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[发明专利]一种基于内窥镜影像的实时手术器械检测方法-CN202310309370.2在审
发明人：李玉琴;蒋振刚;师为礼;李永辉;李岩芳;苗语;何巍;何飞;赵家石;张科;冯冠元;曲峰;张丽媛;秦俊 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于内窥镜影像的实时手术器械检测方法，将基准YOLOV3网络中的DarkNet53特征提取器更换为MobileNetV3网络，将MobileNetV3网络中的SE通道注意力机制替换为CBAM混合注意力机制,基于以上的改进方式，在特征提取模块中能有效减少模型参数及计算量，并且混合注意力模块的使用能够更加突出关键特征表达，抑制无用特征；在特征融合模块，改进的PANet在提高网络训练速度同时，有效缓解信息丢失问题；在网络的分类模块，设置一个与目标框重叠程度关联的衰减函数，能够缓解因重叠导致的误删情况，降低误删目标框的个数，提高模型召回率。
一种基于内窥镜影像实时手术器械检测方法

[发明专利]一种单目视觉定位方法、系统及其应用-CN202310008891.4在审
发明人： 冯冠元;周美琪;蒋振刚;程斐豪;师为礼;苗语 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明适用于视觉定位技术领域，提供了一种单目视觉定位方法、系统及其应用，根据查询图像与匹配数据库图像的视觉特征匹配点，建立起查询图像与匹配数据库图像之间的对极几何约束关系，然后通过视觉特征匹配点以及匹配点的空间位置，计算对极几何约束关系中的尺度系数，最后根据尺度系数以及对极几何约束关系，计算查询相机的绝对位置；本发明实施例利用匹配特征点的空间位置，求解出对极几何约束关系中的尺度系数，查询图像时只需匹配一幅数据库图像，便可以实现定位功能。此外，在求解尺度系数的过程中，通过迭代重加权的方法对尺度系数的估计值不断修正，逐渐得到尺度系数的最小域解，提高了尺度系数的求解精度。
一种目视定位方法系统及其应用

[发明专利]一种基于深度学习的腹部CT图像肝脏自动分割方法-CN202111096723.2有效
发明人：蒋振刚;秦俊;师为礼;李岩芳;苗语;何巍;何飞;赵家石;张科;曲峰;冯冠元;张锦涛 -专利权人：长春理工大学;长春理工大学重庆研究院
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的腹部CT图像肝脏自动分割方法属于医学图像分割技术领域，目的在于解决现有技术存在的整体网络复杂、训练开销大、训练过程较长、网络难收敛、无法捕获长距离依赖信息导致的分割精度低的问题。本发明提出了一种基于深度学习的腹部CT图像肝脏自动分割方法，以3D UNet为基础网络架构，并在相邻的编码器和解码器间引入残差连接来优化梯度传播和特征传递；同时，将原始UNet中的瓶颈层替换成提出的上下文收集模块(CCM)来获得具有密集上下文信息的特征；通过残差连接的引入和上下文收集模块的应用，本方法有效地提高了腹部CT图像中肝脏的自动分割精度，为肝癌的诊断和治疗提供了更有利的前提条件。
一种基于深度学习腹部 ct 图像肝脏自动分割方法

[发明专利]一种腹部CT图像多器官分割方法、装置及终端设备-CN202310293665.5在审
发明人：敖宇;蒋振刚;师为礼;赵家石;苗语;冯冠元;何飞;秦俊;何巍;张丽媛;曲峰 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请提供腹部CT图像多器官分割方法、装置及终端设备，适用图像处理技术领域，包括：对待分割的腹部CT图像进行预处理以及数据增强，得多个非重叠三维图像块；将多个非重叠三维图像块依次输入到预设的基于多尺度Transformer的编码器‑解码器网络模型，得多个非重叠三维图像块的分割结果；将多个非重叠三维图像块的分割结果进行拼接处理，得待分割的腹部CT图像的多器官分割结果。本申请通过多尺度Transformer的编码器‑解码器网络模型进行上采样下采样捕获多尺度的语义信息，充分考虑了腹部多器官分割中目标器官所具有的多尺度性，能够从多个尺度充分捕获腹部CT图像中多器官特征，实现腹部各个器官的精准分割。
一种腹部 ct 图像器官分割方法装置终端设备

