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公开(公告)号：CN112037171A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010752119.X
申请日：2020-07-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的多任务MRI脑瘤图像分割方法，包括获取第一多模态3D MRI图像集；对第一多模态3D MRI图像进行标准化处理得到第二多模态3D MRI图像；将第二T1图像、第二T1c图像、第二T2图像和第二Flair图像输入至训练完成的脑瘤分割网络模型，得到第一ET区域分割图、第一TC区域分割图和第一WT区域分割图；得到第二ET区域分割图、第二TC区域分割图和第二WT区域分割图；将第二ET区域分割图、第二TC区域分割图和第二WT区域分割图结合成为最终的3D多类别脑瘤分割图。本发明根据三个脑瘤区域间的相互联系设计了级联的多任务分割网络结构，根据分析得到的不同模态MRI图像在分割不同的肿瘤区域时的重要性不同。
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公开(公告)号：CN117710657A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311778636.4
申请日：2023-12-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/28 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于极化特性和异常检测的PolSAR目标检测方法，方法包括：获取待测试的PolSAR图像；根据待测试的PolSAR图像的极化相关特征和极化相干矩阵的拼接结果得到测试数据；对测试数据进行切片处理，得到包括多张测试切片的最终测试数据；将最终测试数据输入至训练好的PolSAR目标检测网络中，得到每个测试切片的重构数据，根据重构数据和测试切片对应像素点的差值的平方，并在通道维度上取平均，得到测试切片的异常检测得分图；将切片的异常检测得分图对应回所述待测试的PolSAR图像，并根据阈值进行分割，从而得到最终的二值检测结果。本发明的PolSAR目标检测网络由编码器、解码器、内存库模块和判别器构成，不需要使用大量的有标注PolSAR数据进行训练。
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公开(公告)号：CN112037171B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202010752119.X
申请日：2020-07-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/28 , G06T7/00 , G06T7/194 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的多任务MRI脑瘤图像分割方法，包括获取第一多模态3D MRI图像集；对第一多模态3D MRI图像进行标准化处理得到第二多模态3D MRI图像；将第二T1图像、第二T1c图像、第二T2图像和第二Flair图像输入至训练完成的脑瘤分割网络模型，得到第一ET区域分割图、第一TC区域分割图和第一WT区域分割图；得到第二ET区域分割图、第二TC区域分割图和第二WT区域分割图；将第二ET区域分割图、第二TC区域分割图和第二WT区域分割图结合成为最终的3D多类别脑瘤分割图。本发明根据三个脑瘤区域间的相互联系设计了级联的多任务分割网络结构，根据分析得到的不同模态MRI图像在分割不同的肿瘤区域时的重要性不同。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102279386A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110122834.6
申请日：2011-05-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的SAR成像信号处理数据转置方法，主要解决基于DSP实时成像处理CTM功耗高、速度慢、效率低和不能抗辐射的问题。其实现步骤为：将信号处理数据通过FPGA存入到DDRII SDRAM存储器中；将DDRII SDRAM存储器中的矩阵数据进行矩阵分割；依次进行对角模式矩阵块的转置处理和对称非对角模式矩阵块的转置处理；当距离向采样点数和方位向采样点数不相等时，进行非对称非对角模式矩阵块的转置处理；转置完成后进行复位操作；根据要求通过FPGA读出DDRII SDRAM中转置处理完成后的数据。本发明极大地提高了DDRII SDRAM的工作效率，使转置存储器CTM系统运行更稳定、功耗更低、速度更快、效率更高、能抗辐射，可应用于合成孔径雷达成像系统设计。
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公开(公告)号：CN112037172B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010753872.0
申请日：2020-07-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级卷积神经网络和空间先验传播的胰腺分割方法，本发明的胰腺分割方法将小目标胰腺分割问题解耦为分割子问题和定位子问题，并分别设计了函数具体的子网络。基于此，构建了一个新的端到端的深度卷积神经网络模型，能够以较低的计算复杂度获得较高的胰腺分割准确率，便于实际临床的应用。
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公开(公告)号：CN102279386B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201110122834.6
申请日：2011-05-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的SAR成像信号处理数据转置方法，主要解决基于DSP实时成像处理CTM功耗高、速度慢、效率低和不能抗辐射的问题。其实现步骤为：将信号处理数据通过FPGA存入到DDRII SDRAM存储器中；将DDRII SDRAM存储器中的矩阵数据进行矩阵分割；依次进行对角模式矩阵块的转置处理和对称非对角模式矩阵块的转置处理；当距离向采样点数和方位向采样点数不相等时，进行非对称非对角模式矩阵块的转置处理；转置完成后进行复位操作；根据要求通过FPGA读出DDRII SDRAM中转置处理完成后的数据。本发明极大地提高了DDRII SDRAM的工作效率，使转置存储器CTM系统运行更稳定、功耗更低、速度更快、效率更高、能抗辐射，可应用于合成孔径雷达成像系统设计。
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公开(公告)号：CN112037172A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010753872.0
申请日：2020-07-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级卷积神经网络和空间先验传播的胰腺分割方法，本发明的胰腺分割方法将小目标胰腺分割问题解耦为分割子问题和定位子问题，并分别设计了函数具体的子网络。基于此，构建了一个新的端到端的深度卷积神经网络模型，能够以较低的计算复杂度获得较高的胰腺分割准确率，便于实际临床的应用。
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公开(公告)号：CN104865571A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510155399.5
申请日：2015-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/90 , G01S13/9011 , G01S2013/9047 , G01S2013/9058
Abstract: 本发明公开了一种多通道多子带滑动聚束模式SAR成像方法，主要解决步进频率多通道合成孔径雷达在滑动聚束模式下的方位重建和频带合成难度大的问题。其实现过程是：1.对多通道天线进行子孔径划分，并对每个子孔径接收的回波依次进行等效相位中心的误差补偿和距离向脉冲压缩；2.对距离向脉冲压缩后的信号进行多普勒频移操作，将多普勒谱移到多普勒基带；3.计算出空域滤波的权重系数；4.利用空域滤波权重系数和基带信号进行多普勒解模糊；5.对多普勒解模糊后信号进行频带合成，完成二维频谱的重建并成像。本发明避免了高分辨率宽测绘数据的巨大计算量，提高了宽测绘带上的目标高分辨率，可用于机载或星载平台SAR多通道多子带成像。
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