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[发明专利]一种牙根图像交互标注方法-CN202110648218.8有效
发明人：李云响;王亚奇;章一帆;彭睿孜;夏能;唐凯;钱归平;但瑞龙 -专利权人：浙江传媒学院
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种牙根图像交互标注方法，具体内容为：输入原始的牙根图像；在牙根图像的牙根顶部增加一个交互点，用于自动分割的初始定位；将交互点和原始的牙根图像一起输入基于U‑Net的带有改进后损失函数的神经网络，进行自动分割，得到分割结果，作为标注结果。本发明通过改进后的损失函数,使得神经网络在分割预测时更加关注到交互点，同时更加关注到预测分割得到的形状信息，从而得到牙根图像更准确的自动分割结果，以达到交互标注更好地辅助标注人员完成标注工作。本发明通过对自动分割神经网络的损失函数进行改进，使得神经网络更好的完成自动分割并辅助完成标注工作。
一种牙根图像交互标注方法

[发明专利]一种利用空洞转置卷积沙漏结构的骨骼关键点检测方法-CN202210414609.8在审
发明人：但瑞龙;彭睿孜;陈越阳;孙文杰;石开 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明的目的就是针对现有技术的不足，提供一种利用空洞转置卷积沙漏结构的骨骼关键点检测方法，其利用空洞卷积的特性扩大时序感受野，并利用转置卷积增加时序和空域间的隐式建模能力，降低模型训练参数量、训练数据量和输入数据格式的要求，并充分利用GPU等通用型平台并行加速计算的特点，生成精确且平滑的3D骨骼关键点。获取待测的RGB视频集合后，依次进行本发明的步骤1‑6获得最终的3D骨骼关键点结果。本发明具有1)输入无需包含深度信息，2)利用卷积计算提高计算并行性，运行速度快，3)训练数据质量需求低，4)能够置换空洞常规卷积便于移动端部署和实时预测的四个优点。
一种利用空洞卷积沙漏结构骨骼关键检测方法

[发明专利]一种利用关键点检测多项式拟合曲线对牙根影像分割方法-CN202110648219.2在审
发明人：李云响;王亚奇;章一帆;唐凯;俞定国;夏能;彭睿孜;张随雨 -专利权人：浙江传媒学院
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用关键点检测多项式拟合曲线对牙根影像分割方法，包括：将原始的根管影像作为模型的输入，使用自动旋转模块调整图片中的根管角度，生成根管角度竖直的标准影像。将生成的标准影像作为高分辨率深度神经网络(HRNet)的输入，利用HRNet神经网络多分辨卷积的优点，检测出牙根头部边界的多个特征点的坐标。将先求所有特征点与相邻特征点之间距离的平均值，并遍历计算每个特征点与其先后两个相邻特征点的距离。使用短距离敏感算法，遍历随机去除1‑5个特征点的所有情况，取短距离敏感距离的最小情况对应的曲线作为最终的输出牙根头部边界曲线。
一种利用关键检测多项式拟合曲线牙根影像分割方法

[发明专利]一种多分支深度自注意力变换网络的神经网络架构及实现方法-CN202110648214.X在审
发明人：李云响;王亚奇;章一帆;夏能;彭睿孜;唐凯;俞定国;张随雨 -专利权人：浙江传媒学院
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多分支深度自注意力变换网络的神经网络架构及实现方法，包括：ResNeXt的前4个阶段以及两个分支和一个分支融合模块，其中两个分支分别是局部特征分支和全局特征分支。先将输入通过ResNeXt的前4个基础阶段，再将得到的特征层合并，并通过分支融合模块，得到最终的特征层并通过全连接层进行分类。本发明的网络架构针对图像在局部特征分支中关注了网络当前时态的信息并在全局特征分支中提取了网络的全局信息，其多分支结构极大提高了网络对图像的信息提取能力，并在分支融合模块中通过增加通道权重信息来改善网络的准确度，而其简单的网络结构也易于自定义与修改，增加了对相关图像任务的鲁棒性。
一种分支深度注意力变换网络神经网络架构实现方法