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[发明专利]一种基于3D可变卷积和时序特征融合的医学征象检测方法、系统、终端及存储介质-CN202010360486.5有效
发明人： 马杰超;张树;俞益洲 -专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请所提供的一种基于3D可变卷积和时序特征融合的医学征象检测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取医疗影像的3D输入数据或伪3D输入数据；构建可变卷积网络模型，将标准医学征象检出数据输入至可变卷积神经网络进行训练，得到训练好的可变卷积神经网络模型；将所述医疗影像的3D输入数据或伪3D输入数据输入至训练好的可变卷积神经网络模型；将可变卷积神经网络模型输出的预测数据使用时序融合进行建模，形成基于不同尺度的融合时序特征的预测数据；将不同分辨率的融合时序特征的预测数据进行多尺度的金字塔渐进融合，得到医学征象的候选框；本申请解决了现有技术中3D网络的计算效率问题和伪3D的多层面相关信息丢失未充分利用的问题。
一种基于可变卷积时序特征融合医学征象检测方法系统终端存储介质

[发明专利]一种基于多模态异构数据的肺部疾病自动识别方法及装置-CN202310123255.6在审
发明人：俞益洲;马杰超;张树;李一鸣;乔昕 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多模态异构数据的肺部疾病自动识别方法及装置，其中方法包括：使用全局统一的文字嵌入特征，对非结构化的文本数据进行预处理；对结构化的文本数据进行预处理；使用结构的影像特征提取模型对医疗影像数据进行特征提取，得到影像特征，其中，结构的影像特征提取模型使用transformer结构作为主干模型；进行词汇之间的关系映射表达；进行多个维度的特征提取和分析，对多模态数据进行特征融合，多模态数据包括对非结构化的文本数据进行预处理和对结构化的文本数据进行预处理得到的文本特征与影像特征；对融合后的特征进行分类，得到输出结果。
一种基于多模态异构数据肺部疾病自动识别方法装置

[实用新型]一种带式输送机迈步式自移机尾-CN202221129700.7有效
发明人：牛思远;任尧尧;张鹏;马杰超;陈明军 -专利权人：河南中业重工机械有限公司
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： B65G39/16 文献下载
摘要：本实用新型属于带式输送机技术领域，具体涉及一种带式输送机迈步式自移机尾，主体机架上方架设有行走平台，主体机架通过滚轮组件连接地轨滑枕，主体机架后端铰接有浮动架，行走平台两侧通过滑靴油缸连接滑靴座，滚轮组件包括滚轮架和支撑油缸，滚轮架下方滚动连接地轨滑枕，主体机架两侧铰接有推移油缸，推移油缸的伸缩端与地轨滑枕铰连接，行走平台上设有乳化液泵站和电缆储存装置，机尾受料处下方设有缓冲床，上方设有除尘雾炮。该自移机尾实现了主体机架和地轨滑枕的交替迈步行进，避免了绞车拖拽移机的麻烦；还设有防止和调整皮带跑偏设施，以及喷雾除尘装置，降低设备故障和改善工况环境，有利于提高移机效率和掘进速度，降低劳动强度。
一种输送迈步机尾

[实用新型]一种带式输送机用卷带装置-CN202221097538.5有效
发明人：牛平;任尧尧;陈明军;张鹏;马杰超 -专利权人：河南中业重工机械有限公司
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： B65H23/038 文献下载
摘要：本实用新型属于输送机技术领域，具体涉及一种带式输送机用卷带装置，包括皮带、机架、辊筒，辊筒通过轴承与机架可转动连接，轴套通过减速机与驱动电机传动连接，机架前侧设有可更换的导向辊，辊轴通过销轴与所述轴套相插接，导向辊连接电动伸缩杆一，机架前侧还设有挡偏辊，挡偏辊连接电动伸缩杆二，挡偏辊的间距可调节。该卷带装置可适用于不同带宽的皮带回收，且能防止皮带跑偏，实现机械化皮带收卷，节省人力资源；辊筒更换快捷方便，有利于降低操作难度，节约作业时间，提高卷带效率和工作安全性。
一种输送机用卷带装置

[外观设计]包装袋（小米辣）-CN202230299974.X有效
发明人： 马杰超 -专利权人：砚山壮乡苗岭农业开发有限责任公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： 09-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：包装袋（小米辣）。2.本外观设计产品的用途：用于辣椒产品的包装。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。5.本外观设计产品为薄型产品，省略其他视图。6.主视图、后视图中字母A为透明设计。
装袋小米