[发明专利]基于颜色匹配SLAM的立体腹腔镜图像三维重建方法和系统-CN202310054028.2有效
发明人：魏国栋;师为礼;冯冠元;蒋振刚 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明适用于图像三维重建技术领域，提供了一种基于颜色匹配SLAM的立体腹腔镜图像三维重建方法和系统，本发明所述方法采用特征块提取与特征块匹配方法取代特征点SLAM的特征点提取和特征点匹配方法，解决相邻两帧图像特征点提取和匹配不稳定的问题；采用多层普遍颜色和特征颜色结合的颜色匹配的方法，能够在特征块存在纹理缺失、形变、缩放等情况下稳定的完成特征块的匹配；采用特征块提取和基于颜色特征的特块匹配方法相结合的SLAM方法，能够有效避免现有技术中的特征点提取困难的问题，保证了重建过程中腹腔镜位姿计算的鲁棒性，能够在纹理缺失的腹腔镜环境下稳定的完成三维重建，提高重建的成功率。
基于颜色匹配 slam 立体腹腔镜图像三维重建方法系统

[发明专利]一种膝关节置换手术术前规划方法-CN202210550039.5在审
发明人： 冯冠元;耿帅;蒋振刚;师为礼 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： A61B34/10 文献下载
摘要：一种膝关节置换手术术前规划方法属于计算机视觉技术领域，目的在于解决现有技术存在的下肢机械轴提取精度低以及植入体型号选择误差大的问题。本发明包括以下步骤：采用CT技术获取髋关节、膝关节和踝关节的CT数据，利用CT数据构建股骨和胫骨的三维重建模型，将股骨和胫骨的三维模型分别与三维立体结构合并处理后，再分别将股骨和胫骨的三维重建模型去除，获得含有股骨轮廓的立方体模型和含有胫骨轮廓的三维立体结构模型；采用三维提取方法分别提取胫骨的解剖轴和股骨的解剖轴，所述胫骨的解剖轴和股骨的解剖轴提取过程相同；提取下肢、股骨以及胫骨的机械轴；对股骨髁植入体进行选型。
一种膝关节置换手术规划方法

[发明专利]基于光学跟踪与单目视觉的标准深度图像生成方法-CN202210549489.2在审
发明人： 冯冠元;韩佳峻;蒋振刚;师为礼 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G01B11/22 文献下载
摘要：基于光学跟踪与单目视觉的标准深度图像生成方法属于计算机视觉成像技术领域，目的在于解决现有技术中存在的深度相机在狭小场景内难以获取深度信息的局限性的问题。本发明包括以下步骤：构建测量装置，所述测量装置包括光学跟踪系统、带有四个标记求的单目相机以及标定板，标定板坐标系原点设为OA，单目相机的光心OB设为相机坐标系原点，标记球坐标系设为OC，光学跟踪系统坐标系设为OD；计算得到测量装置中所有坐标系之间的转换关系；改变单目相机视点进行三角测量，并计算改变单目相机视点前后每一个特征点的深度值，得到初始深度图像；对初始深度图像的弱纹理区域进行深度补全，获得补全后的标准深度图像。
基于光学跟踪目视标准深度图像生成方法

