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[发明专利]病灶图像的分割方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202310911025.6在审
发明人： 叶初阳;刘亚欧;刘紫馨;段云云;卓芝政 -专利权人：北京理工大学;首都医科大学附属北京天坛医院
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请提供了病灶图像的分割方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于图像处理技术领域；获取待分割医学图像；将待分割医学图像输入至预先训练好的病灶分割模型中，输出分割后的目标病灶分割图像；病灶分割模型为根据多网络集成模型以及辅助监督标签训练得到的；病灶分割模型的模型网络层数小于多网络集成模型的模型网络层数。这样，通过根据多网络集成模型训练网络层数较少的病灶分割模型，对待分割医学图像进行分割，可以提升模型的推理速度，有助于提升图像分割效率；同时，病灶分割模型是基于多网络集成模型以及辅助监督标签训练得到的，可以在一定程度上保证病灶分割模型更为准确地学习多网络集成模型，进一步提升图像分割的准确率。
病灶图像分割方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]基于文本和图像多模态的脑病灶图像生成方法和系统-CN202310463730.4在审
发明人：张欣茹;叶初阳;郭威严;文梓棋 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本和图像多模态的脑病灶图像生成方法和系统，包括：数据收集模块：收集相关的脑部病灶的公开数据集，为每一张图像配以文本模板，形成文本‑图像模板数据集；微调模块：通过对图像与文本分别编码，转换为一个共同的嵌入空间，然后计算相似度进行匹配。数据扩充模块：使用微调后的DALLE2模型根据需要的文本需求进行图像生成与变体生成。标注图像生成模块:使用循环微调后的模型对目标图像进行编辑，提供mask指定编辑区域，文本描述以生成目标病灶。从而生成带有标注的病灶图像。本发明的优点是：能够同时处理图像和文本信息，生成更真实、准确且多样的脑病灶图像，实现无监督脑病灶分割任务，更加高效、准确且多样化。
基于文本图像多模态病灶生成方法系统

[发明专利]车载HMI界面的界面复杂度评价方法、装置及车辆-CN202310432557.1在审
发明人：贺刚;刘芝孜;黄俊峰;张亮;叶初阳 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种车载HMI界面的界面复杂度评价方法、装置及车辆，包括：利用预设的车载HMI界面客观评价指标对多个车载HMI界面进行评价，得到每个车载HMI界面的客观评分；基于多个车载HMI界面、每个车载HMI界面的客观评分和每个车载HMI界面对应的主观评分，训练预设的机器学习模型，得到复杂度评价模型，通过复杂度评价模型对输入的新车载HMI界面进行评价，得到新车载HMI界面的评价结果。由此，解决了用户在车辆驾驶过程中由于车载仪表屏界面过于复杂而产生的认知负荷过高等问题，降低用户因过度关注仪表屏、忽视驾驶主任务而产生的交通事故风险，并减少设计类问题流入整车量产环节而产生的不利影响。
车载 hmi 界面复杂度评价方法装置车辆

[发明专利]基于提示学习的零样本脑病灶分割方法、系统、设备和介质-CN202310451485.5在审
发明人： 叶初阳;张欣茹;文梓棋;刘成浩 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于提示学习的零样本脑病灶分割方法、系统、设备和介质，包括：利用可获取的无病灶的健康核磁共振图像FLAIR模态，然后根据医生对肿瘤与异常组织相比较而言的高低信号完成两种不同的提示方案，分别获取到验证集与训练集。根据设置不同的超参数，获得不同超参下的训练模型。将得到的模型进行超参数集成从而获取最终用测试的模型，完成测试，得到最后的分割结果。本发明的优点是：在脑病灶分割任务上具有更高的准确率和召回率，提高了病灶分割的效率，减少了对人力财力的需求强度。
基于提示学习样本病灶分割方法系统设备介质

[发明专利]一种单样本新类别白质束分割方法、装置、设备及介质-CN202310014945.8有效
发明人： 叶初阳;刘婉;刘亚欧;卓芝政;段云云 -专利权人：北京理工大学;首都医科大学附属北京天坛医院
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本申请涉及图像分割技术领域，尤其涉及一种单样本新类别白质束分割方法、装置、设备及介质，利用图像掩膜方法以及白质束的空间分布对单个样本图像及其标注进行操控，产生额外的合成标注数据以提升网络训练，同时利用自适应知识迁移策略，从层级和通道级分别对需要更新的参数进行自适应选择以缓解知识遗忘问题，得到多个新类别白质束分割模型，并且对多个新类别白质束分割模型的分割结果采用多数投票进行融合得到最终分割结果，进而大大提升对单样本新类别白质束的自动分割精度。
一种样本类别白质分割方法装置设备介质

