公开(公告)号：CN111932550A

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN202010622947.1

申请日：2020-07-01

Applicant: 浙江大学

Inventor： 田梅 ,  董舜杰 ,  卓成 ,  张宏 ,  施政学 ,  赵金龙 ,  张茂俊

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的3D心室核磁共振视频分割系统，该系统包括：MRI数据预处理模块；基于可变形卷积的深度注意力网络：深度时空可变形卷积融合模块TDAM，将时间轴上连续的3D心室MRI视频切片图像输入网络，以获取MRI视频段中高维图像的补偿区域，利用可变形卷积层得到高维图像特征；深度可变形卷积全局注意力模块DGPA，构建可变形卷积注意力模块得到有注意力的特征图，并使用加和注意力模块来抑制不相关的背景，最终得到网络模型。利用训练好的网络模型对新输入的3D心室MRI视频直接进行分割，该系统通过引入多帧图像补偿、可变形卷积以及加和注意力机制，能有效地提高心室分割的准确度和效率，并具有较高的鲁棒性。

公开(公告)号：CN111932550B

公开(公告)日：2021-04-30

申请号：CN202010622947.1

申请日：2020-07-01

Applicant: 浙江大学

Inventor： 田梅 ,  董舜杰 ,  卓成 ,  张宏 ,  施政学 ,  赵金龙 ,  张茂俊

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的3D心室核磁共振视频分割系统，该系统包括：MRI数据预处理模块；基于可变形卷积的深度注意力网络：深度时空可变形卷积融合模块TDAM，将时间轴上连续的3D心室MRI视频切片图像输入网络，以获取MRI视频段中高维图像的补偿区域，利用可变形卷积层得到高维图像特征；深度可变形卷积全局注意力模块DGPA，构建可变形卷积注意力模块得到有注意力的特征图，并使用加和注意力模块来抑制不相关的背景，最终得到网络模型。利用训练好的网络模型对新输入的3D心室MRI视频直接进行分割，该系统通过引入多帧图像补偿、可变形卷积以及加和注意力机制，能有效地提高心室分割的准确度和效率，并具有较高的鲁棒性。

公开(公告)号：CN115499007A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211148821.0

申请日：2022-09-20

Applicant: 浙江大学 ,  杭州悦芯微电子有限公司

Inventor： 张啸蔚 ,  何乐年 ,  奚剑雄 ,  钱福悦 ,  施政学

IPC: H03M1/10 ,  H03M1/08 ,  H03M1/46

Abstract: 本发明公开了一种应用于高精度逐次逼近型ADC的双无源噪声整形校正方法，其将噪声整形技术与校正算法结合，在芯片上电后的一段时间内，通过有限的校正DAC电容阵列和噪声整形技术，可以获得更高精度的SAR ADC电容失配和比较器失调电压的校正编码。在正常工作模式中，本发明再次结合噪声整形技术，将校正编码以模拟量的形式添加到主DAC中，减少了非理想因素带来的影响。本发明复用采样积分电容，结构简单，以较小的功耗代价，明显改善校正的准确性，并且增加整体的信噪比和无杂散动态范围，使SAR ADC整体效率提升。

公开(公告)号：CN115913230A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211685228.X

申请日：2022-12-27

Applicant: 浙江大学 ,  杭州悦芯微电子有限公司

Inventor： 何乐年 ,  施政学 ,  奚剑雄 ,  张啸蔚

IPC: H03M1/10 ,  H03M1/18

Abstract: 本发明公开了一种SAR ADC分段结构低段寄生校正方法，该校正方法在传统分段SAR ADC的基础上增加一个额外的基准源以消除桥电容分段后低段阵列寄生电容的影响，从而增加低段电容的位数，降低单位电容的容值，进而降低电容阵列的总容值以减小功耗。该校正方法在上电后可根据数字逻辑进行自动校正，首先测量比较器的失调以避免比较器失调对校正结果的影响，随后会逐次逼近确定可调基准源输出电压的大小以消除寄生电容的影响，结果会存储在寄存器中，当进行正常转换时读取寄存器中的校正码，如此可以消除寄生电容带来的影响。本发明可以广泛应用于SAR ADC设计中，用于减小电容面积和降低功耗。