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[发明专利]三维颅面锥形束CT图像配准方法-CN201911029712.5有效
发明人：裴玉茹;张云庚;郭玉珂;查红彬;许天民;马赓宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公布了一种三维颅面锥形束CT图像配准方法，建立基于非监督学习的配准全卷积神经网络，通过成对CBCT图像之间稠密一致的体素级别对应求解，有效实现三维颅面CBCT的图像配准，并满足可逆一致的要求，实现三维颅面锥形束CT(CBCT)图像的高效的在线配准，大幅减少配准用时。
三维锥形 ct 图像方法

[发明专利]一种定位重建方法和装置-CN202010419347.5有效
发明人： 查红彬;颜子轲;方奕庚;姜立 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;北京大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种定位重建方法和装置。定位重建方法，包括以下步骤：获取包括目标对象的至少两帧图像；计算所述目标对象在所述至少两帧图像中的光流；根据所述目标对象的光流计算采集所述图像的图像采集装置的姿态信息；根据所述目标对象的光流和所述图像采集装置的姿态信息计算所述目标对象的位置信息，以及所述位置信息的置信度；基于所述位置信息和所述位置信息的置信度在地图中建立所述目标对象的模型。本发明实施例能够更有效地应对位置环境下的不确定因素，同时充分发挥数据融合的优势，通过概率密度函数保留所有的信息，避免丢弃数据，从而提高定位和建模的准确程度，有助于提高建模质量。
一种定位重建方法装置

[发明专利]上颌骨缺失图像自动补全方法-CN202111683747.8在审
发明人：郭一潇;裴玉茹;陈斯;许天民;查红彬 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明公布了一种上颌骨缺失图像自动补全方法，首先通过裂隙仿真算法从完整上颌骨图像生成合成缺损图像‑完整图像成对数据集，随后采用三维卷积神经网络编解码器，构建上颌骨缺失医学图像补全模型；依次在合成缺损图像‑完整图像成对数据集上和真实缺损图像数据集上训练该模型；给定待补全的上颌骨缺损医学图像和包含待补全区域的包围盒，利用上颌骨缺失医学图像补全模型即可有效生成虚拟补全结果。本发明基于弱监督学习进行端到端上颌骨缺失三维医学图像自动补全，仅需上颌骨缺损图像在缺损区域的包围盒以及非成对的完整上颌骨数据和缺损上颌骨数据，即可生成三维上颌骨虚拟补全图像。
颌骨缺失图像自动方法

[发明专利]一种利用锥束计算机断层扫描图像自动分割咀嚼肌的方法-CN202111676854.8在审
发明人：钟易澄;裴玉茹;许天民;查红彬 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公布了一种利用锥束计算机断层扫描图像自动分割咀嚼肌的方法，创建基于双图推理的深度神经网络，将类图与区域图推理用于学习多类别肌肉的高层表示，对锥束计算机断层扫描图像内的不同类别肌肉区域关联进行建模；其中利用类图基于全连接网络的肌肉分类器中的可学习权重矩阵，获取特定类别的先验知识表示，并增强特定类别肌肉图像特征；本发明通过对锥束计算机断层扫描图像内的不同类别肌肉区域关联进行建模，使用类图与区域图推理挖掘肌肉先验表示和肌肉间的局部依赖和长程依赖关系，从低剂量的有噪锥束CT图像中高效地进行特征提取和学习，能够提升咀嚼肌的分割精度。
一种利用计算机断层扫描图像自动分割咀嚼方法

[发明专利]三维颌面体图像的谱嵌入近似与特征提取方法-CN202111048438.3在审
发明人：孙迪雅;张云庚;裴玉茹;许天民;查红彬 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：本发明公布了一种三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取方法，针对三维颌面医学图像的稠密对应特征，建立三维颌面体图像的谱嵌入近似和特征提取网络，降低体图像谱对应过程中的谱嵌入计算代价并自动提取体图像对应任务的体图像特征。本发明方法能够有效计算体图像超体素图的谱嵌入，能够降低谱嵌入计算的时间代价并提取特定于对应任务的体图像特征，提取适合对应任务的体图像特征并计算体图像超体素对应；基于谱映射的图像对应能够避免患者姿态和组织结构变化带来的干扰，利用体图像内部结构的谱嵌入基函数能够改善体图像的语意对应，快速建立三维颌面医学体图像的对应，图像对应可用于进一步的图像属性迁移。
三维颌面体图像嵌入近似特征提取方法

