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公开(公告)号：CN116246022A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310218283.6
申请日：2023-03-09
申请人： 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要： 一种基于渐进式去噪引导的人脸图像身份合成方法，通过身份编码器充分提取身份特征，同时训练了一种渐进式身份去噪引导模型，过程中加入了身份引导和3D形状感知引导，使生成的人脸图像拥有更接近源图像帧身份和目标图像帧属性的特征。具有更好的稳定性，在百万分辨率条件下生成的图像仍然具有优势。
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公开(公告)号：CN117808832A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311805951.1
申请日：2023-12-26
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院
摘要： 一种基于改进势函数的距离正则化水平集心脏MRI图像分割方法，涉及图像分割技术领域，设计了一种具有新型势函数和改进边缘指示函数的心脏图像分割方法。新的势函数提高了模型正向扩散速度，并且避免了演化曲线过分割的问题，提高了模型的计算效率。改进的边缘指示函数对图像噪声具有消除作用，并且对边缘的定位准确，增强了模型抗噪性提高了边缘分割的准确性。
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公开(公告)号：CN116563265A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310582599.3
申请日：2023-05-23
申请人： 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/048 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 一种基于多尺度注意力和自适应特征融合的心脏MRI分割方法，有效提取多尺度上下文信息并通过注意力机制来融合不同尺度的特征，加强对目标区域的敏感度。通过不同膨胀率的膨胀卷积在不降低分辨率的情况下获取不同尺寸的感受野，提取多尺度目标特征。对包含丰富的空间信息的浅层特征和包含丰富的语义信息的深层特征进行融合，可以抑制无关背景的干扰，保留更重要的语义上下文信息进行更精确的定位。
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公开(公告)号：CN118247204A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311524364.5
申请日：2023-11-16
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
摘要： 一种基于提示学习的多器官细胞核分割方法，涉及医学图像处理技术领域，利用文本与图像多模态信息充分挖掘图像信息，学习到语义信息与分割目标之间的关联，对目标区域的分割进行综合学习。基于clip模型从6个公开细胞核数据集中训练学习大量的文本和图像配对知识，来获得细胞核的语义理解先验知识，使得模型完全适合细胞核分割任务。构建模型通过输入图像与文本提示，利用文本和图像多模态信息，完成6个不同器官细胞核识别并且准确分割任务，计算效率更高，该模型还可以在缺乏标注的部分数据集上使用充分文本提示完成准确的分割任务，更具备实用性与可拓展性。
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公开(公告)号：CN116246022B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310218283.6
申请日：2023-03-09
申请人： 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要： 一种基于渐进式去噪引导的人脸图像身份合成方法，通过身份编码器充分提取身份特征，同时训练了一种渐进式身份去噪引导模型，过程中加入了身份引导和3D形状感知引导，使生成的人脸图像拥有更接近源图像帧身份和目标图像帧属性的特征。具有更好的稳定性，在百万分辨率条件下生成的图像仍然具有优势。
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公开(公告)号：CN117291941A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311329962.7
申请日：2023-10-16
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于边界和中心点特征辅助的细胞核分割方法，涉及医学图像处理领域，通过编码器和解码器网络实现训练，使得训练后的网络能够从病理图像中找到细胞核的边界、中心点、细胞核这些外观特征，实现了由点到线再到面的特征约束，通过设计特定的中心点损失函数与边界加权模块bwm,保证了输入图片信息的完整性，提高了对细胞核分割的准确性。同时借助计算机视觉和图像处理技术，可以实现自动化的细胞核分割，大大提高了分割的准确性和效率。既可以节省人力资源，也加快研究和诊断的进程。
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公开(公告)号：CN116188867B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310206939.2
申请日：2023-03-07
申请人： 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要： 一种基于注意力增强网络的多标签心电图像分类方法，使用一种基于注意力增强网络的多标签心电分类方法，构建了一个能够对多标签心电图像进行分类的模型，挖掘各种心电图像类别特征的上下文信息，充分捕捉特征通道之间的相关性并利用类别标签之间相关性信息，从而有效的对多标签心电图像进行分类，提高了分类的准确率和精度。
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公开(公告)号：CN117357129B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311499058.0
申请日：2023-11-13
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
摘要： 一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法，涉及心电信号处理技术领域，使用了一个新的心电信号波形检测网络S2TE_Net，该网络使用了时空特征提取模块和激励挤压模块相结合，以实现对QRS波形的准确检测。在时空特征提取模块中，使用了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(Bi‑LSTM)的结合体。CNN可以捕捉时间序列数据中的空间特征，Bi‑LSTM可以捕获ECG信号中存在的时间特征并平滑高频噪声，从而在可穿戴式设备中获得更准确的QRS波形检测结果。
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公开(公告)号：CN116469151B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310524491.9
申请日：2023-05-11
申请人： 山东省人工智能研究院 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 一种基于面部表情的生成式AI人脸检测方法，构建AIR‑Face人脸数据集用于生成式AI人脸训练。使用未经训练的信息特征空间进行真假分类。在这个空间中执行最近线性探测可以显着提高检测假图像的泛化能力，特别是来自扩散模型或自回归模型等较新方法。该方法通过分阶段训练的方式提高了生成式AI人脸的特征提取效果，并通过特征空间对生成式AI人脸进行检测。相较其他方法，本方法科学有效的提高了生成式AI人脸的识别精度，充分利用分段训练挖掘人脸的潜在语义信息，以此进行生成式AI人脸检测，提高了可靠性和准确率，解决了生成式AI人脸检测的需求。
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公开(公告)号：CN117357129A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311499058.0
申请日：2023-11-13
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
摘要： 一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法，涉及心电信号处理技术领域，使用了一个新的心电信号波形检测网络S2TE_Net，该网络使用了时空特征提取模块和激励挤压模块相结合，以实现对QRS波形的准确检测。在时空特征提取模块中，使用了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(Bi‑LSTM)的结合体。CNN可以捕捉时间序列数据中的空间特征，Bi‑LSTM可以捕获ECG信号中存在的时间特征并平滑高频噪声，从而在可穿戴式设备中获得更准确的QRS波形检测结果。
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