-
公开(公告)号：CN119399284B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510008244.2
申请日：2025-01-03
Applicant: 安徽省儿童医院(安徽省新华医院、安徽省儿科医学研究所、复旦大学附属儿科医院安徽医院) , 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了盆骨关键点定位方法、系统及存储介质，盆骨关键点定位方法步骤如下：S1：骨骼影像的原图像和畸变图像坐标点生成；S2：骨骼畸变后的关键点映射计算；S3：构建四象限，通过等比变换实现图像畸变增广；S4：通过深度学习，训练关键点定位模型，实现临床盆骨关键点定位。本发明通过引入仿畸变数据增广技术，生成更具代表性的数据集，实现自动化、高准确度的盆骨关键点定位；本发明可将盆骨骨骼关键点定位精度从平均误差1.3毫米降低到平均误差1.1毫米，提升了定位精度。
-
公开(公告)号：CN115272308A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211171283.7
申请日：2022-09-26
Applicant: 安徽省儿童医院(安徽省新华医院、安徽省儿科医学研究所、复旦大学附属儿科医院安徽医院) , 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种下肢骨骼图像评估下肢力线方法、系统、设备及存储介质，包括如下方法：步骤S1、准备下肢骨骼的X射线图像；步骤S2、用GVV‑Net模块对X射线图像进行处理，在特征最深层使用VIA模块；步骤S3、SDM模块在VIA模块提取的数据信息中；步骤S4、数据信息中特征点的全局结构信息检测X射线图像中的下肢解剖标志，得到下肢骨骼的热力图并提取每个通道最大热力值的位置点作为关键点；步骤S5、获得关键点定位后分别连接左侧四组水平位置对应的两个关键点；步骤S6、分别连接右侧四组水平位置对应两个关键点，重复步骤S5得到全部下肢力线。本发明实现精确特征点性能检测，提高了判断和评估速度。
-
公开(公告)号：CN115239720A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211155349.3
申请日：2022-09-22
Applicant: 安徽省儿童医院(安徽省新华医院、安徽省儿科医学研究所、复旦大学附属儿科医院安徽医院) , 中国科学技术大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于经典Graf的DDH超声影像人工智能诊断系统及方法，该诊断系统包括分类器，用于从超声影像中识别标准截面；回归器，用于定位标准截面中关键点的位置信息，并利用关键点的位置计算Graf方法需要的软骨顶线夹角α、骨顶线夹角β，判断DDH的等级；所述分类器识别标准截面的方法为：对从超声影像中截取的特征图像进行特征提取与编码，编码后的特征图进行池化操作转化为特征向量，该特征向量经过全连接层后判断该特征图是否为标准截面。本发明的诊断系统能够对髋关节未成熟儿童标准髋关节超声影像片段进行筛查，且诊断更快速、客观、准确。
-
公开(公告)号：CN119399284A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510008244.2
申请日：2025-01-03
Applicant: 安徽省儿童医院(安徽省新华医院、安徽省儿科医学研究所、复旦大学附属儿科医院安徽医院) , 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了盆骨关键点定位方法、系统及存储介质，盆骨关键点定位方法步骤如下：S1：骨骼影像的原图像和畸变图像坐标点生成；S2：骨骼畸变后的关键点映射计算；S3：构建四象限，通过等比变换实现图像畸变增广；S4：通过深度学习，训练关键点定位模型，实现临床盆骨关键点定位。本发明通过引入仿畸变数据增广技术，生成更具代表性的数据集，实现自动化、高准确度的盆骨关键点定位；本发明可将盆骨骨骼关键点定位精度从平均误差1.3毫米降低到平均误差1.1毫米，提升了定位精度。
-
公开(公告)号：CN119888581A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510349413.9
申请日：2025-03-24
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种视频理解大模型优化与评估方法、系统、设备及存储介质，它们还是一一对应的方案，方案中：设计了新的连接器结构以提升全局时序理解能力，其包含时空下采样器，局部双向Mamba结构以及线性层组成。时空下采样器能够降低令牌存储开销；同时，局部双向Mamba结构，一方面弥补了感受野受限的问题，另一方面其能够同时建模帧内特征和帧间特征；此外，该连接器的训练是低成本的，并且使用了三阶段的渐进式训练策略，可以对抗灾难性遗忘；并且，还构建了半自动化数据生成管道并基于此管道提出了全局时序理解数据，以弥补现有基准领域在该能力上的评估空缺。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110120266A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910568724.9