[发明专利]一种用于三维核磁共振图像的配准方法-CN202111042032.4在审
发明人：张云庚;裴玉茹;查红彬 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公布了一种用于三维MRI图像的配准方法，其特征是，利用双路自注意力网络对图像内不同区域和图像之间的关系进行建模，基于对称的具有长残差连接的编码解码器网络3D U‑net构造配准网络模型，并利用双路自注意力网络增强三维图象的特征嵌入，同时利用卷积神经网络的局部特征，以及跨图像的全局特征上下文关系增强。本发明方法通过搭建配准网络模型，增强微分同胚配准中解剖结构语义对应的建模和识别，提高对三维MRI图像的配准精度。
一种用于三维核磁共振图像方法

[发明专利]锥束计算机断层扫描图像特征提取与对应方法-CN201910932750.5有效
发明人：裴玉茹;孙迪雅;张云庚;郭玉珂;查红彬;许天民;马赓宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公布了一种锥束计算机断层扫描图像特征提取与对应方法，包括：计算得到锥束CT图像的超体素分解与谱空间正交基函数；2)建立体图像对应任务导向的深度神经网络并进行预训练，得到体图像对应任务导向的深度神经网络参数；训练体图像对应任务导向的深度神经网络；利用训练好的体图像对应任务导向的深度神经网络，对待处理的锥束CT图像实现特征提取与对应。采用本发明提供的技术方案，可以快速建立三维锥束计算机断层扫描图像对应与配准，进一步地，可进行计算机辅助的术中干预与在线的特征点定位与分割标签迁移。
计算机断层扫描图像特征提取对应方法

[发明专利]一种三维牙列分割与标注方法-CN202010054129.6有效
发明人：裴玉茹;孙迪雅;许天民;查红彬 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种三维牙列分割与标注方法，通过对牙冠形状分布和牙冠边界曲率的约束以改善牙冠边界分割混淆的问题；同时利用局部顶点之间的表观相似关系进一步消除错误分割区域。分割牙冠及其边界可用于进一步增强网络模型的特征提取与顶点分类性能。对于三维牙列网格模型其中N为三维牙列模型顶点个数，有效提取三维牙列网格模型的特征，并对三维牙列网格模型进行分割和标注，得到该网格模型上每个顶点的类别标签其中K为类别标签的数量；即得到单颗牙齿的准确分割并标注牙位。
一种三维分割标注方法

[发明专利]模型训练及模态信息的预测方法、相关装置、设备、介质-CN202210419003.3在审
发明人：颜子轲;查红彬;刘浩敏 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练及模态信息的预测方法、相关装置、设备、介质，模型训练方法包括：获取经初始训练得到的预测模型，其中，经初始训练得到的预测模型用于预测得到原始模态的信息；利用预设样本数据对预测模型进行重训练，预设样本数据包括标注有目标模态的信息的第一样本数据，经重训练的预测模型还用于预测得到目标模态的信息；其中，预设样本数据还包括标注有原始模态的信息的第二样本数据，和/或，对预测模型的重训练包括对预测模型的至少部分网络参数的调整进行约束。上述方案，实现了预测模型能够预测的模态信息的拓展。
模型训练信息预测方法相关装置设备介质

[发明专利]深度重建方法、装置及存储介质-CN202210399320.3在审
发明人：乔汝坤;查红彬;姜翰青 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度重建方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：提取当前帧的特征，得到当前帧的特征矩阵，当前帧为当前处理的对预设的结构光模式的空间投影拍摄得到的图像；采用当前帧的特征矩阵和前一帧的特征矩阵进行预测，得到当前帧的预测视差图；采用当前帧的特征矩阵和结构光模式的特征矩阵对当前帧的预测视差图进行修正，得到当前帧的修正视差图。通过上述方式，能够减少深度重建所需的计算量，从而提高重建的帧率。
深度重建方法装置存储介质

