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公开(公告)号：CN118521660A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410576922.0
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , A61B6/03 , A61B6/00
Abstract: 本发明公开一种基于启发式级联网络迭代框架的能谱CT成像方法与装置，该方法利用深度神经网络和迭代方法，构建启发式级联网络迭代框架；基于所述迭代框架构造相应的启发式目标函数；利用交替方向乘子法将所述目标函数拆分为多个子问题进行迭代求解，得到对该迭代框架的数学解释，实现能谱图像和基材料的迭代更新；通过训练后的启发式级联网络迭代框架完成能谱CT成像。本发明创新性地提出一种基于启发式的级联网络迭代框架，并引入生成式级联网络模块DIWGAN和Transformer自注意力机制，能够有效表征能谱CT图像的多种先验，从而可以降低辐射剂量和提高成像效率，并在稀疏角度成像问题研究实验中验证了该方法的可行性。
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公开(公告)号：CN110276832B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910645893.8
申请日：2019-07-17
Applicant: 郑州信大先进技术研究院 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于KCF和GrabCut的交互式工业CT扫描方法，利用KCF目标追踪和GrabCut图像分割来改进现有的工业锥束CT的定标方式和扫描方法，同时对因结构复杂、不易穿透的物体遮挡定标小球导致小球投影圆心坐标偏移的情况，增加了人机交互式的修正方法，通过人工对指定投影进行前景和背景的标记，修正发生偏移的小球投影圆心坐标，避免了因小球投影圆心坐标偏移而需要重新扫描的情况发生，且兼容现有的扫描流程和软件；本发明将物品扫描和定标同步完成，减少了扫描时间，提高了扫描效率。
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公开(公告)号：CN112084728A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010931067.2
申请日：2020-09-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于PCB板检测测量技术领域，特别涉及一种基于pix2pix的PCB灰度图像着色方法及系统，收集图像数据集；构造pix2pix网络模型，包含：用于生成器和辅助训练生成器的判别器；利用图像数据集中PCB灰度图像数据作为模型中生成器输入、利用PCB对应彩色图像数据和生成器生成的着色图像作为判别器输入，对pix2pix网络模型生成器进行调优训练和参数调整，以获取收敛后的网络模型，并确定用于目标图像着色处理的最终pix2pix网络模型；将待着色的目标PCB灰度图像输入最终pix2pix网络模型中，通过该网络模型中生成器生成着色图像并输出。本发明根据PCB实物各组成部分的灰度图像特点实现自动化PCB着色方案，突出PCB要素分布，增强PCB着色的真实感，便于PCB电路板检测测量，具有较强应用前景。
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公开(公告)号：CN112001978A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010736905.0
申请日：2020-07-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗网络的双能双90°CT扫描重建图像的方法，该方法首先设计生成对抗网络模型描述缺失投影数据与180°投影数据分布概率之间耦合关系，然后构建训练集并训练，获取训练后的生成对抗网络模型，进而利用该模型对双能90°投影数据补全至双能180°投影数据，最后利用SART-TV算法对双能180°投影数据进行重建，得到重建后的低能图像和高能图像；本发明还公开一种基于生成对抗网络的双能双90°CT扫描重建图像的装置。本发明通过采用生成对抗网络，使网络输入的双能双90°投影数据生成双能双180°投影数据，在减少硬件成本和提高图像质量上达到了良好的性能效果，提高了物体基材料分解的准确性。
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公开(公告)号：CN110400358A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910645908.0
申请日：2019-07-17
Applicant: 郑州信大先进技术研究院 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种平板探测器环状伪影去除方法，利用CT系统检测出不响应的探元并记入坏点模板；然后分别计算每个探元响应与管电流的相关系数，检测出像素值最快达到极大值的探元，将以上方法检测出的探元记入坏点模板；在无坏点区域取有限个感兴趣区域，将感兴趣区域进行叠加平均得到相应的正弦图；以感兴趣区域的正弦图为基准，利用B样条曲线对坏点区域进行拟合逼近，得到初步校正结果；采用H-L一致性条件对初步校正结果进行平滑处理，得到校正后的输出。本发明能够有效去除环状伪影，并且只需一个固定的阈值，解决了现有坏点检测方法中阈值选择困难的问题，可适用于多种类型探测器，并能够改善图像信噪比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276832A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910645893.8
