的点作为门限值，所有行和高于门限值的，则该行所对应特征点对被判定为错误匹配对；去掉错误匹配对后，再根据两幅图像的真实匹配点对来计算图像间的相似度，继而根据相似度由大到小排序输出图像检索结果。本发明允许相似图像间存在复杂背景、部分遮挡以及各种相似几何变换；只利用了特征点的坐标信息，非常简单且高效。
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