-
公开(公告)号：CN101082987A
公开(公告)日：2007-12-05
申请号：CN200710042916.3
申请日：2007-06-28
申请人： 复旦大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明属于图像分析技术领域，具体是一种基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法。该方法通过统计两幅直方图相同窗口之间的取值差异及不同距离窗口之间的取值差异，求出以窗口距离为权值进行加权后的平均差异，并将其作为评价这两幅直方图相似性的标准。针对图像的灰度直方图用本发明度量方法和传统度量方法进行比较，表明该评价标准在直方图发生偏移的情况下性能优于传统的度量标准。本发明提出直方图相似性度量方法，给出相似性的评价标准，为基于直方图的图像检索等应用提供更可靠的依据。
-
公开(公告)号：CN115530843B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110725029.6
申请日：2021-06-29
申请人： 复旦大学
IPC分类号： A61B5/369 , A61B5/374 , G06F17/14 , G06F18/2411
摘要： 本发明涉及一种脑电信号通道间平均相位相干性特征获取方法，创建不同通道之间不同频段的平均相位相干性特征，以该创建内容为基础，获取对称通道间分频段的平均相位相干性特征及相邻通道间分频段的平均相位相干性特征，对获取的各平均相位相干性特征进行有效通道筛选，获取最终的有效通道对的分频段的平均相位相干性特征作为对应脑机接口任务所需输入的特征。与现有技术相比，本发明具有良好地解决可选择的脑电信号通道组合过多的问题，准确、真实体现通道间相关性等优点。
-
公开(公告)号：CN117132868A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311046958.X
申请日：2023-08-20
申请人： 复旦大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/26 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/09
摘要： 本发明属于人工智能技术领域，具体为基于自动乳腺全容积成像的乳腺肿瘤分子标记物预测方法。本发明方法包括：ABVS图像预处理，获取包含肿瘤的感兴趣区域；对三维影像中的横断面、冠状面和矢状面分别取穿过感兴趣区域中心的截面和与其相邻的两侧截面，使用TransU‑Net模型分别分割出横断面、冠状面和矢状面中的肿瘤区域；搭建深度神经网络模型，用于预测乳腺肿瘤的分子标记物；该模型有两个分支，其一为增加有通道注意力机制的三维残差卷积网络，用于处理三维图像；其二为处理三个截面的分割结果的卷积网络，最后通过全连接层将两个分支获取的特征整合；利用有标注的数据集对模型进行有监督学习，获得分子标记物的预测模型。本发明可提高预测准确性。
-
公开(公告)号：CN116473572A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310339136.4
申请日：2023-04-01
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于脑机接口技术领域，具体为一种皮层脑电信号交叉频率耦合特征的提取方法。本发明包括：信号预处理(滤除、信号异常段检测、噪声抑制)以降低皮层脑电信号受到的各种干扰；提取特征，即计算出各频率段之间的交叉频率耦合强度作为特征，具体利用带通滤波将信号不同频段的信号分别提取出来，计算不同频率段信号之间的交叉频率耦合强度，包括相位‑幅值耦合强度、相位‑相位耦合强度和幅值‑幅值耦合强度3种；并引入滑动时间窗，计算耦合强度随时间变化的最大值；通过细分低频成分来提高特征在频率上的区分度。本发明可以提高信噪比，优化信号质量；对与频率差异相关联的潜在症状有更强的检测能力。
-
公开(公告)号：CN101036606B
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200710039657.9
申请日：2007-04-19
申请人： 复旦大学
IPC分类号： A61F9/00
摘要： 本发明属于图像处理和视觉恢复技术领域，具体是一种基于自适应映射的红绿色盲矫正方法。该方法首先建立红绿色盲的仿真模型，然后对原始图像进行分阶处理，依据统计得到的颜色数和颜色分布来划分投影区域，最后按照颜色频数的大小和投影划分建立正常视觉颜色空间到色盲颜色面上的一对一的映射关系，并按照这种映射关系对原始图像进行矫正。本发明的目的是提高红绿色盲患者分辨色彩的能力，使得原始图像中看不到的信息在矫正图像中清楚地呈现出来，且图像处理在眼外进行，对眼睛没有损伤，因此它在红绿色盲的治疗和矫正上具有较强的可行性。
