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]一种基于两阶段法的肺音信号预处理方法-CN202310851414.4在审
  • 韩忻怡;任尚杰;徐勇胜;宁静;董峰 - 天津大学
  • 2023-07-12 - 2023-10-13 - G10L25/66
  • 本发明涉及一种基于两阶段法的肺音信号预处理方法,包括下列步骤:信号采集与分组;初步预处理;低频部分使用陷波器,高频部分使用巴特沃斯低通滤波器,预设初始截止频率,对样本集的肺音信号进行初步的去噪处理;对预处理后的信号进行特征提取,将归一化后的小波系数能量作为提取的特征,构成数据集;对提取的特征进行分类;将步骤三的数据集分为训练集和测试集,再使用机器学习方式建模并测试,对不同的呼吸音进行分类;对初步预处理的信号多次再处理,逐渐减小低通滤波的截止频率,对初步预处理的肺音信号进一步降噪,分别记录下不同截止频率的分类正确率;当截止频率降低至某一限定频率时,结束;选取该样本集的最优截止频率。
  • 一种基于阶段音信预处理方法
  • [发明专利]基于空洞卷积网络的电阻抗图像重建方法-CN201910074577.X有效
  • 任尚杰;孙凯;董峰 - 天津大学
  • 2019-01-25 - 2023-10-13 - G06T11/00
  • 本发明涉及一种基于空洞卷积网络的电阻抗图像重建方法,包括下列步骤:从已有的人体胸腔影像图像集中提取待测肺部形状和胸腔轮廓形状,得到肺部和胸腔的二值图像;根据二值图像建立相应的包括传感器模型和待测内含物在内的EIT仿真模型,胸腔轮廓形状用于建立传感器模型,肺部形状用于建立一定电导率的内含物;考虑模型误差,在EIT仿真模型基础上进行数据增强;求解上一步骤处理后的仿真模型正问题,得到图像重建所需的边界测量电压,建立CNN模型,测量电压和胸腔二值图像作为CNN模型的输入,以待测肺部图像作为CNN模型的输出。
  • 基于空洞卷积网络阻抗图像重建方法
  • [发明专利]血管内外图像血管中心线两阶段配准方法和系统-CN202310435189.6在审
  • 任尚杰;董文薛;董峰 - 天津大学
  • 2023-04-21 - 2023-08-29 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种血管内外图像血管中心线两阶段配准方法,至少包括下述一个步骤:S1、获取同一受试者的血管内图像和血管外图像;S2、基于步骤S1获取的血管内图像的血管半径和分叉区域计算;S3、基于步骤S1获取的血管外图像的血管半径和分叉区域计算;S4、结合步骤S2和步骤S3的计算结果,在血管分叉区域内,对血管中心线配准;S5、结合步骤S2和步骤S3的计算结果,在非分叉区域内,对血管中心线配准。本发明有益效果:分别基于血管内外图像提取血管中心线、计算血管半径、识别血管分叉区,按照等间距原则对分叉区域血管中心线进行配准,根据血管半径曲线的相似性实现非分叉区域血管中心线配准,最终实现血管内外图像中血管中心线的配准。
  • 血管内外图像中心线阶段方法系统
  • [发明专利]基于低秩稀疏分解的电阻抗图像重建方法-CN201810849422.4有效
  • 任尚杰;孙凯;董峰 - 天津大学
  • 2018-07-28 - 2023-07-25 - G06T11/00
  • 本发明涉及一种基于低秩稀疏分解的电阻抗成像方法,包括作为先验信息的统计形状信息提取与EIT成像算法两部分,得到从高分辨率图像的肺部二值图像后,按照低秩稀疏分解的思想,将待重建的EIT图像向量x分解为低秩部分Dα和稀疏部分E:根据被测场域,获取重建所需的边界电压测量值和灵敏度矩阵J;按照EIT重建算法,在求解过程中,交替优化α和E求解目标函数,首先固定E,求解α的最优解,转变成对α的正则化约束优化问题并求解;固定α,求解E,去掉目标函数中与E无关的项,直至算法收敛;将最终的低秩部分和稀疏部分相叠加得到最终的成像结果。
  • 基于稀疏分解阻抗图像重建方法
  • [发明专利]基于图模型匹配的冠脉三维重建方法-CN202310435185.8在审
  • 任尚杰;董文薛;董峰 - 天津大学
  • 2023-04-21 - 2023-06-02 - G06T7/55
  • 本发明提供了一种基于图模型匹配的冠脉三维重建方法,包括下述至少一个步骤:S1、选取用于三维重建的两视角的造影序列,获取冠脉造影图像;S2、分割步骤S1中冠脉造影图像中的冠脉血管;S3、将造影序列和心动周期对齐,选取处于心动周期相同相位的冠脉造影图像进行冠脉三维重建;S4、根据步骤S2中的血管分割结果提取血管中心线,生成冠脉树图模型。本发明有益效果:将冠脉造影图像中的冠脉血管分割后提取中心线,并转换成图模型,通过匹配心脏舒张末期拍摄的不同视角的冠脉造影图像中的冠脉树转换的图模型,得到冠脉血管中心线匹配点关系,基于匹配结果重建三维冠脉模型。
  • 基于模型匹配三维重建方法
