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公开(公告)号：CN116129107A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211440881.X
申请日：2022-11-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医学图像处理中的图像分割领域，公开了一种基于长短期记忆自注意力模型的三维医学图像分割方法及系统，其中三维医学图像分割方法，能够针对医学图像中目标区域影像进行分割，包括以下步骤：(1)建立训练集样本；(2)对待分割的原始三维医学图像进行处理，得到待分割样本；(3)构建基于长短期记忆自注意力的三维医学图像分割网络并训练；(4)将待分割样本输入至该网络，即可输出得到待分割样本中目标区域的分割结果。本发明通过综合CNN与Transformer，得到用于三维医学图像中目标区域(如肿瘤等)实时准确分割的新模型，采用类似记忆遗忘与更新的学习策略，尤其有利于提高医学图像中复杂肿瘤的分割精度。
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公开(公告)号：CN113191390A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110356938.7
申请日：2021-04-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型的构建方法、图像分类方法及存储介质，所构建的图像分类模型包括依次级联的卷积层、第一金字塔卷积单元、第二金字塔卷积单元…第n金字塔卷积单元、池化层和全连接层；第i金字塔卷积单元采用数量为n‑i+1的不同尺度的卷积核分别对当前输入的特征图进行进一步的特征提取后，依次对各尺度的卷积核提取的特征图，将其与其前一级卷积核提取的融合特征图进行融合，得到各尺度的卷积核提取的融合特征图，即一组含有不同尺度信息的特征图；将含有不同尺度信息的特征图与当前输入的特征图进行融合，得到包含多尺度信息的输出特征图；i＝1,2,…,n；本发明充分利用了不同尺度信息，图像分类准确性较高。
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公开(公告)号：CN110710990A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910932901.7
申请日：2019-09-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于超声成像领域，公开了一种螺旋超声断层成像方法及系统，其中方法是在超声探头沿Z轴匀速位移的前提下，利用超声探头的同步旋转或超声探头内发射阵元的循环切换，使各个超声波发射时刻下发射阵元的位置随时间在三维空间中的变化轨迹沿一条螺旋线或曲线分布；在超声探头沿Z轴匀速位移的过程中超声探头发射超声波并接收采集回波数据，采集到的回波数据经存储、及数据后处理即可实现对待测对象的超声断层成像。本发明通过对超声扫描过程中发射阵元的位置变化进行控制，得到的新型的螺旋超声断层三维扫描方法及相应系统，可以实现快速连续不间断的数据获取，保证在Z轴方向上获得更高的空间分辨率；也可利用多层冗余数据，提高图像信噪比。
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公开(公告)号：CN110179495A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910328878.0
申请日：2019-04-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明属于超声成像大数据量处理领域，公开了一种基于分布式系统的超声断层成像计算优化方法及系统，其中方法包括：准备步骤：设置包括X个分布式节点服务器的分布式系统，探头上的阵元对应到相应的节点服务器，并且每个节点服务器上所对应的阵元数量是均等的；数据采集及存储步骤；待所有信号采集完成后，首先是对接收到的信号进行滤波预处理步骤，然后开始图像的重建；图像的重建包括各节点独立重建步骤和主节点服务器整合步骤。本发明由于采用分布式集群系统方案，利用多节点服务器，对超声断层成像系统接收阵元采集到的超声波信号基于合成孔径聚焦技术SAFT原理进行处理，可以解决超声断层成像系统数据量大、图像重建时间长等问题。
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公开(公告)号：CN117636096A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311678896.4
申请日：2023-12-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于工业表面缺陷检测相关技术领域，其公开了一种基于域间共性特征迁移生成的小样本表面缺陷识别方法，包括以下步骤：(1)采集缺陷图像样本数据并构建表面缺陷识别模型，包括特征提取分离模块、图像生成模块及缺陷识别模块；(2)基于特征提取分离模块分离源域的共性内容特征与独有风格特征，并提取源域的共性内容特征；同时提取目标域的独有风格特征；(3)图像生成模块将从源域迁移的共性内容特征与目标域的独有风格特征相结合以生成目标域的样本；(4)将生成的目标域图像与原始的目标域图像输入缺陷识别模块以对缺陷识别模块进行训练，进而采用训练后的表面缺陷识别模型进行表面缺陷识别。本发明解决了小样本可用信息有限的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110575202A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910797681.1
