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[发明专利]基于文本提取标签与多示例学习的脑部CT异常检测方法-CN202111451725.9在审
发明人：徐枫;刘傲寒;娄昕;郭雨晨;吕晋浩;雍俊海;戴琼海 -专利权人：中国人民解放军总医院;清华大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于文本提取标签与多示例学习的脑部CT异常检测方法，包括获取影像文本数据及相对应的各脑部区域的异常类型标签，根据异常类型标签训练基于循环神经网络的NLP模型，获取脑部CT影像及相对应的文本数据，使用训练好的NLP模型对脑部CT影像对应的文本数据进行预测得到对应的异常标签，获取脑部CT影像上的脑区分割标签，根据脑部CT影像和与其相对应的异常标签以及脑区分割标签训练得到基于MIL的三维卷积模型，获取待预测脑部CT影像并输入至训练后的三维卷积模型，得到异常类型以及异常类型的概率。该方法只需要少量数据标注便可以对大规模数据进行训练，节省了深度学习过程中的数据标注工作量，同时可以提高预测的准确性，提高预测效率。
基于文本提取标签示例学习脑部 ct 异常检测方法

[发明专利]旋转式三维光激发装置-CN202110781880.0有效
发明人： 戴琼海;王旭康;熊博;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G02B27/09 文献下载
摘要：本申请提出一种旋转式三维光激发装置，其特征在于：包括旋转基座、潜望镜组、光调制装置及样本容器，潜望镜组安装在旋转基座上，光调制装置的光束沿旋转基座的旋转中心轴进入潜望镜组内，潜望镜组将光调制装置的光束偏移至与旋转基座的旋转中心轴相交处，且其交点位于样本容器内，本申请和现有技术相比所具有的优点是：光束被光调制装置调制后，经过旋转基座上潜望镜组的偏移，且在旋转基座的旋转下，能够从不同的角度照射进入样本容器内的样本，且不同角度不同形状的光束相叠加，以激发出三维空间中的特定三维形状，从而提升了三维光激发的效率，且样本容器无需移动，方便更换。
旋转三维激发装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络的细胞反卷积预测方法-CN202210003514.7有效
发明人：刘振栋;吕欣荣;戴琼海;李冬雁;陈曦;杨玉荣;秦梦颖;柏苛;刘芳含;何志强;李晓峰;季向阳;刘烨斌;胡国胜;李国文 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的细胞反卷积预测方法，该方法属于细胞反卷积预测领域。使用卷积神经网络技术从单细胞RNA测序数据中推测组织的细胞类型组成比例，与传统的细胞反卷积算法相比，解决了传统反卷积需要进行复杂的数据预处理，并需要设计数学算法对单细胞测序数据进行规范化等弊端。本发明设计的卷积神经网络可以从单细胞RNA测序数据中提取出隐藏特征，并且网络节点对数据的噪音和误差具有很高的鲁棒性，并充分挖掘了各个基因之间的内在联系，因而提高了细胞反卷积性能，同时模型是建立在神经网络的基础上的，与传统的线性模型，机器学习等方法相比，模型结构直观易于理解，并且具有更好的反卷积性能和高度的扩展性。
一种基于卷积神经网络细胞预测方法

[发明专利]基于缺血性脑卒中MRI检测标记进行病灶分割的方法及装置-CN201910882536.3有效
发明人：徐枫;刘傲寒;娄昕;乔晖;郭雨晨;戴琼海;杨东;吕晋浩 -专利权人：清华大学;中国人民解放军总医院
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于缺血性脑卒中MRI检测标记进行病灶分割的方法及装置，其中，方法包括：对核磁共振成像图像进行超像素分割生成多个超像素，选取亮度值大于预设亮度值的超像素组成候选超像素集合，进一步生成预设亮度值对应的候选mask图，改变预设亮度值，生成不同亮度值对应的候选mask图；通过训练集样本训练深度卷积神经网络生成候选mask判别网络，通过判别网络对多个候选mask图进行评分，选取评分最高的候选mask图；通过评分最高的候选mask图对图像分割网络进行训练。该方法利用核磁共振DWI序列中缺血性脑卒中区域的图像特点，仅使用对缺血性脑卒中区域进行边界框标记的训练数据集，对病灶区域进行细致分割。
基于缺血性脑卒中 mri 检测标记进行病灶分割方法装置

[发明专利]基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置-CN202111435156.9在审
发明人：徐枫;薄子豪;娄昕;郭雨晨;吕晋浩;戴琼海 -专利权人：中国人民解放军总医院;清华大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置，其中，方法包括：初始化特定医学任务所需的数据，该数据来自n个机构，其中，n为大于1的整数，此n个机构的数据相对独立，之后，初始化特定医学任务的深度模型，该深度模型包括特征采样模型、数据回顾模型与任务表达模型，最后依次根据来自n个机构的数据对深度模型进行训练。该方法能够克服数据共享障碍的医学知识共享的智能医疗系统将在未来大大提高现有医疗技术水平，解决现有技术中无需数据共享条件下进行知识共享的深度学习方法的技术问题。
基于持续学习医疗数据隐私保护资源利用方法装置

