专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]运动校正方法、装置、计算机设备和可读存储介质-CN202010051404.9在审
  • 苏彬;刘炎炎 - 上海联影医疗科技有限公司
  • 2020-01-17 - 2020-06-02 - G06T5/00
  • 本申请涉及一种运动校正方法、装置、计算机设备和可读存储介质,包括获取待校正图像;将待校正图像输入至训练好的目标神经网络模型,得到校正图像,目标神经网络模型为根据无运动图像以及带运动图像训练得到的神经网络模型;带运动图像为对无运动图像进行运动模拟后得到的图像。本申请提供的运动校正方法将无运动的图像作为网络的金标准,并在不存在运动的图像上正向模拟人体真实运动,产生运动图像作为网络的输入训练网络。由于本申请对无运动图像的运动模拟是建立在人体真实运动基础上的,因此得到的带运动图像更加符合真实场景,从而训练的神经网络模型更加稳定,提高运动校正的效果。
  • 运动校正方法装置计算机设备可读存储介质
  • [发明专利]不确定性引导的双域核磁共振成像校正方法及系统-CN202310338596.5在审
  • 孙剑;王嘉珍;杨一哲;杨燕 - 西安交通大学
  • 2023-03-31 - 2023-07-18 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种不确定性引导的双域核磁共振成像校正方法及系统,该方法可以从核磁共振成像设备中采集的有运动的k空间数据重建出高质量的无运动的图像。该方法主要包括运动损坏的k空间数据分布建模、k空间不确定性引导的双域运动校正模型构造、双域运动校正网络构造、双域运动校正网络训练过程、运动校正过程五大步骤。采用多组有运动的k空间数据以及相应的无运动的图像和k空间数据训练网络参数,使得网络的图像输出和k空间数据输出分别与无运动的图像和k空间数据尽可能的逼近。在应用中,输入有运动的k空间数据,即可从网络的输出获得高质量的无运动的核磁共振图像。
  • 不确定性引导核磁共振成像校正方法系统
  • [发明专利]一种医学锥束CT图像中运动修正方法-CN201710269022.1有效
  • 牛田野;江阳康;薛一 - 苏州动影信息科技有限公司
  • 2017-04-24 - 2020-12-18 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种医学锥束CT图像中运动修正方法,运动主要包括阴影和条状,本方法首先利用病人或者模体锥束CT投影数据重建初始图像,其次利用图像分割技术和图像特征提取技术获取运动存在的主要区域,然后利用线性插值技术消除阴影,再利用频率分割技术消除条状,实现锥束CT图像的运动消除。本发明使用基于信号处理的方法对锥束CT图像的运动进行修正,有效地消除了锥束CT图像中的运动,提高了图像的质量,增加了锥束CT图像在图像引导放射治疗中的图像引导的准确性。
  • 一种医学ct图像运动修正方法
  • [发明专利]一种心脏CT成像图像质量优化方法、设备及介质-CN202311009207.0有效
  • 曾凯;冯亚崇 - 南京安科医疗科技有限公司
  • 2023-08-11 - 2023-10-27 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种心脏CT成像图像质量优化方法、设备及介质,方法包括:构建图像消除网络,并创建训练数据集;对图像消除网络进行训练,根据训练数据集以及图像消除网络,针对训练数据集中的每个训练数据对,将存在运动的CT图像作为输入,配准图像作为标签,预测的运动抑制图像作为输出,构建损失函数进行训练,得到训练后的图像消除网络;将所述图像消除网络用于CT图像质量优化。本发明的训练数据对包括存在运动的CT图像、以及无图像与存在运动的CT图像配准处理后的配准图像,用于图像消除网络进行训练,提高了图像消除网络的处理准确度,实现了CT图像的质量优化。
  • 一种心脏ct成像图像质量优化方法设备介质
  • [发明专利]模型训练方法及装置、运动识别及提示的方法及装置-CN202310043557.2有效
  • 杜翔乾;马骏骑;蔡云岩;余文锐 - 有方(合肥)医疗科技有限公司
  • 2023-01-29 - 2023-05-09 - G06V10/774