  • [发明专利]一种光电高温计光学系统-CN202310070735.0在审
  • 杨佳婷;毛祥龙;高荣;任尚杰;谢永军 - 中国科学院西安光学精密机械研究所
  • 2023-01-18 - 2023-05-30 - G01J5/0806
  • 本发明公开了一种光电高温计光学系统,包括探测光路和瞄准光路,所述的探测光路包括依次设置的红外物镜、视场光阑、窄带滤光片、聚焦透镜组、里奥光阑和红外探测器,所述的红外物镜的中心处开设有通孔;所述的瞄准光路包括依次设置的第一物镜、第一反射镜、第二反射镜、第二物镜、第三物镜、分划板、目镜组和出瞳;所述的第一物镜设置在所述的通孔中;探测光路与瞄准光路独立,无需共用物镜,通过在探测光路中的红外物镜的中心处开设通孔,将瞄准光路的第一物镜设置在通孔中,实现两路光线共口径、共光轴,解决了现有光电高温计物镜材料选取难的技术问题,降低了光学系统设计的难度。
  • 一种光电高温光学系统
  • [发明专利]一种基于螺旋形光纤的原油含水率检测方法及系统-CN202111333436.9在审
  • 梁磊;邓理;任尚杰;徐崧博;刘楠;任凯利;范仲涛 - 西安邮电大学
  • 2021-11-11 - 2023-05-12 - G01N21/25
  • 本发明公开了一种基于螺旋形光纤的原油含水率检测方法及系统;该方法包括:将待检测含水率的原油置入一内壁喷涂有超疏水超疏油材料的容器中,以实现油水上下分离;其中,所述容器中沿内壁自下而上地盘绕有一段螺旋形的侧发光光纤;所述容器包括但不限于原油井;在实现油水上下分离后,利用激光光源向所述侧发光光纤中输入光波;利用光谱仪检测从所述侧发光光纤中反射或透射出的光波,得到当前光谱数据;基于所述当前光谱数据确定所述容器中的液位高度和油水分界面的高度;基于所述液位高度和所述油水分界面的高度计算原油含水率。本发明可提高原油含水率的检测效率以及检测精度,并简化了检测流程和检测设备的复杂度。
  • 一种基于螺旋形光纤原油含水率检测方法系统
  • [发明专利]聚焦式心脏电阻抗成像方法-CN202211371591.4在审
  • 任尚杰;张辰珂;王语;董峰 - 天津大学
  • 2022-11-03 - 2023-03-07 - A61B5/0536
  • 本发明提供了一种聚焦式心脏电阻抗成像方法,包括以下步骤:S1、胸部高分辨率医学影像获取;S2、胸腔和心脏区域提取;S3、聚焦式传感器计算;S4、传感器加工和安装;S5、收集EIT测量电压数据;S6、根据测量电压数据,根据图像重建算法,实现胸腔电导率图像重建;S7、生成高精度心肺电导率图像。本发明有益效果:聚焦式心脏电阻抗成像方法,在被试者胸腔轮廓及心脏区域可获得的条件下,基于保形变换方法,实现聚焦式EIT传感器设计,进而结合数据采集系统和图像重建算法,实现高精度心脏电导成像。
  • 聚焦心脏阻抗成像方法
  • [发明专利]基于多视角冠状动脉造影序列图像的血管分割方法及系统-CN202210807307.7有效
  • 任尚杰;董文薛;谭超;董峰 - 天津大学
  • 2022-07-11 - 2022-09-06 - G06T7/10
  • 本发明提供了基于多视角冠状动脉造影序列图像的血管分割方法及系统,包括如下步骤:S1、构建样本集;读取原始冠状动脉血管造影序列图像,选取背景帧图像,并依据采集时间定义为当前帧图像、历史帧图像,在不同视角造影序列中选择对应的辅助帧图像,生成样本集;S2、利用深度神经网络模型,基于背景帧图像抑制当前帧序列图像中的背景相关项特征,基于历史帧图像增强当前帧序列图像中的血管相关项特征,并利用辅助帧图像增强当前帧序列图像中的狭窄血管段相关项特征,以使冠状动脉血管造影序列图像完成血管分割。本发明利用造影序列中图像的相关性,具有更好的血管分割精度,获取的血管分割结果具有更高的血管连通性和更少的伪影。
  • 基于视角冠状动脉造影序列图像血管分割方法系统
  • [发明专利]基于自注意力机制和卷积神经网络混合模型的血管分割方法-CN202111177309.4有效
  • 任尚杰;沈雄日;董峰 - 天津大学
  • 2021-10-09 - 2022-09-02 - G06T7/11
  • 本发明涉及一种基于自注意力机制和卷积神经网络混合模型的血管分割方法,包括下列步骤:对血管图像进行数据预处理并构建训练集和测试集;构建卷积神经网络和自注意力机制混合模型;混合模型主要包括编码器和解码器两个部分,编码器首先采用卷积神经网络提取血管图像特征,然后使用自注意力机制进行特征关联,混合模型的解码器则采用U‑net解码方式;模型训练,将预处理后的血管图像分别输入混合模型中,学习速率设置为随着网络训练的迭代周期增加而逐渐减少;误差函数使用二类交叉熵损失,计算最后的分割结果和标签类别损失,将其作为网络的损失经方向传播到网络各层,更新网络参数;误差优化器采用了ADAM优化器。
  • 基于注意力机制卷积神经网络混合模型血管分割方法

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