-
公开(公告)号：CN116473536A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310339137.9
申请日：2023-04-01
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明属于医学影像处理领域，具体为基于高分辨率血管壁磁共振成像的动脉瘤壁厚计算方法。本发明方法包括：在磁共振影像上标记动脉瘤壁位置，在瘤壁区域对动脉瘤三维建模；用边缘提取法获得动脉瘤壁的内外边界，对于瘤体进行椭球拟合；计算瘤壁的内径r和外径r’之差的最大值，作为该位置处的瘤壁厚度值；构建整个瘤壁厚度分布的直方图；采用颜色调制方法，将厚度值以不同颜色的形式呈现在动脉瘤的三维影像上，便于观察。本发明可以减少主观判断动脉瘤瘤壁厚度和人工计算时产生的误差，解决以往只能在二维平面上手动测量厚度的问题；可以统计瘤壁厚度的分布情况，并可视化瘤壁厚度随位置的变化，从而帮助用户更好的观察瘤壁的空间特点。
-
公开(公告)号：CN116028874A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111240181.1
申请日：2021-10-25
申请人： 复旦大学
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/0985
摘要： 本发明提供一种轻量化的运动想象脑电信号分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集原始脑电信号并进行预处理。步骤S2，对信号数据集的数据进行归一化处理。步骤S3，构建轻量化分类网络模型。步骤S4，构建编码器训练网络并进行有监督训练，并保留和更新编码器的相关参数。步骤S5，由归一化信号数据集形成交叉训练样本。步骤S6，将交叉训练样本输入到轻量化分类网络模型，得到最优组超参数。步骤S7，将最优组超参数输入到轻量化分类网络模型进行参数更新，并对更新完的轻量化分类网络模型进行训练。步骤S8，对待测数据进行归一化处理。步骤S9，将归一化待测数据输入到训练完的轻量化分类网络模型，得到分类识别结果。
-
公开(公告)号：CN115530843A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110725029.6
申请日：2021-06-29
申请人： 复旦大学
摘要： 本发明涉及一种脑电信号通道间平均相位相干性特征获取方法，创建不同通道之间不同频段的平均相位相干性特征，以该创建内容为基础，获取对称通道间分频段的平均相位相干性特征及相邻通道间分频段的平均相位相干性特征，对获取的各平均相位相干性特征进行有效通道筛选，获取最终的有效通道对的分频段的平均相位相干性特征作为对应脑机接口任务所需输入的特征。与现有技术相比，本发明具有良好地解决可选择的脑电信号通道组合过多的问题，准确、真实体现通道间相关性等优点。
-
公开(公告)号：CN101082987B
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN200710042916.3
申请日：2007-06-28
申请人： 复旦大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明属于图像分析技术领域，具体是一种基于窗口间平均差异的直方图相似性度量方法。该方法通过统计两幅直方图相同窗口之间的取值差异及不同距离窗口之间的取值差异，求出以窗口距离为权值进行加权后的平均差异，并将其作为评价这两幅直方图相似性的标准。针对图像的灰度直方图用本发明度量方法和传统度量方法进行比较，表明该评价标准在直方图发生偏移的情况下性能优于传统的度量标准。本发明提出直方图相似性度量方法，给出相似性的评价标准，为基于直方图的图像检索等应用提供更可靠的依据。
-
公开(公告)号：CN101036606A
公开(公告)日：2007-09-19
申请号：CN200710039657.9
申请日：2007-04-19
申请人： 复旦大学
IPC分类号： A61F9/00
摘要： 本发明属于图像处理和视觉恢复技术领域，具体是一种基于自适应映射的红绿色盲矫正方法。该方法首先建立红绿色盲的仿真模型，然后对原始图像进行分阶处理，依据统计得到的颜色数和颜色分布来划分投影区域，最后按照颜色频数的大小和投影划分建立正常视觉颜色空间到色盲颜色面上的一对一的映射关系，并按照这种映射关系对原始图像进行矫正。本发明的目的是提高红绿色盲患者分辨色彩的能力，使得原始图像中看不到的信息在矫正图像中清楚地呈现出来，且图像处理在眼外进行，对眼睛没有损伤，因此它在红绿色盲的治疗和矫正上具有较强的可行性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
11 条记录 (耗时 0.021 秒)
