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公开(公告)号：CN113658184B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110613852.8
申请日：2021-06-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于IGES模型引导的点云曲面分割方法，步骤包括：1)获取待检测工件的标准IGES模型；2)对待检测工件进行CT扫描，建立出测量STL模型；3)将所述标准IGES模型离散化，得到离散STL模型；4)对测量STL模型和离散STL模型进行点云配准；5)判断测量STL模型中的点与标准IGES模型中曲面的归属关系；6)以测量STL模型中的点与标准IGES模型中曲面的归属关系为基准，完成测量STL模型的曲面分割。本发明的点云曲面分割方法针对单一物体点云，对点云中任意曲面进行分割，且整个分割过程不需要进行经验参数的设定。其分割原理简单、稳定性好、不受点云空间关系和点云密度的限制，同时分割精度高，缺点和遗漏点少。
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公开(公告)号：CN112990344B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110381357.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种肺结节多视图分类方法。包括：从公开数据集中选择一样本；建立多视图网络结构模型，步骤为：S1：利用卷积函数提取该图片上肺结节图像的初步特征；S2：利用初步特征和Sobel边缘检测算子计算该图像的边缘特征；S3：通过边缘特征计算特征向量，建立模型,使用特征向量集合得到肺结节预测结果和边缘特征吻合度得分；S4：使用训练集对模型进行训练，通过计算损失函数并反向传播的方式更新模型参数，最终得到训练好的多视图网络结构模型；将待预测肺结节图像作为已训练好的模型的输入，计算得到该肺结节的分类结果。本发明使用多视图和传统方法来补充现有辅助分类结构中存在的不足，使得肺结节辅助分类更加的准确。
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公开(公告)号：CN113658184A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110613852.8
申请日：2021-06-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于IGES模型引导的点云曲面分割方法，步骤包括：1)获取待检测工件的标准IGES模型；2)对待检测工件进行CT扫描，建立出测量STL模型；3)将所述标准IGES模型离散化，得到离散STL模型；4)对测量STL模型和离散STL模型进行点云配准；5)判断测量STL模型中的点与标准IGES模型中曲面的归属关系；6)以测量STL模型中的点与标准IGES模型中曲面的归属关系为基准，完成测量STL模型的曲面分割。本发明的点云曲面分割方法针对单一物体点云，对点云中任意曲面进行分割，且整个分割过程不需要进行经验参数的设定。其分割原理简单、稳定性好、不受点云空间关系和点云密度的限制，同时分割精度高，缺点和遗漏点少。
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公开(公告)号：CN112990344A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110381357.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种肺结节多视图分类方法。包括：从公开数据集中选择一样本；建立多视图网络结构模型，步骤为：S1：利用卷积函数提取该图片上肺结节图像的初步特征；S2：利用初步特征和Sobel边缘检测算子计算该图像的边缘特征；S3：通过边缘特征计算特征向量，建立模型,使用特征向量集合得到肺结节预测结果和边缘特征吻合度得分；S4：使用训练集对模型进行训练，通过计算损失函数并反向传播的方式更新模型参数，最终得到训练好的多视图网络结构模型；将待预测肺结节图像作为已训练好的模型的输入，计算得到该肺结节的分类结果。本发明使用多视图和传统方法来补充现有辅助分类结构中存在的不足，使得肺结节辅助分类更加的准确。
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