[发明专利]一种基于胸部影像的病灶识别方法及装置-CN202210820319.3在审
发明人：张树;马杰超;王成弟;李为民;俞益洲;李一鸣;乔昕 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于胸部影像的病灶识别方法及装置。所述方法包括：构造异常征象检测模型，将胸部影像输入到训练好的所述模型进行特征提取和异常征象类别预测；构造病灶检测模型，将胸部影像输入到训练好的所述模型进行病灶特征提取；通过对提取的异常征象特征和病灶特征进行特征融合，输出病灶类别。本发明基于异常征象特征和病灶特征的融合输出最终的病灶类别，提高了病灶识别精度。
一种基于胸部影像病灶识别方法装置

[实用新型]一种车辆装备应急雨刷器系统-CN202120524403.1有效
发明人：侯杰;路长顺;赵党超;霍磊磊;郭东洋;马杰超 -专利权人：中国人民解放军71622部队保障部
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： B60S1/08 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种车辆装备应急雨刷器系统，内侧强磁玻璃吸盘和外侧强磁玻璃吸盘分别吸附在车辆玻璃的内外两侧，所述雨刷电机壳体固定在外侧强磁玻璃吸盘上，所述锂电池、雨刷电机、减速齿轮和电路控制板均安装在雨刷电机壳体内；所述锂电池通过电路控制板与雨刷电机电性连接，所述电路控制板上安装有用于与遥控器建立通讯联接的WIFI芯片，所述雨刷电机输出端连接有电机齿轮，所述电机齿轮与减速齿轮啮合，所述雨刷器片通过雨刷臂连接于减速齿轮。本实用新型结构简单、使用简便、制造成本低、体积小、重量轻，能源消耗小，在所有作战装备、保障装备上均可以使用，在原车雨刷器损坏时，大大提高了雨雪天气环境下安全行驶能力。
一种车辆装备应急雨刷系统

[发明专利]一种基于多模态图像融合的目标检测方法及装置-CN202210137919.X在审
发明人：张树;马杰超;俞益洲;李一鸣;乔昕 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模态图像融合的目标检测方法及装置。所述方法包括：实时获取视频图像和红外图像，并分别输入至由Transformer构成的目标检测模型；对所述视频图像和红外图像分别进行全局特征提取；对提取的视频图像特征和红外图像特征进行融合；将视频图像和红外图像的融合特征输入由Transformer全连接层构成的预测模块，输出目标类别和目标位置。本发明利用纯Transformer构建目标检测模型，可充分发挥Transformer整体结构带来的模型优势；本发明基于视频图像和红外图像的特征融合进行目标检测，可以实现任何光照条件下的目标检测，解决了现有检测系统在夜晚等黑暗环境下检测效果差的问题。
一种基于多模态图像融合目标检测方法装置

[外观设计]防寒服（可连接拆卸）-CN202030280170.6有效
发明人：赵柏智;张健;马杰超;侯建明;关蕾;王晓东;刘旭 -专利权人：吉林省送变电工程有限公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： 02-02 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：防寒服（可连接拆卸）。2.本外观设计产品的用途：用于穿着，其中，套件1为防寒衣，套件2为防寒套帽，套件3和套件4为防寒手套。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：组合状态主视图。5.无设计要点，省略套件1左视图;无设计要点，省略套件1右视图;无设计要点，省略套件1俯视图;无设计要点，省略套件1仰视图;无设计要点，省略套件2仰视图;无设计要点，省略套件2俯视图;无设计要点，省略套件2右视图;无设计要点，省略套件2左视图;无设计要点，省略套件3左视图;无设计要点，省略套件3右视图;无设计要点，省略套件3俯视图;无设计要点，省略套件3仰视图;无设计要点，省略套件4左视图;无设计要点，省略套件4右视图;无设计要点，省略套件4俯视图;无设计要点，省略套件4仰视图。
防寒服连接拆卸

[发明专利]一种基于双分支网络的CT图像病变检测方法、系统、终端及存储介质-CN202010571318.0在审
发明人：张树;李梓豪;马杰超;俞益洲 -专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请所提供的一种基于双分支网络的CT图像病变检测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：将获取的3D医学图像切分为若干2D层面图像；根据切分的2D层面图像确定双分支网络中2D分支与3D分支的输入；将双分支网络逐级进行2D分支和3D分支特征提取，确定各层级的空间结构特征和上下文特征；将双分支网络各层级的空间结构特征和上下文特征进行特征融合，得到各层级融合特征；基于所述各层级融合特征，使用目标检测方法进行病变检测；本申请通过双分支网络分别对2D空间结构信息与3D上下文信息进行建模及信息提取，并通过跨层面特征融合方法在两个分支的每一个层级之后进行特征融合，使得特征表达同时具有空间和上下文信息，提高了病变检测的性能。
一种基于分支网络 ct 图像病变检测方法系统终端存储介质

