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公开(公告)号：CN115349845B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202211116415.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/055 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/50 , G06T7/00 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习从心脏磁共振图像序列中直接划定心肌梗死区域的方法及装置，结合深度学习，即通过U‑Net结构进行心肌分割，融合运动特征与像素特征，最后通过ConvLSTM结构来学习特征，得到心肌梗死范围。此方法普适性强，对同一患者不同心肌截面均可工作，具有较高的准确率和分割精度，计算要求低，时间效率高，并且不需要造影剂，可以广泛用于临床，是一种高准确率的无造影剂心肌梗死区域分割技术，可以避免钆造影剂对人体脏器的伤害，尤其适用于肾病患者，无需复杂的建模和数学计算，节省了时间，且具有更好的普适性和实用性。
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公开(公告)号：CN118962975A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411120305.6
申请日：2024-08-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G02B27/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开一种基于光线追迹的端到端折衍混合成像系统设计方法，使用牛顿法找到光线与光学元件的交点，利用斯涅耳定律实现折射光学元件的光线追迹，利用局部光栅方程实现衍射光学元件的光线追迹，实现全光路的可微分光线追迹；利用光线追迹结果计算出仿真像差图片，构建对图像局部纹理敏感的图像恢复神经网络，输入为像差图片，输出为去除部分像差的图片；以最后输出的图片的质量为判断标准，构建损失函数，对于光学参数和神经网络参数同时进行端到端的梯度下降优化，实现折衍混合光学元件与深度学习协同成像系统设计。本发明对折衍混合光学系统构建新的光线追迹框架，实现端到端的优化，增加光学系统与优化算法的适配程度，实现高质量成像。
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公开(公告)号：CN120063156A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510201859.7
申请日：2025-02-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于模型驱动深度学习的两帧干涉图相位解调方法，该发明利用了干涉图的物理模型，构造了一种模型驱动的深度学习训练方式；构建并训练深度学习网络，输入两帧任意相移的干涉图，输出波前相位、背景强度、调制强度以及相移量；训练完成后，向网络中输入任意相移的两帧干涉图就可以得到输出的波前相位，实现精准干涉图相位解调。本发明与以往数据驱动的深度学习解调方法相比，充分利用了物理信息，具有高准确性，鲁棒性和可解释性。
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公开(公告)号：CN119846760A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510268055.9
申请日：2025-03-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于二向色膜的三通道全景成像系统，包括从物方到像方依次排列的全景头部单元PHU、后继透镜组RLG和传感器D；PHU的形状为负弯月透镜，PHU的前表面镀上环形的反射膜，后表面镀上环形的二向色膜，PHU用于收集双波段、大视场范围的目标光线，并通过二向色膜和反射膜实现全景通道光线入射角度的压缩和多通道的融合；二向色膜能够透过800nm‑900nm的近红外光线而反射486nm‑656nm的可见光光线；RLG用于矫正大视场入射光线在PHU内产生的像差，并将PHU收集的光线传递至传感器D。本发明基于二向色膜，实现了三通道无盲区全景成像系统设计，具有大视场、低畸变、双波段、大相对孔径的特点，使得三个通道均能实现高质量、高清晰度成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118169875A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410384102.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G02B27/00
Abstract: 本发明公开了一种视场像差稳定性高的光学设计方法，包括：设置光学系统的系统参数和初始镜片结构参数；计算全视场特征采样点下的点列图半径方差、各视场下点扩散函数与中心视场点扩散函数的结构相似度，并据此计算多目标评价函数的值，若多目标评价函数的值小于历史最小多目标评价函数值，则更新最优镜片结构参数为本次迭代对应的镜片结构参数，反之则不更新镜片结构参数；判断是否达到循环结束条件，若不满足，则使用最小二乘法更新镜片结构参数，并重复迭代步骤；反之则停止循环，并输出最优镜片结构参数。本发明提升了光学系统空间成像的稳定性。
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公开(公告)号：CN116255899A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310154624.8
申请日：2023-02-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G01B9/02001 , G01B9/02015
Abstract: 本发明公开了一种用于剪切干涉测量系统的非线性优化波前重建方法，包括以下步骤：搭建剪切干涉测量系统，非相干光源发射的非相干光依次经过物方朗奇光栅、待测透镜、像方棋盘格光栅，被图像传感器接收；利用两步相移相位提取方法进行波前相位的粗提取；构建以干涉光强为目标的误差函数，计算表示波前的泽尼克系数的数值梯度，利用梯度下降算法对粗提取的波前相位进行优化，得到重建波前。本发明克服了高阶干涉对相位检测的影响，从而实现波前相位的高精度重建，只需两幅干涉图即可实现波前精确重建，具有高重建精度和高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119987020A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510268438.6
申请日：2025-03-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种入瞳外置的极简光学系统设计方法，包括：根据目标成像系统的成像需求，确定极简光学系统的系统参数和性能指标；根据性能指标，选择合适类型的光学元件及镜片结构参数，并设计初始光学结构；根据初始光学结构，在光学设计软件中进行初步设计，并设置光阑位置为光学系统的第一面；根据系统参数，调整光阑尺寸，以确保极简光学系统仅有合适的光线通过，减少大角度光线的干扰；将光阑外置光学系统在光学设计软件中迭代优化与性能评估，并验证极简光学系统是否符合性能指标的要求，输出满足性能指标的极简光学系统，完成入瞳外置的极简光学系统的设计。本发明通过将光阑前置，减少了系统的复杂性和像差，提高了光学系统的整体性能。
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公开(公告)号：CN119882230A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510268436.7
申请日：2025-03-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G02B27/00
Abstract: 本发明公开一种小空间变化像差光学设计方法，包括：根据目标成像系统的成像需求，确定光学系统的性能指标和初始结构参数；基于初始结构参数，计算各不同视场采样点下的点扩散函数垂直高度方差、水平宽度方差、各视场点列图与中心视场点列图的峰值信噪比和结构相似性指数、离焦引起的点列图峰值信噪比和结构相似性差异；优化光学系统在离焦情况下的表现；计算用于评估光学系统的空间像差变化情况的综合评价函数，通过最小二乘法迭代优化镜片结构参数，当迭代结束，输出最终优化得到的光学系统结构。本发明通过引入对不同视场和离焦距离进行像差评估的综合评价函数，对光学系统进行优化设计，显著提升了光学系统空间像差的均匀性与稳定性。
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公开(公告)号：CN118297857A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410387982.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T5/90 , G01D5/26 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的单帧干涉图相位解调方法，包括以下步骤：利用随机泽尼克系数生成仿真波前，使用波前生成原始仿真干涉图，在其基础上以π/2为步长进行三次移相，得到的移相干涉图分别存储在三通道中，得到三通道的彩色干涉图，组成训练集；建立包括生成器和判别器的生成对抗网络模型；使用梯度下降交替训练判别器和生成器；将未知相位的单帧干涉图输入训练好的生成器，将输出的彩色干涉图的三通道分别储存，得到三张移相干涉图；通过四步移相计算包裹相位后解包裹，得到待测的波前相位，实现相位解调。本发明将干涉图的移相问题转化为黑白图片上色问题，通过单个深度学习网络预测移相后的三帧干涉图，并实现精准波前重建。
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