[发明专利]一种用于改善高温环境下脑力作业能力的营养补充剂-CN202110588822.6有效
发明人：李红霞;沈慧;蔡梦宇;徐昕;叶初阳;卢宏涛;任子夫 -专利权人：中国人民解放军海军军医大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： A23L33/105 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于改善高温环境下脑力作业能力的营养补充剂，每10ml营养补充剂含有柚皮苷120～130mg、槲皮素15～25mg、原花青素350～400mg、余量为超纯水。本发明提供的用于改善高温环境下脑力作业能力的营养补充剂，水迷宫定位航行实验可明显缩短实验小鼠到达平台所用时间和路程；水迷宫空间探索实验可明显增加实验小鼠在原平台所在象限逗留时间/路程占总时间/路程的百分比及穿越原平台位置次数；跳台实验可明显减少小鼠跳台错误次数；穿梭箱实验可明显增加动物主动回避次数和百分率；以上实验表明本发明的营养补充剂具有改善高温环境下脑力作业能力的功能。
一种用于改善高温环境脑力作业能力营养补充

[发明专利]一种可自适应薄壳件曲面的夹具-CN202310097786.2在审
发明人：赵宏平;章苏豪;丁瑞烨;赵勇;叶初阳;罗羽;乔晓斌 -专利权人：苏州市职业大学（苏州开放大学）
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： B25B11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种可自适应薄壳件曲面的夹具，以往返式输送台组件、机械手组件、固定夹台、活动夹台、开口硬管、薄壳件和定位传感器为主体；机械手组件内设置有手爪部、气缸部和电机部，活动夹台固定连接在手爪部底部，固定夹台安装在往返式输送台组件上，定位传感器连接在活动夹台和手爪部之间；固定夹台和活动夹台上分别设有定夹杆和动夹杆，且固定夹台和活动夹台上分别设有三个呈并排状排布的可调夹座，且可调夹座与定夹杆和动夹杆之间设置有定位螺母；所述动夹杆底部设有开口硬管、软管和触头，软管和触头分别连接在开口硬管两端。本发明通过机械手组件、定位传感器和往复式输送台组件的结合运用，即可以提高夹具对薄壳件的夹取效率。
一种自适应薄壳件曲面夹具

[发明专利]肿瘤类别的确定方法、装置、系统、电子设备及存储介质-CN202111053557.8有效
发明人：刘亚欧;卓芝政;孙婷;刘幸;王引言;段云云;叶初阳 -专利权人：首都医科大学附属北京天坛医院
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本申请提供了肿瘤类别的确定方法、装置、系统、电子设备及存储介质，包括：将获取到的患者的目标灰度图像输入至选定的肿瘤位置标注模型，得到标注肿瘤位置的标注灰度图像；将标注灰度图像输入至选定的基因预测模型中，得到患者的至少一个预测基因突变概率；其中，基因预测模型是基于对肿瘤的预测需求选定的；根据至少一个预测基因突变概率，确定患者的肿瘤所属的肿瘤类别。在本申请中，通过将患者的目标灰度图像输入到肿瘤位置标注模型以及基因预测模型中，根据肿瘤的扫描位置以及预测需求，得到全面且准确的至少一个预测基因突变概率，进而根据至少一个预测基因突变概率，确定出肿瘤所属的肿瘤类别，有助于提升对肿瘤分类的准确性。
肿瘤类别确定方法装置系统电子设备存储介质

[发明专利]基于联合嵌入空间的白质神经束自动分割方法-CN202110486616.4有效
发明人： 叶初阳;刘婉;刘志文 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合嵌入空间的白质神经束自动分割方法。本发明利用联合嵌入空间学习了低维嵌入空间中输入和标签之间的对应于分割任务的关系，在分割预测的过程中隐式地利用了标签的相关性信息。此外，权重自适应调整策略使得两个支路的损失能在训练过程中阶段性地达到平衡，促进网络收敛。进一步地，单标签掩膜的后处理过程还能有效过滤掉分割结果中的假正例。因此本发明能够有效提升白质束分割的性能。实验表明，本发明所提出的方法能够提升分割结果的Dice系数。
基于联合嵌入空间白质神经自动分割方法