[发明专利]一种基于非精确线搜索的图像定位方法-CN202210549972.0在审
发明人： 冯冠元;程斐豪;蒋振刚;师为礼 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：一种基于非精确线搜索的图像定位方法目的在于解决现有技术中存在的在无法获得查询相机的内部参数矩阵时无法实现定位功能的问题。本发明首先需要对查询图像与数据库图像之间进行特征匹配，并计算每幅数据库图像与查询图像之间的特征匹配率；然后，根据特征匹配率由大到小的关系，选取出若干幅查询图像的匹配图像；最后，根据特征匹配点数设置定位误差函数的权值，并通过非精确线搜索算法求解查询图像的拍摄位置。本发明仅需要数据库图像及其拍摄位置，便可以实现查询相机的位置估计，不依赖于查询相机和数据库相机的内部参数。本发明利用匹配特征点的空间位置，求解出查询相机的拍摄位置，查询图像只需匹配一幅数据库图像，便可以实现定位功能。
一种基于精确搜索图像定位方法

[发明专利]自适应光斑消除算法-CN202111097009.5在审
发明人：蒋振刚;冯冠元;苗语;师为礼;李岩芳;何巍;何飞;赵家石;张科;曲峰;梁振宇 -专利权人：长春理工大学;长春理工大学重庆研究院
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：自适应光斑消除算法涉及计算机辅助医疗领域，解决了由照明设备引起的腹腔内壁镜面反射对腹腔镜影像影响的问题。该算法包括如下步骤：图像增强；颜色空间转换；光斑区域分割；光斑区域消除；本发明的算法相较于全局光斑去除算法在多区域小光斑场景下表现出色，保留了更多的纹理信息而全局光斑去除算法在去除光斑的同时模糊了大量的细节；相较于局部光斑去除算法，本算法在大区域高亮光斑场景下有更好的去除效果，图像中的光斑被去除的更加彻底。综上所述，本发明的算法在全局与局部光斑区域去除效果上相比其他算法都有较大的提升。
自适应光斑消除算法

[发明专利]基于改进的YOLOv5网络的肺结节检测系统-CN202111097242.3在审
发明人：蒋振刚;张丽媛;何巍;师为礼;李岩芳;苗语;何飞;赵家石;张科;曲峰;秦俊;冯冠元;董晓 -专利权人：长春理工大学;长春理工大学重庆研究院
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于改进的YOLOv5网络的肺结节检测系统涉及计算机辅助检测与诊断领域，进一步改进了原始的YOLOv5网络结构，使得肺结节检测精度进一步提高。本发明采用YOLOv5方法为基本框架，解决了二阶段检测算法中检测速度慢，复杂度高的问题。针对传统YOLO算法对小目标如肺部结节识别困难和肺部结节检测准确性差的问题。在原始YOLOv5网络的基础上，通过在骨干网络中嵌入SE注意机制和改变特征融合方法，改进了YOLOv5算法，提高了肺结节检测的精度。使主干网络更能聚焦感兴趣区域，提高特征表征能力。并在特征融合模块赋予不同层次的特征不同权重，实现更加有效的特征融合。
基于改进 yolov5 网络结节检测系统

[发明专利]一种基于腹腔镜内窥影像的手术进程分析方法-CN202111097230.0在审
发明人：蒋振刚;张科;李岩芳;师为礼;苗语;何巍;何飞;赵家石;曲峰;秦俊;冯冠元;李洋 -专利权人：长春理工大学;长春理工大学重庆研究院
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： A61B90/00 文献下载
摘要：一种腹腔镜内窥影像的手术进程分析方法涉及医学图像处理领域，实现了整个神经网络模型的鲁棒性。本发明所提算法借助标定好的阶段数据集，利用深度学习对具有难以识别的视频帧的数据集进行有效的特征提取，更好地利用具有缺陷的数据集，并提高模型的鲁棒性。同时提出一种术中场景的当前帧特征信息与之前帧识别结果联合的方式，使阶段识别精度更高，有效、准确地进行手术进程分析。
一种基于腹腔镜影像手术进程分析方法