[发明专利]医学图像的目标检测模型训练方法和装置-CN202010128122.4有效
发明人：张树;马杰超;李梓豪;俞益洲 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种医学图像的目标检测模型训练方法和装置，解决了现有医学图像的目标检测方式的准确率低和效率低的问题。该医学图像的目标检测模型训练方法包括：将包括三维空间内的多个层面图像的医学图像样本和与所述医学图像样本对应的标注检测框输入卷积神经网络；基于所述卷积神经网络提取所述多个层面图像的三维特征图；基于所述卷积神经网络根据所述三维特征图获得预测检测框；计算所述预测检测框和所述标注检测框之间损失；以及基于所述损失调整所述卷积神经网络的网络参数。
医学图像目标检测模型训练方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的医学影像分割方法、系统、终端及存储介质-CN202010095376.0在审
发明人： 马杰超;张树;俞益洲 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请提供一种基于深度学习的医学影像分割方法、系统、终端及存储介质，包括：采集医学影像数据并进行预处理；根据专家对待标注数据的标注结果，确定标准标注数据；将训练样本数据输入至预设的深度学习网络模型进行训练，得到训练好的分割网络模型；将测试样本数据的各2D层面数据输入训练好的分割网络模型，预测2D层面分割结果；将多个2D层面上预测的分割结果按照是否属于同一病灶区域合并成3D分割区域，通过3D分割区域连接获得3D分割结果；根据所述3D分割结果计算出实际的病症体积；本申请利用深度学习技术，精确地分割出CT中每层图像上两种病症的轮廓，并通过累加各层面上的面积，得到最终病灶的精确体积，提高了胸腔积液和气胸体积测量的准确性和可靠性。
一种基于深度学习医学影像分割方法系统终端存储介质

[发明专利]一种肺部CT多征象自动检测方法、系统、终端及存储介质-CN202010128396.3有效
发明人：张树;李梓豪;马杰超;俞益洲 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种肺部CT多征象自动检测方法、系统、终端及存储介质，包括：采集肺部CT图像；确定肺部CT图像的典型层，并利用稀疏标注的方式对典型层的每个异常征象进行标注；将标注的典型层图像数据输入至预设深度学习网络模型进行训练，得到训练好的2D框检测模型；将肺部CT图像中待检测层图像数据输入训练好的2D框检测模型，预测存在异常征象的2D检测框；根据2D检测框的类别分别设定2D检测框对应阈值，将分数超过对应阈值2D检测框输出，得到2D候选框；按照2D候选框连续层上的位置连续性合并成3D候选框；根据所述3D候选框的类别设定3D候选框对应阈值，将分数超过第二阈值3D候选框输出，得到模型检测结果；实现肺部CT中多种征象同时检测和分析。
一种肺部 ct 征象自动检测方法系统终端存储介质

[发明专利]肺结节属性特征信息的提取方法及系统-CN201910815117.8在审
发明人： 马杰超;崔星;田希;陈宽;王少康 -专利权人：北京推想科技有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种肺结节属性特征信息的提取方法及系统，获取目标信息；采用预设特征提取深度学习模型对目标信息进行特征提取，得到第一特征信息；采用预设数据挖掘算法对目标信息进行特征提取，得到第二特征信息；根据第一特征信息和第二特征信息进行融合并生成维度矢量；将维度矢量输入至目标分类器中，得到目标信息的肺结节属性特征信息。在本发明中可以基于深度学习模型获得目标信息中的低维度像素特征，基于数据挖掘算法获得高维度的语义信息特征，这样使得获得的特征信息更加完整和准确，然后基于对上述特征信息的融合和分类，使得获得的肺结节属性特征信息更加准确，从而可以提升肺结节润侵性的分级的准确性。
特征信息目标信息肺结节属性特征信息特征提取维度数据挖掘算法获取目标模型获得目标分类矢量输入挖掘算法像素特征语义信息预设数据融合矢量低维分级高维预设学习分类

[发明专利]一种服务模块监控方法及系统-CN201510344231.9有效
发明人：孟伟;马杰超;刘涛;刘建辉;陈静;李国强 -专利权人：郑州悉知信息技术有限公司
申请日： 2015-06-19 - 公布日： 2015-09-23 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开一种服务模块监控方法及系统。所述方法，包括：获取服务模块向客户端反馈的数据；判断所述数据中是否包含异常状态信息，得到第一判断结果；当所述第一判断结果表示所述数据中包含异常状态信息时，进行服务模块异常告警；当所述第一判断结果表示所述数据中未包含异常状态信息时，继续监控所述服务模块。采用本发明的方法或系统，可以及时发现服务模块的异常，缩短服务模块处于异常状态的持续时间，降低对于服务模块运行的业务的影响，提升访问网站的用户的使用感受。
一种服务模块监控方法系统

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