公开(公告)号：CN118570268A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410759214.0

申请日：2024-06-13

Applicant: 大连理工大学 ,  大连理工大学附属中心医院(大连市中心医院)

Inventor： 庞士瑞 ,  张立和 ,  谭佐蓬 ,  董佳希 ,  马义丽 ,  金洺宇 ,  吕亚囡 ,  卢湖川

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及人工智能、深度学习和计算机视觉内容技术领域，尤其涉及一种基于分组变形的医学图像配准方法。使用两个权值共享的编码器提取移动图像和固定图像的特征；构建分组模块，通过卷积层提取不同感受野的特征，计算特征相似性生成相关图；构建上下文融合模块，增强不同组之间的协作性，提高预测准确性；构建损失函数，包括正则化损失和弱监督损失，确保变形场的连续性、平滑性，并引导网络关注感兴趣区域的对齐。旨在解决现有金字塔式配准算法在处理医学图像时存在的问题，如图像错位和计算量过大。通过分组模块对金字塔级别的变形进行进一步分解，简化模型的学习过程，并保留更多信息。

公开(公告)号：CN119169338A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411020092.X

申请日：2024-07-29

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 荆渤韬 ,  黄一丁 ,  庞士瑞 ,  张翼麟

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06V10/56 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种跨维影融自适应深度伪造甄别方法，属于深度伪造检测技术领域，包括以下步骤：从空间域中提取能够代表原始图像整体模式的图像颜色特征；提取两个不同的频域特征。首先，直接从原始输入图像中提取浅低频特征，并利用浅低频特征将原始rgb图像扩展到频域；另一种是深度频域特征，提取输入图像的残差图，并使用卷积提取器提取高频特征。使用由门控卷积组成的自适应特征融合模块，融合浅低频特征和深频域特征，使不同分支的特征在分类阶段得到充分表达；有益效果：本发明在大量数据集上进行了大量实验，实验结果证明了本发明方法的有效性和稳健性。