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公开(公告)号:CN112862751B
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202011600394.6
申请日:2020-12-30
申请人: 电子科技大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T5/00 , G16H30/20 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/16 , G01R33/48 , G01R33/54
摘要: 本发明公开了一种用于自闭症的自动诊断装置,属于医学图像处理技术领域。本发明的用于自闭症自动诊断装置,包括:包括用户设置模块、数据输入及预处理模块、脑网络构建模块、自闭症检测模块和输出模块。其中,用户设置模块用于配置自动诊断装置的检测所基于的脑网络类型以及输出显示信息项和显示方式;数据输入及预处理模块用于用户输入磁共振图像并对输入进行图像预处理,脑网络构建模块用于构建与用户设置的网络类型匹配的脑网络的拓扑图并存储;自闭症检测模块读取脑网络拓扑图并基于网络脆性进行自闭症的智能判断,得到检测结果并通过输出模块进行相关的可视化显示输出,从而为自闭症诊断提供辅助诊断帮助。
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公开(公告)号:CN113744316A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202111048838.4
申请日:2021-09-08
申请人: 电子科技大学
摘要: 本发明公开一种基于深度神经网络的多目标跟踪方法,包括以下步骤:采集待测试视频,对待测试视频进行预处理,提取待测试视频的原始图像帧;对每一原始图像帧进行目标检测,识别待跟踪目标,获取每一原始图像帧的目标检测框;匹配时间轴上连续两帧图像中目标检测框,计算目标检测框进行待跟踪目标相似度,比较时间轴上连续两帧图像中待跟踪目标相似度,判断是否为同一待跟踪目标,是,则分配ID并输出跟踪结果;否,则重新进行匹配及判断;基于ID和跟踪结果,实现对视频多目标的连续跟踪。本发明将运动特征和外观特征融合到损失矩阵计算过程中,提高了下一帧目标预测的准确性,降低ID Switch指标,从而真正地实现目标的连续跟踪。
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公开(公告)号:CN112862751A
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202011600394.6
申请日:2020-12-30
申请人: 电子科技大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T5/00 , G16H30/20 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/16 , G01R33/48 , G01R33/54
摘要: 本发明公开了一种用于自闭症的自动诊断装置,属于医学图像处理技术领域。本发明的用于自闭症自动诊断装置,包括:包括用户设置模块、数据输入及预处理模块、脑网络构建模块、自闭症检测模块和输出模块。其中,用户设置模块用于配置自动诊断装置的检测所基于的脑网络类型以及输出显示信息项和显示方式;数据输入及预处理模块用于用户输入磁共振图像并对输入进行图像预处理,脑网络构建模块用于构建与用户设置的网络类型匹配的脑网络的拓扑图并存储;自闭症检测模块读取脑网络拓扑图并基于网络脆性进行自闭症的智能判断,得到检测结果并通过输出模块进行相关的可视化显示输出,从而为自闭症诊断提供辅助诊断帮助。
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