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111073244.9有效
发明人：刘亚欧;叶初阳;刘成浩;段云云;卓芝政 -专利权人：首都医科大学附属北京天坛医院;北京理工大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。该方法包括：获取至少一组扫描图像，每组扫描图像包括多个待标记图像和多个标准图像；针对每组扫描图像，将每组扫描图像中各待标记图像分别与各标准图像进行图像配准，获取各待标记图像对应的多个参考图像；根据各待标记图像、以及各待标记图像对应的各参考图像，确定各待标记图像中各像素点的异常得分；根据各待标记图像中各像素点的异常得分、以及确定的各待标记图像对应的图像分割阈值，对各待标记图像进行异常像素点标记，得到各待标记图像对应的目标图像。本方法可无需依赖人工标注数据，可大大提高图像中异常像素点的识别效率，进一步地提高图像分割效率。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种医学图像生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110785858.3有效
发明人：刘亚欧;叶初阳;张欣茹;段云云;卓芝政;徐思瑶 -专利权人：首都医科大学附属北京天坛医院;北京理工大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请通过获取至少一种模态的目标扫描图像，根据目标扫描图像对应的模态种类，确定用于图像增强的至少一个图像处理模型，每个图像处理模型的输入为不同模态下的扫描图像，每个图像处理模型的输出均为在第一脉冲序列扫描方式和第二对比剂剂量的模态下的增强扫描图像，将每个目标扫描图像输入对应的图像处理模型中，以获得至少一个增强扫描图像，输出所获得的至少一个增强扫描图像。获得的增强扫描图像供医生参考以诊断病情，提高了医生诊断病情的准确率，提供了更多具有医疗价值的信息，同时可以支持无剂量或低剂量增强至高剂量的多种增强模式，更符合图像的增强需求。
一种医学图像生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]脑组织微观结构估计参数的确定方法、装置及电子设备-CN202110734017.X有效
发明人： 叶初阳;刘亚欧;李雨星;段云云;卓芝政 -专利权人：首都医科大学附属北京天坛医院;北京理工大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种脑组织微观结构估计参数的确定方法、装置及电子设备，对获取到的弥散磁共振图像进行预处理，提取得到弥散磁共振图像的输入图像块；将输入图像块分别输入至多个基础估计模型的迭代网络中，在每个基础估计模型的迭代网络中进行多次稀疏重建计算，并将每次稀疏重建计算的稀疏表示结果输入至该基础估计模型中与该次稀疏重建计算对应的估计层中，得到输入图像块对应体素的估计向量；利用多层感知机融合各个基础估计模型中每个估计层输出的估计向量，确定待估计脑组织结构的各个属性参数的估计值。这样，通过基础估计模型中的迭代网络、估计层以及多层感知机可以估计出待估计脑组织结构各个属性参数的估计值，可以减小估计误差。
组织微观结构估计参数确定方法装置电子设备

[发明专利]基于深度学习的弥散微循环模型驱动参数估计方法、装置及介质-CN202111107046.X在审
发明人：吴丹;郑天舒;叶初阳;张祎 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的弥散微循环模型驱动参数估计方法、装置及介质。该方法首先采集弥散微循环模型对应的多b值数据，并对各b值的弥散加权数据进行迭代配准以消除运动伪影；然后采用贝叶斯估计的方法，对感兴趣区域中的体素数据进行拟合，得到的模型参数作为训练数据的金标准；之后设计基于Transformer的编码器和基于弥散微循环模型的SCDNN解码器，并将两者结合得到基于模型驱动的深度学习网络结构，最后利用金标准数据对网络进行训练，得到可以用于估计弥散微循环模型参数的模型。本方法可以在采集时间更少的情况下获得近似于相同质量的图像信息，具有较高的准确度和精确性，并且估计效果优于其他的弥散微循环模型估计方法，更具备模型的解释性。
基于深度学习弥散微循环模型驱动参数估计方法装置介质

[发明专利]基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法-CN201910693876.1有效
发明人： 叶初阳;刘妍麟;刘志文 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法，能够提升病灶分割结果的准确性。其主要的思路为：获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理，获得b0图像和DWI图像并计算出表观扩散系数ADC真值图像；构建卷积神经网络，取手工标注的病灶标注图像、DWI图像以及ADC真值图像输入到卷积神经网络中进行迭代训练，卷积神经网络中预先定义四项损失函数，包括Dice系数损失函数、交叉熵损失函数、体积误差损失函数以及ADC值误差损失函数；在每一次迭代过程中，根据卷积神经网络的分割结果和病灶标注图像对四项损失函数进行优化；迭代训练结束后获得训练好的卷积神经网络；采用训练好的卷积神经网络对脑部弥散加权磁共振图像进行脑梗塞病灶的自动分割。
基于统计约束损失函数梗塞病灶自动分割方法

[发明专利]一种提高高温环境下脑力作业能力的日常营养补充剂-CN202110588935.6在审
发明人：沈慧;李红霞;徐昕;蔡梦宇;叶初阳;卢宏涛;任子夫 -专利权人：中国人民解放军海军军医大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： A23L33/175 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高高温环境下脑力作业能力的日常营养补充剂，每10ml营养补充剂中含有L‑酪氨酸650～700mg；10～14mg维生素B1；10～14mg维生素B2；10～14mg维生素B6；28～32mg维生素B5；18～22μg维生素B12；余量为水。本发明提供的提高高温环境下脑力作业能力的日常营养补充剂，水迷宫定位航行实验可明显缩短实验小鼠到达平台所用时间和路程。以上实验表明本发明的营养补充剂具有改善和/或辅助改善人和/或动物在高温环境下脑力作业能力的功能。
一种提高高温环境脑力作业能力日常营养补充

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