[发明专利]神经网络训练及运动轨迹确定方法、装置、设备和介质-CN202010393945.X有效
发明人：李顺恺;查红彬 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请的公开一种神经网络训练及运动轨迹确定方法、装置、设备和介质。该方法可以包括，获取至少两个图像序列，上述至少两个图像序列可以包括第一图像序列，以及与上述第一图像序列相邻的第二图像序列。根据上述第一图像序列以及上述第二图像序列，对上述神经网络进行训练，以得到目标网络参数。
神经网络训练运动轨迹确定方法装置设备介质

[发明专利]视觉惯性里程计模型的训练方法、位姿估计方法及装置-CN202210195781.9在审
发明人：潘友琦;查红彬;刘浩敏 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请公开了一种视觉惯性里程计模型的训练方法、位姿估计方法及装置，其中，视觉惯性里程计模型的训练方法包括：将样本图像集中的相邻两帧样本彩色图像以及相邻两帧样本彩色图像之间所对应的样本IMU数据输入视觉惯性里程计模型，输出相邻两帧样本彩色图像所对应的两帧深度图像以及图像采集装置获取相邻两帧样本彩色图像时的估计位姿；基于相邻两帧样本彩色图像所对应的两帧深度图像、图像采集装置获取相邻两帧样本彩色图像时的估计位姿和相邻两帧样本彩色图像之间所对应的样本IMU数据，确定视觉惯性里程计模型的目标损失函数；利用目标损失函数，调整视觉惯性里程计模型的网络参数。上述方案，能够获得更鲁棒的位姿估计结果。
视觉惯性里程计模型训练方法估计装置

[发明专利]一种针对连续视频帧中的人脸检测与瞳孔定位方法及系统-CN201910865074.4有效
发明人：李晓清;杨必琨;李松江;崔锦实;王莉;查红彬;李瑞英 -专利权人：北京大学第一医院;北京澄之智能科技有限公司
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种针对连续视频帧中的人脸检测与瞳孔定位方法及系统，其中方法包括获取连续视频帧，还包括以下步骤：将当前帧转化为灰度图像，并进行直方图均衡化操作；进行人脸定位；确定瞳孔中心位置；计算所述瞳孔中心位置与眼外角位置的距离占眼内外角距离的百分比为瞳孔中心位置量，计算公式为X％＝(|x1‑x外|)/(|x内‑x外|)，其中，x1表示瞳孔中心位置像素点的横坐标，x外表示眼外角位置像素点的横坐标，x内表示眼内角位置像素点的横坐标。本发明能够克服现有技术中存在的效率低、鲁棒性差、过于依赖初始状态等缺陷。
一种针对连续视频中的检测瞳孔定位方法系统

[发明专利]视觉里程计的实现方法和实现装置-CN201910554021.0有效
发明人： 查红彬;王欣;姜立;方奕庚 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;北京大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G01C11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种视觉里程计的实现方法和实现装置，该实现方法包括：建立用于表述摄像机的位置变化的第一模型函数，所述第一模型函数中采用作用在摄像机上的力表述所述摄像机的位置变化；建立用于表述所述摄像机的朝向变化的第二模型函数，所述第二模型函数中采用所述摄像机的角速度表述所述摄像机的朝向变化；根据所述第一模型函数、所述第二模型函数以及惯性传感器观测到的所述摄像机的加速度和角速度，得到目标函数；对所述目标函数进行优化，得到优化后的作用在所述摄像机上的力和所述摄像机的角速度。本发明可以保证求解得到的摄像机轨迹是满足实际的物理规律的且具有速度连续的轨迹，同时能够在任意时刻与惯性传感器的数据进行融合。
视觉里程计实现方法装置

[发明专利]基于深度学习的全景相机姿态估计方法-CN201810658881.4有效
发明人：英向华;张单枫;石永杰;佟新;文敬司;查红彬 -专利权人：北京大学
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于深度学习的全景相机姿态估计方法，基于深度卷积网络和消失点，对全景相机的三维朝向进行估计，只需给定单张全景图片即能较快地估计得到相机相对于世界的旋转矩阵；包括：图像数据采集、图像数据处理、建立用于全景相机姿态估计的新的网络结构PanoNet、训练PanoNet并预测估计全景相机姿态。本发明使用单张全景图片，能够在有遮挡，有空洞，弱纹理等场景下，估计全景相机相对于世界坐标系的旋转。方法的鲁棒性高。
基于深度学习全景相机姿态估计方法

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