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公开(公告)号：CN1506903A
公开(公告)日：2004-06-23
申请号：CN02154521.9
申请日：2002-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于模板学习的自动指纹识别方法，包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本发明能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN1471054A
公开(公告)日：2004-01-28
申请号：CN02126930.0
申请日：2002-07-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种基于活动轮廓模型的多个对象的自动分割方法，包括步骤：c)计算梯度矢量流场；b)搜索并精简梯度矢量流扩散中心；c)活动轮廓初始化、进化和选择。本发明的利用活动轮廓模型的多个对象的自动分割方法，在保持了基于模型的分割方法抗噪声性能好的情况下，实现了初始化过程的自动化，从而实现了整个分割方法的自动化。在医学图像辅助诊断系统、医学图像三维重建系统等领域中有着重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN119991468A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510135612.X
申请日：2025-02-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种荧光‑磁粒子图像融合方法，可以应用于医学影像处理技术领域。该方法包括：对配准后的二维近红外荧光图像进行二维卷积处理，得到多通道近红外荧光扩展特征图，并将多通道近红外荧光扩展特征图与配准后的三维磁粒子断层图像进行初始融合，得到三维近红外荧光扩展特征图；对三维近红外荧光扩展特征图进行多轮次三维卷积处理，得到多尺度近红外荧光特征图，并对配准后的三维磁粒子断层图像进行多轮次三维卷积处理，得到多尺度磁粒子特征图；基于自适应交叉注意力机制，对多尺度近红外荧光特征图和多尺度磁粒子特征图进行相同尺度上的多轮次特征图融合，并将多轮次特征图融合结果进行滤波卷积处理，得到三维荧光‑磁粒子融合图像。
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公开(公告)号：CN119887579A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510025554.5
申请日：2025-01-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/73 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种基于烟雾去除模型的图像去烟雾方法、装置及电子设备，可以应用于图像处理技术领域。该方法包括：利用烟雾检测器处理有烟图像，得到烟雾掩膜图像；对有烟图像和烟雾掩膜图像进行M个级联的上采样阶段处理和M个级联的下采样阶段处理，输出预测无烟图像；其中，任一个第K次下采样阶段处理包括对第K‑1次下采样输出结果以及有烟图像的下采样特征提取和下采样特征融合，下采样特征提取包括：根据分支数量N对第K次预处理特征进行划分，得到N个图像分支特征；针对每个图像分支特征，利用扩张卷积增强模块进行第一特征提取，得到图像局部特征；利用视觉状态空间特征提取模块对图像局部特征进行第二特征提取，得到图像全局特征。
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公开(公告)号：CN119540090B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510080983.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供了一种磁粒子成像图像处理方法及装置，可以应用于图像处理技术领域。该方法包括：利用高斯噪声网络对磁粒子成像噪声图像进行噪声增强处理，得到目标噪声图像；利用N个级联的下采样注意力层对目标噪声图像进行多级特征提取，得到N个图像特征，其中，下采样注意力层是基于L个级联的下采样注意力激励子层构建得到的；利用灰度自适应学习网络层对第N个图像特征进行特征融合，得到图像灰度增强特征，其中，灰度自适应学习网络层是基于自适应灰度增强学习参数调整得到的；利用N个级联的上采样注意力层处理N个图像特征和图像灰度增强特征，得到磁粒子成像去噪图像，上采样注意力层是基于L个级联的上采样注意力激励子层构建得到的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119180882B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411678669.6
申请日：2024-11-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T11/00 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种数理信息驱动的磁粒子成像梯度重建方法、模型训练方法及系统，涉及人工智能技术领域，尤其涉及生物医学分子影像、磁粒子成像重建技术领域。该方法包括：将系统矩阵和针对待成像对象的响应信号输入条件生成模型，输出条件参考信息；循环执行如下操作，得到针对待成像对象的目标重建图像；以初始推理图像作为当前推理图像，将当前推理图像和条件参考信息输入条件梯度估计模型，输出当前估计图像；将系统矩阵和响应信号输入数理信息迭代提取模型，输出当前数理信息；将当前估计图像和当前数理信息输入数理信息变换驱动模型，输出优化后的估计图像，并以优化后的估计图像作为当前推理图像循环执行如上操作。
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公开(公告)号：CN114881208B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210478674.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/08 , A61B5/0515 , A61B5/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于生物医学分子影像领域，具体涉及一种基于自注意力机制的MMPI混合信号分离方法、系统、设备，旨在解决现有MMPI技术中，基于物理特性构建的混合SPIOs分离模型分离误差大且难定量的问题。本方法包括：构建待MMPI成像的生物体的生物病灶模型，并将包裹SPIOs的靶向分子探针注射到该生物病灶模型中；注射后，利用MPI设备对所述生物病灶模型进行信号采集，得到包含n种SPIOs的时域混合信号；通过训练好的自注意力机制神经网络对所述时域混合信号进行分离，得到n种单独的SPIOs时域电压信号。本发明实现对时域混合信号的精准分离，并提高了MMPI的检测灵敏度。
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公开(公告)号：CN118526182B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410680909.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0515 , G06F18/10 , G06F17/14 , G06F18/2131
Abstract: 本发明涉及生物医学成像技术领域，公开了基于趋磁细菌磁小体的磁粒子成像方法及装置。该方法包括：获取目标磁小体；其中，目标磁小体用于表征易轴排列一致的磁小体；产生激励场、第一目标聚焦场以及第二目标聚焦场；其中，激励场的幅值高于目标磁小体的矫顽力幅值，第一目标聚焦场和第二目标聚焦场的频率均低于激励场的频率，激励场为低频高幅的正弦变化磁场；在激励场、第一目标聚焦场以及第二目标聚焦场的作用下，对目标磁小体的信号进行采集；其中，目标磁小体的信号为具有雪崩式磁学特性的信号；对目标磁小体的信号进行重建处理，得到目标磁小体对应的重建图像。本发明能够提高成像的分辨率。
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公开(公告)号：CN119130806A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411143868.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06T7/90
Abstract: 本发明涉及磁粒子成像技术领域，公开了一种提高磁粒子成像空间分辨率的方法、装置及设备，方法包括：获取SM分量数据，并将SM分量数据从复数域转化到RGB域，得到SM样本数据；为SM样本数据添加白噪声，得到SM加噪样本数据，SM样本数据与对应的SM加噪样本数据构成匹配数据对；利用匹配数据对对预设SM去噪模型进行训练得到SM去噪模型；利用SM去噪模型对实际SM数据进行去噪，并利用去噪后的实际SM数据重建磁粒子图像。本发明通过训练SM去噪模型，实现对SM分量去噪，减少了重建磁粒子图像的噪声信息，进而提升了磁粒子成像的空间分辨率，得到高分辨率的成像结果，更好地辅助医生进行临床影像判读与诊断。
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公开(公告)号：CN118903569A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411404426.3
申请日：2024-10-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供了一种活性氧消耗型磁粒子涂层食管支架及其制备方法，属于生物医用食管支架技术领域。该活性氧消耗型磁粒子涂层食管支架包括：自膨式支架；以及位于自膨式支架表面的活性氧消耗型磁粒子涂层，活性氧消耗型磁粒子涂层包括依次键合的活性氧可降解多肽、交联剂和磁性纳米颗粒；其中，活性氧可降解多肽的序列为SEQ ID No:1、SEQ ID No:2或SEQ ID No:3。
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