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公开(公告)号：CN119445242A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411544317.1
申请日：2024-10-31
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及计算机图像处理领域，具体涉及一种基于超意见证据深度学习不确定性的图像分类分布外数据检测方法。包括以下步骤：步骤1数据集准备：步骤2超意见网络搭建及其训练优化；步骤3图像类别预测和分布外检测；本发明对传统证据理论的不确定性方法框架进行了创新性的扩展和完善，能够提取被传统证据深度学习忽略的图像共有的证据，能够更全面地提取证据，充分利用复杂图像中丰富的相似特征，从而显著提升对分布外数据的检测能力，并增强机器学习辅助应用的可靠性，显著提高模型对分布外数据的识别效果。
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公开(公告)号：CN119418100A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411440236.7
申请日：2024-10-15
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及计算机医学图像处理领域，提出了基于证据调和的不确定性医学图像分布外数据检测方法。该方法包括步骤：对输入的医学影像进行特征提取并生成特定证据表示，导出对应预测结果、不确定性度量，对分布外样本进行识别。本发明易于实现，对传统方法中得到的证据进行了校正，提高了分布外样本的检出能力，增强了医学辅助诊断的可信性。利用本发明可以有效降低医学辅助诊断中因训练数据不完备导致的误诊风险，并且不影响原网络的计算复杂度。将来应用：缓解医学辅助诊断中的过度自信问题，为医生诊断提供可信的依据。
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公开(公告)号：CN110555852B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910687719.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出一种基于灰度直方图的单牙及其牙髓分割方法。牙齿的CBCT图像中，不同图层灰度值差异较大，难以通过单一阈值进行三维牙齿、牙髓分割，但在同一图层中，牙齿灰度较周围组织具有显著特征。本发明对每一图层绘制灰度直方图，通过直方图信息，找到其最适合的灰度进行二值分割，获得牙齿边界所形成的闭环区域，并填充闭环区域内的孔洞，即可快速分割牙齿与周围组织。在得到分割完成的单牙后，运用相似方法即可分割出该牙齿的牙髓。以上单颗牙齿CBCT三维图像牙齿及其牙髓分割及建模方法，实现了牙齿与周围组织、牙齿与牙髓的快速分割。
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公开(公告)号：CN115252171A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210807612.6
申请日：2022-07-08
Applicant: 同济大学附属口腔医院
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域，且公开了一种定量控力的口腔科挖匙，包括握持杆，所述握持杆的一端设置有一号工作端，且握持杆的另一端设置有二号工作端，所述握持杆的一侧靠近一号工作端处设置有一号压力传感器，且握持杆的另一侧靠近二号工作端处设置有二号压力传感器，所述握持杆的中间设置有压力显示屏，且压力显示屏的一侧安装有压力指示灯；该一种定量控力的口腔科挖匙，通过设置压力传感器，将压力传感器与口腔科常用的挖匙相结合，使医师能够定量的掌握去龋力度，同时挖匙的工作端上设置的毫米刻度可测量窝洞深度，使医师在给患者治疗时能够实时了解窝洞的深度及所去龋的厚度，使用高效精准。
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公开(公告)号：CN112559668A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011365759.1
申请日：2020-11-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种基于聚类的专利地图制作与表示方法，采用文本挖掘技术提取特征并将非结构化的专利文本信息映射到低维空间中，采用CFSFDP算法进行聚类，结合非结构化信息对同一聚类中的专利文本的特征进行分析，从而得到以有向图表示的专利地图，得到的结果能够更为真实准确地反映目标技术领域的技术发展过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112541407A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011365755.3
申请日：2020-11-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/00 , G06F16/535 , G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于用户服务操作流的视觉服务推荐方法，为一种基于用户服务操作流的视觉服务推荐技术向用户推荐机器视觉算法服务的方法，先通过用户服务操作流用于生成对机器视觉算法底层服务流进行FCM聚类，将底层机器视觉算法服务之间的用户偏好关系进行分类筛选；再使用LFM算法对用户的操作流喜好进行矩阵建模分析，并计算不同用户对底层机器视觉算法服务的依赖程度以及喜好程度，打破了传统算法推荐服务留于表层算法模块的重复推荐,不能从底层算法运作上深度进行算法服务模块推荐。通过分析平台用户使用的视觉算法来了解用户底层使用视觉服务，从而进行精准视觉服务推荐。
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公开(公告)号：CN106469453B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201610815614.4
申请日：2016-09-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种三维可视化展示及属性测量的肝脏功能区域诠析方法，该方法首先提取肝脏、肝血管和肝肿瘤。然后通过三维图像细化算法获取肝门静脉的骨架结构，经拓扑点提取与环路修剪后生成有向无环图，用以表示门静脉的拓扑结构，并记录图结点与边的属性信息，即门静脉的几何属性。接下来，根据肝脏Couinaud分类理论，用该有向无环图将肝区分为相应功能分段。最后，生成肝脏诠析报告，以支持医生精准地评估肝脏状态。
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公开(公告)号：CN108664752A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810499633.X
申请日：2018-05-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于工艺规则和大数据分析技术的全流程产品质量优化方法，方法步骤包括：构建扁平材制备过程指标库构建决策表，决策表离散化处理，决策表属性约简及工艺补偿规则生成，规则查询及反馈补偿，规则更新。本发明具有原理简单、误差率低、可扩展性强、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN106897995A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710064077.9
申请日：2017-02-04
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/4642 , G06K9/4652 , G06T2207/10024 , G06T2207/30164
Abstract: 本发明公开了一种机械装配过程中的零部件自动识别方法，方法步骤包括：构建所要装配的机器的零部件装配序列库，零部件堆图像采集，零部件堆图像特征提取，零部件堆图像的三维立体构建，零部件堆图像特征提取，最后进行零部件的配准识别。本发明具有原理简单、效率高、检测精确度高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN118781379A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410149248.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及计算机医学图像处理领域，提出了基于证据调和的不确定性医学图像分布外数据检测方法。该方法包括步骤：对输入的医学影像进行特征提取并生成特定证据表示，导出对应预测结果、不确定性度量，对分布外样本进行识别。本发明易于实现，对传统方法中得到的证据进行了校正，提高了分布外样本的检出能力，增强了医学辅助诊断的可信性。利用本发明可以有效降低医学辅助诊断中因训练数据不完备导致的误诊风险，并且不影响原网络的计算复杂度。将来应用：缓解医学辅助诊断中的过度自信问题，为医生诊断提供可信的依据。
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