[发明专利]一种腹腔镜手术中组织形变实时仿真方法-CN202111097070.X在审
发明人：蒋振刚;冯冠元;师为礼;李岩芳;苗语;何飞;赵家石;张科;曲峰;秦俊;张丽媛;蒋涵欣 -专利权人：长春理工大学;长春理工大学重庆研究院
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：一种腹腔镜手术中组织形变实时仿真方法涉及计算机辅助医疗领域，通过使用正四面体和锥形弹簧的质点弹簧模型，来对软组织进行保障其粘弹性和不可压缩性等特性的仿真。本发明采用使用中心正四面体单元和锥形弹簧的质点弹簧模型，在对软组织进行形变仿真时，能够保证软组织的不可压缩性和粘弹性等特性，同时能够实现约30FPS的仿真速率，能够初步满足实时性的要求，适合用于手术中的仿真。
一种腹腔镜手术组织形变实时仿真方法

[发明专利]基于Grad-CAM的医学图像分割模型可视化方法-CN202111096769.4在审
发明人：蒋振刚;张丽媛;师为礼;李岩芳;苗语;何巍;何飞;赵家石;张科;曲峰;秦俊;冯冠元;肖梦莹 -专利权人：长春理工大学;长春理工大学重庆研究院
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于Grad‑CAM的医学图像分割模型可视化方法属于卷积神经网络可视化技术领域，目的在于解决现有技术存在的无法为医学影像分割模型产生准确的可视化结构的问题。本发明在Grad‑CAM的基础上进行了改进，提出了一个应用于医学影像分割模型的可视化方法，通过设定阈值获取分割出来的感兴趣区域，并将感兴趣区域的像素值加和后反向传播求梯度，进而得出编码器最后一层卷积层中特征图的神经元重要性权重，利用特征图与对应权重的加权和得出粗略热图。最终热图与原图叠加后生成的可视化结果表明了各像素对分割结果的重要程度，该方法避免了直接对分割模型结构进行更改，解决了Grad‑CAM方法无法直接用于可视化医学影像分割模型的问题。
基于 grad cam 医学图像分割模型可视化方法

[发明专利]基于地理位置特征与全局视觉特征的图像分类和检索方法-CN201510267590.9有效
发明人：谭学治;冯冠元;马琳 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-05-22 - 公布日： 2018-01-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：基于地理位置特征与全局视觉特征的图像分类和检索方法，本发明涉及图像分类和检索方法。本发明的目的是为了解决现有室外图像仅依靠视觉特征进行场景分类时精度低以及随着数据库规模的不断增大，图像检索过程耗费大量的时间，影响导航定位算法的实时性，无法保证用户的位置服务需求的问题。通过以下技术方案实现的步骤一、数据库初始化步骤二、数据库图像预处理步骤三、数据库图像聚类步骤四、数据库图像类排序步骤五、图像类内检索。本发明应用于信息技术中计算机视觉和图像处理领域。
基于地理位置特征全局视觉图像分类检索方法

[发明专利]一种基于视觉特征匹配与拍摄角度估计的室内定位方法-CN201510622949.X有效
发明人：谭学治;冯冠元;马琳 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-09-25 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：一种基于视觉特征匹配与拍摄角度估计的室内定位方法，本发明涉及基于视觉特征匹配与拍摄角度估计的室内定位方法。本发明的目的是为了解决现有室内定位方法均需要在前期进行大量的设备和基础设施投入，而且对定位场景的要求也较为严格的问题。通过以下技术方案实现的一构建室内场景中的视觉数据库，该视觉数据库中包含室视觉特征在室内坐标系下的位置坐标以及视觉特征在室内采集过程中的摄像机坐标系；二根据步骤一中得到的室内场景中的视觉数据库，求解与查询图像P1Q和P2Q匹配率最大的数据库图像；三、计算查询图像P1Q对应的旋转矩阵R1和查询图像P2Q对应的旋转矩阵R2；四根据R1和R2计算查询图像摄像机的位置。本发明应用于计算机视觉和图像处理领域。
一种基于视觉特征匹配拍摄角度估计室内定位方法

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