公开(公告)号：CN119693371A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510206299.4

申请日：2025-02-25

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 肖文栋 ,  谭林灵 ,  姜程鹏 ,  牛泽婧 ,  邹艺

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046

Abstract: 本发明提供了基于深度学习的喉镜图像超分辨率提升方法、系统及设备，该系统包括：图像预处理模块、浅层特征提取模块、深层特征提取模块和图像重建模块；图像预处理模块基于小波变换实现模糊图像增强；浅层特征提取模块用于从低分辨率喉镜图像中提取浅层特征；深层特征提取模块用于从浅层特征中捕捉深层特征，通过将浅层特征与捕捉到的深层特征进行特征融合，生成最终特征；图像重建模块用于从学习到的最终特征重建出高分辨率喉镜图像。本方案能够显著提升图像分辨率和图像细节，有效减少伪影和噪声干扰，提升图像的视觉质量，并提高图像处理的效率和稳定性。

公开(公告)号：CN119679384A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510206933.4

申请日：2025-02-25

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 肖文栋 ,  李城霖 ,  姜程鹏 ,  陈星灿 ,  邹艺

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/08 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131

Abstract: 本发明属于人工智能、人体生理数据处理及计算机数据处理技术领域，尤其涉及基于联合域分析的生理参数检测方法及系统，其包括降噪处理、数据获取，解决了现有技术存在由于在检测过程中存在信号强度减弱、检测范围缩短、信噪比降低、多径效应增强等诸多问题，从而影响生理参数检测的准确性和稳定性的问题，不仅提高了生理参数检测的准确性和稳定性，还在数据处理过程中有效地减少了噪声干扰，增强了信号的可解析性和可靠性。