公开(公告)号：CN108427966A

公开(公告)日：2018-08-21

申请号：CN201810201133.3

申请日：2018-03-12

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 符颖 ,  吴锡 ,  邢晓羊 ,  李玉莲

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于PCA-LDA的医学图像处理系统及方法，采用PCA-LAD算法对预处理后的特征进行降维处理，首先采用PCA算法对预处理后的特征向量进行降维，使得降维后的特征冗余度降低，且线性无关，再采用LDA算法进行降维，得到最具判别能力的低维特征向量。采用PCA-LDA算法对提取的特征进行降维处理、特征优选，实现有监督的特征选择，且降维后的低维特征向量更具可识别性，更好地展示分类的效果，得到更好的分类模型，使得分类更加准确可靠。

公开(公告)号：CN107369189A

公开(公告)日：2017-11-21

申请号：CN201710600369.X

申请日：2017-07-21

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 符颖 ,  吴锡 ,  邢晓羊 ,  李玉莲 ,  周激流

IPC: G06T11/00 ,  G06T3/40

CPC classification number: G06T11/008 ,  G06T3/4046 ,  G06T3/4053 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/10088 ,  G06T2207/30016

Abstract: 本发明公开了基于特征损失的医学图像超分辨率重建方法，包括图像转换网络fw，所述图像转换网络fw是前馈全连接神经网络，所述前馈全连接神经网络将网络中各个神经元，按接收信息的先后分为不同的组，每一组看作是一个网络层，每一层中的神经元接收前一层神经元的数输出作为自己的输入，再将自己的输出输入到下一层，整个网络中的信息是朝一个方向传播；图像转换网络fw接收前馈神经网络发送的H/4×W/4大小的低分辨率医学图像，将H/4×W/4大小的低分辨率医学图像转换成H×W大小的高分辨率图像。

公开(公告)号：CN309225174S

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202430234961.3

申请日：2024-04-24

Applicant: 成都信息工程大学

Designer： 王天琦 ,  杨舒琴 ,  钟锐 ,  原浩溥 ,  袁霞 ,  符颖 ,  戈文一 ,  胡靖

Abstract: 1.本外观设计产品的名称：用于电子设备的三维场景生成图形用户界面。
2.本外观设计产品的用途：本外观设计产品为一种电子设备。
3.本外观设计产品的设计要点：在于图形用户界面内容。
4.最能表明设计要点的图片或照片：设计1主视图。
5.由于电子设备为惯常设计，省略后视图、左视图、右视图、俯视图和仰视图。
6.指定设计1为基本设计。
7.图形用户界面的用途：用于显示生成三维场景的相关界面信息。
8.图形用户界面的人机交互方式：设计1 用于实现账号注册功能，设计1 主视图为主界面；点击设计1 主视图页面右上角的“start”，页面跳转至设计1 界面变化状态图1；点击设计1 界面变化状态图1 中的“Signup”，页面跳转至设计1 界面变化状态图2，输入姓名、邮箱和密码进行账号注册；设计2 用于实现重命名功能，设计2 主视图为主界面；点击设计2 主视图页面右上角的“start”，页面跳转至设计2 界面变化状态图1；在设计2 界面变化状态图1 中输入邮箱与密码后点击“Sign in”，页面跳转至设计2 界面变化状态图2；在设计2 界面变化状态图2 中用鼠标点击界面右上角头像区域，进入设计2 界面变化状态图3；在设计2 界面变化状态图3 中点击“rename”，页面跳转至设计2 界面变化状态图4；在设计2 界面变化状态图4中输入名称，点击“save”，完成重命名。