申请日：2019-08-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于功能成像技术领域，公开了一种基于费马原理的超声CT图像重建方法及系统，其中基于费马原理的超声CT声速重建方法包括步骤：(1)渡越时间的提取；(2)准备进入迭代；(3)根据有限差分方法计算从每个发射阵元出发到成像区域每个像素点的时间τ，并根据费马原理计算胖射线路径，其中胖射线路径的宽度随迭代次数的增加而收窄；(4)反问题的求解，并更新声速值；(5)判断迭代是否终止。本发明通过对方法整体流程进行改进，通过路径的优化，基于费马原理，尤其是变参数的、路径由宽至窄的变路径宽度的胖射线路径，使得本发明中超声CT声速及衰减系数重建方法及系统具有快速、稳定、成像效果更好的特点。
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公开(公告)号：CN113191390B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110356938.7
申请日：2021-04-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型的构建方法、图像分类方法及存储介质，所构建的图像分类模型包括依次级联的卷积层、第一金字塔卷积单元、第二金字塔卷积单元、...、第n金字塔卷积单元、池化层和全连接层；第i金字塔卷积单元采用数量为n‑i+1的不同尺度的卷积核分别对当前输入的特征图进行进一步的特征提取后，依次对各尺度的卷积核提取的特征图，将其与其前一级卷积核提取的融合特征图进行融合，得到各尺度的卷积核提取的融合特征图，即一组含有不同尺度信息的特征图；将含有不同尺度信息的特征图与当前输入的特征图进行融合，得到包含多尺度信息的输出特征图；i＝1,2,…,n；本发明充分利用了不同尺度信息，图像分类准确性较高。
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公开(公告)号：CN116664588A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310616934.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/10 , G06T17/00 , G06T19/20 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于掩码建模的3D医学图像分割模型建立方法及其应用，属于医学图像分割领域，包括：建立包括半监督学习网络，学生网络包括用于提取潜在特征的编码模块和用于预测分割结果的分割解码器，教师网络包括与学生网络结构一致的编码模块和分割解码器；对半监督学习网络进行训练，训练时，将每个图像进行两次随机掩码操作后分别输入两个网络，根据训练损失函数对学生网络的权重进行优化更新后，迁移至教师网络；训练损失函数包括原型表征损失，用于表征两个网络提取生成的原型之间的差异；学生网络中还可包括重建解码器以及辅助分割解码器。本发明能够在样本稀少的情况下提高三维医学图像分割模型的鲁棒性、泛化性以及准确性。
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公开(公告)号：CN110710990B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910932901.7
申请日：2019-09-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于超声成像领域，公开了一种螺旋超声断层成像方法及系统，其中方法是在超声探头沿Z轴匀速位移的前提下，利用超声探头的同步旋转或超声探头内发射阵元的循环切换，使各个超声波发射时刻下发射阵元的位置随时间在三维空间中的变化轨迹沿一条螺旋线或曲线分布；在超声探头沿Z轴匀速位移的过程中超声探头发射超声波并接收采集回波数据，采集到的回波数据经存储、及数据后处理即可实现对待测对象的超声断层成像。本发明通过对超声扫描过程中发射阵元的位置变化进行控制，得到的新型的螺旋超声断层三维扫描方法及相应系统，可以实现快速连续不间断的数据获取，保证在Z轴方向上获得更高的空间分辨率；也可利用多层冗余数据，提高图像信噪比。
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公开(公告)号：CN110179495B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910328878.0
申请日：2019-04-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明属于超声成像大数据量处理领域，公开了一种基于分布式系统的超声断层成像计算优化方法及系统，其中方法包括：准备步骤：设置包括X个分布式节点服务器的分布式系统，探头上的阵元对应到相应的节点服务器，并且每个节点服务器上所对应的阵元数量是均等的；数据采集及存储步骤；待所有信号采集完成后，首先是对接收到的信号进行滤波预处理步骤，然后开始图像的重建；图像的重建包括各节点独立重建步骤和主节点服务器整合步骤。本发明由于采用分布式集群系统方案，利用多节点服务器，对超声断层成像系统接收阵元采集到的超声波信号基于合成孔径聚焦技术SAFT原理进行处理，可以解决超声断层成像系统数据量大、图像重建时间长等问题。
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