申请日：2019-07-17
Applicant: 郑州信大先进技术研究院 , 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于KCF和GrabCut的交互式工业CT扫描方法，利用KCF目标追踪和GrabCut图像分割来改进现有的工业锥束CT的定标方式和扫描方法，同时对因结构复杂、不易穿透的物体遮挡定标小球导致小球投影圆心坐标偏移的情况，增加了人机交互式的修正方法，通过人工对指定投影进行前景和背景的标记，修正发生偏移的小球投影圆心坐标，避免了因小球投影圆心坐标偏移而需要重新扫描的情况发生，且兼容现有的扫描流程和软件；本发明将物品扫描和定标同步完成，减少了扫描时间，提高了扫描效率。
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公开(公告)号：CN110136218A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910243267.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于CT图像重建技术领域，特别涉及一种基于噪声生成机制与数据驱动紧框架的CT投影去噪重建方法及装置，该方法中：首先通过刻画投影数据噪声统计特性，并挖掘投影数据的稀疏先验信息；结合两者数据建立最大后验概率模型；然后对模型迭代求解，获取去噪后的正弦图数据；通过重建获取CT图像。本发明克服传统低剂量CT重建算法因采用近似的方式刻画投影数据的噪声导致重建图像易残留严重的噪声和伪影的问题，能够在尽可能保留投影数据有用信息的同时去除噪声，进而有效抑制了重建图像的噪声和伪影，在提升低剂量CT重建图像质量方面具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN112001978B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010736905.0
申请日：2020-07-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗网络的双能双90°CT扫描重建图像的方法，该方法首先设计生成对抗网络模型描述缺失投影数据与180°投影数据分布概率之间耦合关系，然后构建训练集并训练，获取训练后的生成对抗网络模型，进而利用该模型对双能90°投影数据补全至双能180°投影数据，最后利用SART‑TV算法对双能180°投影数据进行重建，得到重建后的低能图像和高能图像；本发明还公开一种基于生成对抗网络的双能双90°CT扫描重建图像的装置。本发明通过采用生成对抗网络，使网络输入的双能双90°投影数据生成双能双180°投影数据，在减少硬件成本和提高图像质量上达到了良好的性能效果，提高了物体基材料分解的准确性。
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公开(公告)号：CN115409937A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210999247.3
申请日：2022-08-19
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，特别涉及一种基于集成神经辐射场的人脸视频表情迁移模型构建方法及表情迁移方法和系统，通过构建集成神经辐射场人脸表情迁移模型，其中，所述迁移模型中包含：集成渲染生成器，其由n个用于查询采样帧图像空间密度和颜色的子生成器组成；及用于对n个子生成器进行加权求和的权重控制器；根据人物类别收集视频数据，将视频数据分解为若干张帧图像，按时间顺序将若干张帧图像均分n份，利用均分的帧图像集构建样本数据，训练优化子生成器，以样本数据中的表情向量为权重控制器的输入，利用权重控制器调整子生成器的输出权重以获取最终训练优化后的迁移模型。本发明在面部重现的重建质量、身份保持、表情和姿态转换等方面都有更加稳定和优越的表现，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN113989552A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111243055.1
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B6/00 , A61B6/03
Abstract: 本发明提供一种基于3D CNN和LSTM的肝脏肿瘤早期复发预测方法。该方法包括：采集HCC患者的CT图像和临床信息，并统计HCC患者术后的ER信息；对CT图像进行图像分割，然后将得到的数据样本分为训练集和测试集；并利用训练集训练得到一个CT图像和ER信息之间映射关系的3D CNN模型；提取肝脏肿瘤区域对应的数据样本的影像学特征，并使用LASSO logistic算法对提取到的影像学特征进行降维，挑选出对ER预测有用的影像学特征；对临床信息进行统计学分析，利用卡方检验进行ER的临床因素单变量分析，挑选出检验水准P
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