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公开(公告)号:CN112819914B
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202110164795.X
申请日:2021-02-05
申请人: 北京航空航天大学 , 江苏赛诺格兰医疗科技有限公司
摘要: 本发明涉及一种PET图像处理方法,方法包括:获取待处理的第一类型的PET图像;将第一类型的PET图像输入到训练的条件生成对抗网络G中,输出第二类型的PET图像;第一类型的PET图像为PET采集设备采集并重建的低信噪比PET图像,第二类型PET图像为经过G处理的、具有高信噪比的图像,且第二类型PET图像与PET采集设备采集并重建的高信噪比图像匹配,G包括:对输入的第一类型的PET图像依次进行样式表达编码和仿射变换处理的样式表达单元。本发明对低信噪比PET图像进行处理获得匹配的高信噪比PET图像,进而有效提升PET图像质量,辅助临床更加准确地进行诊断的目的。
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公开(公告)号:CN113298900A
公开(公告)日:2021-08-24
申请号:CN202110484375.X
申请日:2021-04-30
申请人: 北京航空航天大学 , 江苏赛诺格兰医疗科技有限公司
摘要: 本发明涉及一种基于低信噪比PET图像的处理方法,包括:获取待处理的第一模式的PET图像,其为PET采集设备采集并重建的低信噪比的PET图像;将第一模式的PET图像输入到训练的G中,生成第二模式的PET图像,第二模式的PET图像为经过G处理的、具有高信噪比且无伪影的图像,G包括:包括多个特征提取模块的特征提取器和样式调制模块;特征提取器用于将所有特征提取模块输出的语义特征进行拼接并输出至样式调制模块;样式调制模块采用权重解调方式对拼接后的特征进行调制和解调,获得输出的第二模式的PET图像。上述方法可以在图像处理中很好的修复图像信息,进而实现将低信噪比的图像翻译成高信噪比的图像。
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公开(公告)号:CN113298900B
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202110484375.X
申请日:2021-04-30
申请人: 北京航空航天大学 , 江苏赛诺格兰医疗科技有限公司
摘要: 本发明涉及一种基于低信噪比PET图像的处理方法,包括:获取待处理的第一模式的PET图像,其为PET采集设备采集并重建的低信噪比的PET图像;将第一模式的PET图像输入到训练的G中,生成第二模式的PET图像,第二模式的PET图像为经过G处理的、具有高信噪比且无伪影的图像,G包括:包括多个特征提取模块的特征提取器和样式调制模块;特征提取器用于将所有特征提取模块输出的语义特征进行拼接并输出至样式调制模块;样式调制模块采用权重解调方式对拼接后的特征进行调制和解调,获得输出的第二模式的PET图像。上述方法可以在图像处理中很好的修复图像信息,进而实现将低信噪比的图像翻译成高信噪比的图像。
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公开(公告)号:CN112819914A
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN202110164795.X
申请日:2021-02-05
申请人: 北京航空航天大学 , 江苏赛诺格兰医疗科技有限公司
摘要: 本发明涉及一种PET图像处理方法,方法包括:获取待处理的第一类型的PET图像;将第一类型的PET图像输入到训练的条件生成对抗网络G中,输出第二类型的PET图像;第一类型的PET图像为PET采集设备采集并重建的低信噪比PET图像,第二类型PET图像为经过G处理的、具有高信噪比的图像,且第二类型PET图像与PET采集设备采集并重建的高信噪比图像匹配,G包括:对输入的第一类型的PET图像依次进行样式表达编码和仿射变换处理的样式表达单元。本发明对低信噪比PET图像进行处理获得匹配的高信噪比PET图像,进而有效提升PET图像质量,辅助临床更加准确地进行诊断的目的。
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公开(公告)号:CN118298422A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410306002.7
申请日:2024-03-18
申请人: 北京航空航天大学
IPC分类号: G06V20/69 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/088
摘要: 本发明涉及一种基于视觉语言大模型的病理图像的细胞核检测方法,该方法是基于现存的预训练的视觉语言大模型和语言大模型如GLIP、BLIP、GPT等的病理图像细胞核检测方法,该方法是一种新的自动生成提示语的流程,将需要检测的细胞核的形容词的描述程度考虑在内,并引入了相关性排序,提升零样本检测细胞核检测的效果。在训练方法,自训练知识蒸馏,将GLIP的预训练的特征提取能力迁移到更适合进行检测的网络结构中,最终得到一个更优的细胞核检测网络,该网络的训练不需要任何的标注。与之前的无监督病理细胞核检测方法相比,本发明的方法的最终检测效果更好。