  • 本公开提供了模型训练方法及装置、运动识别及提示的方法及装置,该训练方法中获取包括存在运动的图像和未存在运动的图像的训练样本图像集,提取出训练用图像,对训练用图像进行标注,标注的内容用于标识运动的强弱程度,以标注的内容作为训练目标,依据训练用图像对分类模型进行训练,通过预先标识有运动强弱程度的图像对分类模型进行训练,其中训练用图像的提取中根据确定的目标器官区域来确定与其对应的横断面层的目标图像,进行分割得到多个图像块训练完成的分类模型能够用于自动识别CT图像中是否存在运动运动的强弱程度,相比于人工进行运动的识别和判断,提高了识别效率和准确率,提升阅片速度。
  • 模型训练方法装置运动识别提示
  • [发明专利]用于运动检测的方法-CN202080039752.2在审
  • S·魏斯 - 皇家飞利浦有限公司
  • 2020-05-25 - 2022-01-04 - G16H30/40
  • 本公开涉及一种用于运动检测的医学成像方法。所述方法包括:使用(201‑203)k空间采集性质来生成具有如由第一初始运动模式引起的运动运动损坏图像,使得所述运动被定义为特征矩阵和运动损坏图像的函数;利用卷积矩阵的值来初始化(205)卷积神经网络CNN的至少一个特征图;训练(207)初始化的CNN以在训练图像中获得由第二训练运动模式引起的运动;使用经训练的CNN来获得(209)输入图像中的运动
  • 用于运动检测方法
  • [发明专利]运动消除装置及其消除运动的方法-CN201310217219.2有效
  • 邢晓曼;吕铁军 - 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
  • 2013-06-04 - 2013-10-09 - A61B5/026
  • 本发明涉及一种运动消除装置,包括:获取模块、判断模块、剔除模块、积分模块以及输出模块,其中,获取模块用于获取图像;判断模块用于根据光子的自相关性以及光强判断图像中是否有;剔除模块用于在图像中有时剔除图像中的数据得到正确数据;积分模块用于根据血流速度选择积分通道对所述正确数据进行积分得到积分数据,其中判断模块还用于判断所述数据是否小于预设值;输出模块用于在所述数据小于预设值时将积分数据进行拼接与重建,输出修正图形。本发明实现了消除的同时保证输出的修正图像的质量,且降低了消除运动的成本。
  • 运动消除装置及其方法
  • [发明专利]一种去除OCTA运动的方法-CN202111288551.9在审
  • 吴南寿;郑伊玫;李泽;张章;杨旭伦;何镇楠;刘永安;黄鸿衡;黄铭斌;张浩;张杰 - 佛山市灵觉科技有限公司
  • 2021-11-02 - 2022-03-01 - A61B3/12
  • 本发明涉及一种去除OCTA运动的方法,步骤一、OCTA系统的X振镜以固定频率转动,Y振镜保持不动,在该位置下利用图像采集装置记录两组B扫描数据;步骤二、对得到的两组B扫描数据,利用血管造影算法计算得到血流强度数值;步骤三、设定合适阈值,判断是否有运动。本发明在能够及时判断所采集的血流图像是否存在较大的运动,通过设置合理的阈值,将具有较大的运动的图像去除,并重新采集当前位置的数据,能够快速有效的去除运动。本发明具有优秀的配准质量和配准效率,本发明得到的OCTA血流造影成像的像素平均误差小、质量好,且包含的运动大幅减少甚至消失不见。
  • 一种去除octa运动方法
  • [发明专利]去除方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110302949.7有效
  • 请求不公布姓名 - 上海壁仞智能科技有限公司
  • 2021-03-22 - 2023-06-27 - G06T5/00
  • 本发明提供一种去除方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:确定初始图像和去除模型;将初始图像输入至去除模型,得到去除模型输出的初始图像的去图像;去除模型是在包含丢弃层的网络构架上应用样本图像及其去图像训练得到的本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质,有效克服了将传统深度学习模型应用在去除时,由于训练和测试图像分布不同导致准确率低的问题,降低了去除的实现难度,提高了去除的可靠性和准确性。此外,去除模型与图像内容无关,具备通用性,不受运动估计限制,可用于实现各种形式的低照度图像的去除,有效保证了去除的可用性。
  • 去除方法装置电子设备存储介质

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