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- [发明专利]一种心脏超声检查装置-CN202311115822.X在审
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冉兵;常永莉;齐婧;王静;余湛
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陕西中医药大学第二附属医院
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2023-08-31
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2023-10-24
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A61B8/00
- 本发明涉及医疗器械技术领域,具体的说是一种心脏超声检查装置,包括床体、支撑板,所述支撑板的内部均固定开设有连接槽,所述连接槽的内部均滑动连接有顶板,所述顶板上均固定开设有对称设置的滑槽,所述连接槽的内部对应顶板上滑槽位置处均固定连接有导向柱,所述支撑板的内部均固定开设有对称设置的导向槽,所述导向槽的内部均固定连接有导向杆,所述导向槽的内部均滑动连接有导向块,所述导向块之间均固定连接有第一支撑架,所述第一支撑架上均固定连接有第一横向杆,所述第一横向杆上均转动连接有连接柱,所述顶板的底端均固定连接有对称设置的第二支撑架,本发明的有益效果是:便于床体的高度调节且便于对床体的稳定支撑与移动。
- 一种心脏超声检查装置
- [发明专利]基于深度学习的3D图像质量的度量方法-CN201710842515.X有效
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李素梅;常永莉;段志成;侯春萍
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天津大学
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2017-09-18
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2021-08-17
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G06T7/00
- 本发明属于图像处理领域,为提出一种新的立体图像质量评价方法,实现更加准确有效的评价立体图像质量,同时在一定程度上推动立体成像技术的发展。为此,本发明采用的技术方案是,基于深度学习的3D图像质量的度量方法,首先对立体图像数据集进行切块处理,切块处理得到许多小的图像块,再对每个图像块进行归一化处理;同时对立体图像数据集进行主成分分析PCA降维处理,得到维度较低的图像;然后将切块得到的图像块数据集与PCA降维后得到的低维度数据集送入搭建的卷积神经网络中;然后利用卷积神经网络逐层提取特征;最后通过softmax分类器得到立体图像的总体质量。本发明主要应用于图像处理。
- 基于深度学习图像质量度量方法
- [发明专利]基于运动显著性的立体视频质量评价方法-CN201710100339.2有效
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李素梅;段志成;丁学东;常永莉
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天津大学
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2017-02-23
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2020-06-30
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G06T7/00
- 本发明属于图像处理领域,为更加准确有效的评价立体视频质量,同时在一定程度上推动立体成像技术的发展。本发明,基于运动显著性的立体视频质量评价方法,首先从参考立体视频左视点或右视点相邻两帧图像第t帧、第t+1帧中估计出其相应的运动信息,得到该帧图像的运动显著性权值分布图;然后利用2D图像质量评价方法质量结构相似度SSIM对失真立体视频左视点或右视点的相应第t帧图像进行评价;然后利用上一步得到的运动显著性权值分布对对应帧的质量分布进行加权从而得到该帧图像的整体质量;然后得到单帧立体图像质量;最后将立体视频所有帧的立体图像质量平均从而得到立体视频的总体质量。本发明主要应用于图像处理。
- 基于运动显著立体视频质量评价方法
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