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公开(公告)号:CN118552446A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410675649.7
申请日:2024-05-29
申请人: 北京航空航天大学
IPC分类号: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T7/11 , G16H30/20 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于区域自注意力机制的医学图像恢复方法及系统,涉及图像处理技术领域,该基于区域自注意力机制的医学图像恢复方法包括以下步骤:获取医学图像,并对获取的医学图像处理,得到潜码特征;利用区域指导网络对医学图像进行区域划分,计算得到分割掩码;对分割掩码进行处理,计算得到注意力掩码;将注意力掩码与医学图像结合,得到合成图像。本发明通过区域自注意力机制,医学图像能够被划分成多个区域,在每个区域内进行自注意力机制的计算,不仅实现了像素之间的互补性,避免了来自不相似区域像素的潜在干扰,而且还确保了医学图像的完整性和连续性,从而提高了医学图像处理的准确性和可靠性。
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公开(公告)号:CN117910527A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202311550936.7
申请日:2023-11-20
申请人: 北京航空航天大学 , 中国人民解放军总医院第一医学中心
摘要: 本发明涉及脑区模拟技术领域,具体是一种基于脉冲神经元的脑区模拟装置,包括神经元模型,神经元模型内的神经元之间通过侧向抑制进行相互作用,神经元之间的信息传递采用突触传播的方式;同步振荡器模块,同步振荡器模块能够使神经元之间的振荡信号保持同步;滤波器模块,滤波器模块通过滤波的方式提取出特定频率范围内的信号;本发明通过一组神经元的侧向抑制、突触传播、同步振荡器、滤波器和输出接口的相互配合形成一种脑区模拟装置,该脑区模拟装置能够更加真实地模拟脑区的生物学功能和特点;同时,该脑区模拟装置的应用将有助于人们更好地理解脑区的工作原理,进一步推动神经科学的发展和类脑计算的研究。
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公开(公告)号:CN111401540B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202010156446.9
申请日:2020-03-09
申请人: 北京航空航天大学
摘要: 本申请公开一种神经元模型的构建方法以及由其构建的神经元装置,通过白噪声发生器、不应期开关信号发生器、尖峰后电位信号发生器、激活阈值电位信号发生器、过零检测器、触发器、以及多个突触后电位滤波器来搭建神经元模型,来模拟神经元的白噪声信号、尖峰信号的发出、不应期和超极化现象,提出了神经元从接收信号到处理信号、发出尖峰信号再到生成输出信号的完整的模型,可用于开发人工神经元的算法或硬件电路,应用在人工神经网络的构建。
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公开(公告)号:CN111401540A
公开(公告)日:2020-07-10
申请号:CN202010156446.9
申请日:2020-03-09
申请人: 北京航空航天大学
摘要: 本申请公开一种神经元模型的构建方法以及由其构建的神经元模型,通过白噪声发生器、不应期开关信号发生器、尖峰后电位信号发生器、激活阈值电位信号发生器、过零检测器、触发器、以及多个突触后电位滤波器来搭建神经元模型,来模拟神经元的白噪声信号、尖峰信号的发出、不应期和超极化现象,提出了神经元从接收信号到处理信号、发出尖峰信号再到生成输出信号的完整的模型,可用于开发人工神经元的算法或硬件电路,应用在人工神经网络的构建。
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公开(公告)号:CN118469875A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410675650.X
申请日:2024-05-29
申请人: 北京航空航天大学
IPC分类号: G06T5/77 , G06T5/60 , G16H30/20 , G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于动态路由机制的通用医学图像恢复方法及系统,用于图像处理领域,该通用医学图像恢复方法包括以下步骤:该通用医学图像恢复方法包括以下步骤:构建路由指令网络;基于路由指令网络,利用卷积神经网络编码器、全局平均池化及Softmax函数,从输入的医学图像中提取特征并归一化权重,并基于归一化后权重的特征对指令字典中的指令进行加权,生成图像指令;利用动态路由机制将图像指令转化为通道掩码,让通道掩码通过预设的通道路径,输出最终的合成图像。本发明不同任务选择不同的通道路径,避免了任务之间的相互干扰,从而缓解了任务之间冲突带来的模型性能下降,从而提升模型最终的性能。
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