申请日：2019-06-27
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种骨骼年龄评估方法，包括：基于注意力机制，从原始掌骨影像X的特征图上挖掘多个感兴趣骨骼区域；基于识别机制，从多个感兴趣骨骼区域中识别出符合要求若干感兴趣骨骼区域，并将识别出的若干感兴趣骨骼区域的特征图与原始掌骨影像X的特征图拼接，得到特征向量C；最终，将识别出的每一感兴趣骨骼区域的特征图、原始掌骨影像X的特征图、以及特征向量C分别经过全连接层后，进行骨龄预测，并将所有预测结果集成，得到骨骼年龄评估结果。该方法具有较高准确性，且评估速度较快。
-
公开(公告)号：CN117095084A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311355828.4
申请日：2023-10-19
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06T11/60 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0985 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种文本风格图像生成方法、系统、设备及存储介质，它们是一一对应的方案，方案中：无需显示的参考风格，只需文本内容与参考风格图像，即可通过视觉上下文感知和文本语义感知的方式生成文本风格图像，具有兼顾美观和效率的优点，用于海报文字的自动化设计领域时，可以将任意文本内容和谐、美观、有创意地生成在海报图像上的指定位置。
-
公开(公告)号：CN116452896B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310715333.1
申请日：2023-06-16
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/422 , G06V10/54 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于提升细粒度图像分类性能的方法、系统、设备及介质，它们是一一对应的方案，方案中：在细粒度图像分类网络中设置源信息生成器、中间处理器与目标结合器对细粒度图像分类网络提取的图像特征进行处理后再进行分类，可以提升分类精确度；源信息生成器、中间处理器与目标结合器可以适用于多种结构的细粒度图像分类网络，体现了其即插即用特性，并且，所需的额外计算非常小，与现有的细粒度图像分类网络相结合，能带来更进一步的性能提升，体现了泛用性；综上所示，本发明可以兼顾计算资源消耗和精度提升，并且可以实现即插即用性和泛用性，对于细粒度识别的实际应用有积极深远的影响。
-
公开(公告)号：CN112006654A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010685114.X
申请日：2020-07-16
Applicant: 中国科学技术大学 , 安徽省儿童医院(安徽省新华医院、安徽省儿科医学研究所)
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和多重注意力机制的骨骼年龄评估方法，包括：训练阶段，主干网络输入为掌骨影像，通过特征提取器获得特征图F，进而得到骨龄回归值；多重注意力模块输入为特征图F，经通过压缩操作与注意力图拆分操作得到M个子注意力图，每个子注意力图再与特征图F点乘，进而得到对应的骨龄回归值；结合主干网络与多重注意力模块得到的骨龄回归值，采用多任务学习策略训练神经网络；测试阶段，将待测掌骨影像输入至训练后的神经网络中，通过其中主干网络得到骨龄评估值。上述模型可被端到端训练；同时能自动生成注意力分布图，具有更好的泛化性；此外，基于2D卷积神经网络，速度快，精度高，平均评估误差在4.1个月内。
-
公开(公告)号：CN111428730A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201910019867.4
申请日：2019-01-09
Abstract: 本发明公开了一种弱监督细粒度物体分类方法，包括：采用注意力机制对输入图像进行一系列矩形区域图像的提取，并结合各矩形区域图像的置信度筛选出若干矩形区域图像；采用分类机制对输入图像以及筛选出的若干矩形区域图像进行特征提取，并进行分类预测，最后将各预测结果做集成，得到一个最终预测结果。通过采用上述方法可以显著提升分类精确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.072 seconds)
