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公开(公告)号：CN116269456A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310276334.0
申请日：2023-03-21
申请人： 东北大学
IPC分类号： A61B6/00 , G16H50/30 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T5/30 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B6/03
摘要： 本发明提供一种基于多任务协同评估阻塞性冠状动脉疾病风险等级的装置，涉及阻塞性冠状动脉疾病风险等级评估技术领域。该装置包括用于获取CTA影像数据的图像获取模块；识别冠状动脉并分割冠状动脉斑块，得到冠状动脉斑块特征图的冠状动脉斑块分割模块；识别并分割心脏轮廓提取心外膜脂肪组织，得到心外膜脂肪组织特征图的心外膜脂肪组织分割模块；融合冠状动脉斑块特征图和心外膜脂肪组织特征图，得到融合的疾病风险等级评估特征图的协同学习模块以及评估阻塞性冠状动脉疾病的风险等级的评估疾病风险等级模块。该装置利用协同学习的方法解决了不同特征融合、相互制约的问题，提高了特征准确提取的能力，进而提高了疾病风险评估的准确度。
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公开(公告)号：CN116311077A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310374850.7
申请日：2023-04-10
申请人： 东北大学
摘要： 本申请提供了一种基于显著性图的多光谱融合的行人检测方法及装置，涉及智能驾驶技术领域，所述方法包括：获取当前时刻的目标区域的RGB图像和红外图像；对红外图像进行显著性行人检测处理，得到显著性图；利用预先训练完成的融合网络对RGB图像、显著性图和红外图像进行处理，得到多尺度行人检测结果；所述融合网络包括：Backbone网络，Neck网络和Head网络；所述Backbone网络，用于对RGB图像、显著性图和红外图像进行跨维度和跨通道的多模态特征提取，并通过可学习因子对多模态特征进行加权融合，得到行人区域显著的融合特征图；对融合特征图进行处理，得到三个尺度的特征图。本申请提高了夜间环境下行人检测的精度。
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公开(公告)号：CN116311077B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310374850.7
申请日：2023-04-10
申请人： 东北大学
摘要： 本申请提供了一种基于显著性图的多光谱融合的行人检测方法及装置，涉及智能驾驶技术领域，所述方法包括：获取当前时刻的目标区域的RGB图像和红外图像；对红外图像进行显著性行人检测处理，得到显著性图；利用预先训练完成的融合网络对RGB图像、显著性图和红外图像进行处理，得到多尺度行人检测结果；所述融合网络包括：Backbone网络，Neck网络和Head网络；所述Backbone网络，用于对RGB图像、显著性图和红外图像进行跨维度和跨通道的多模态特征提取，并通过可学习因子对多模态特征进行加权融合，得到行人区域显著的融合特征图；对融合特征图进行处理，得到三个尺度的特征图。本申请提高了夜间环境下行人检测的精度。
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公开(公告)号：CN118732168A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410959837.2
申请日：2024-07-17
申请人： 东北大学
摘要： 用于多芯光纤的低插入损耗空分复用/解复用器的制法，属于多芯光纤通信技术领域。本发明通过在对接处采用不同芯径的单芯光纤，能够有效的提高复用器芯排布的容错性，同时减少对接处光信号的泄漏，进而降低插入损耗，实现在输入端将单芯光纤中的信号复用到多芯光纤中，并且在输出端将多芯光纤的信号解复用到单芯光纤中。采用本发明的方法制备的空分复用/解复用器件相比于传统的集束法具有更低的插入损耗，相比于聚合物波导法和熔融拉锥法操作更简单、成本更低，制备的空分复用/解复用器体积小、灵活耐用，可批量生产。
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