[发明专利]基于深度学习的手语翻译视频生成方法及系统-CN201910900738.6有效
发明人：徐枫;薄子豪;娄昕;杨东;兰怡娜;雍俊海;戴琼海 -专利权人：清华大学;中国人民解放军总医院
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的手语翻译视频生成方法及系统，其中，该方法包括：通过数据集的手语视频循环训练变分自编码器模型和环状生成对抗网络模型，直至达到预设维度，输出图像低维特征序列；通过数据集的语言文本序列训练语言翻译模型，输出与图像低维特征序列对应的文本低维特征序列，以构建语言文本序列与手语视频的映射关系；基于映射关系，将待测语言文本序列输入语言翻译模型，映射出待测语言文本序列对应的图像低维特征序列，视频模型解码图像低维特征序列，生成对应的手语视频。本发明实施例的方法通过构建压缩隐空间来对图像进行降维处理，解决视频生成问题对计算机存储与计算能力的极高要求，可以使用通用语言模型进行翻译训练。
基于深度学习手语翻译视频生成方法系统

[发明专利]多相机立体匹配方法和装置-CN201910647474.8有效
发明人：刘烨斌;周玥眉;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明提出一种多相机立体匹配方法和装置，其中，方法包括：根据预设的阵列结构搭建多相机阵列；控制红外散斑发射器向训练场景投射结构光光斑，通过多相机阵列获取多视点图像；提取多视点图像的图像特征，并根据图像特征训练特征提取器，以便于根据训练好的图像特征提取器进行场景深度信息的获取。本发明可以克服传统的RGB匹配特征稀疏以及特征提取和匹配的高计算复杂度，实现高速、准确的立体匹配并能够通过概率推断的方法进一步提高立体匹配结果。
多相立体匹配方法装置

[发明专利]用于消息散列算法中消息压缩的光电集成电路-CN202111186239.9有效
发明人： 戴琼海;邓辰辰;郑纪元;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06E3/00 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别涉及一种用于消息散列算法中消息压缩的光电集成电路，光电集成电路上集成设置有第一至第N级光学神经网络和光电探测器阵列，其中，第一至第N级光学神经网络，用于对通过波导并行输入的多路初始光信号按照从第一至第N级逐级进行消息散列算法中的消息压缩运算，其中，通过每级光学神经网络对加载至多路初始光信号的消息进行消息压缩运算，并逐级压缩至满足压缩条件的最终光信号；光电探测器阵列，用于将最终光信号转换成用于携带消息压缩结果的电信号。由此，解决了相关技术中基于硬件电路实现消息散列算法的每轮运算时动态翻转功耗较大，导致消息压缩时功耗大，降低运算性能等问题。
用于消息算法压缩光电集成电路

[发明专利]一种图像超分辨率处理方法、装置及设备-CN202111485136.2在审
发明人：方璐;季梦奇;金鼎健;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像超分辨率处理方法、装置及设备。该方法包括：获取待处理图像；通过目标神经网络模型对所述待处理图像进行超分辨率处理，所述目标神经网络模型通过目标图像样本集迭代训练SISR网络模型得到，所述目标图像样本包括含有四维信息的光场图像样本，通过本发明的技术方案，既解决了由于训练数据是单张图片数据集，因此只能学习到一个场景下一个视角的高低分辨率映射，局限性较大的问题。又解决了使用同一个场景下不同视角图片去做超分辨的工作，输入局限于多张图片，并不适用于单张图片超分辨的问题，能够增强网络的超分辨能力。
一种图像分辨率处理方法装置设备

[发明专利]曲面显微成像系统及其成像方法-CN202111190828.4有效
发明人： 戴琼海;谢浩;韩晓霏;庄超玮 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本申请涉及光学元件技术领域，特别涉及一种曲面显微成像系统及其成像方法，成像系统包括：变焦组件用于将显微成像焦面调整至对应焦面；时空照明调制组件用于在变焦组件的扫描周期内，照亮聚焦位置对应的成像区域；探测光调制组件用于探测成像区域，采集所有平面的聚焦面信号；信号同步组件用于确定变焦组件、时空照明调制组件及探测光调制组件之间的时序关系，并同步采集时序；采集与图像处理组件，用于在采集时序结束后，基于目标的三维形状分布，结合所有平面的聚焦面信号得到曲面图像。由此，通过采用时分复用、快速变焦和空间光调制实现高速度的曲面建模及成像，保证一定分辨率下曲面信号的高速获取，适用于活体深层组织时间序列成像。
曲面显微成像系统及其方法

[发明专利]光电数字逻辑运算的光学逻辑元件及其逻辑运算方法-CN202111198459.3有效
发明人： 戴琼海;郑纪元;邓辰辰;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： H04B10/516 文献下载
摘要：本申请涉及光学逻辑元件技术领域，特别涉及一种光电数字逻辑运算的光学逻辑元件及其逻辑运算方法，其中，该元件包括：驱动件，用于为光电集成件提供驱动，产生光电集成件能够识别的数字调制信息以及读取光电集成件输出的电信号；光电集成件，用于利用相干光信号搭载驱动件输入的数字调制信息，并在预设光学衍射神经网络中对相干光信号进行数字逻辑运算，得到运算结果，并将运算结果基于数字逻辑映射关系生成电信号，并利用驱动件读取电信号后输出运算结果。本申请实施例具有更高的单位能耗计算性能，可以重构、批量地设计不同的专用逻辑运算，运算规模大，调制速率高。
光电数字逻辑运算光学逻辑元件及其方法

[发明专利]扫描光场数据的重建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111220758.2在审
发明人：季向阳;戴琼海;张亿 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请涉及光场成像技术领域，特别涉及一种扫描光场数据的重建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：利用扫描光场系统对目标物进行扫描得到初始扫描光场数据，并从初始扫描光场数据中获取三维体数据的同时，抽取中任意一帧光场数据；对任意一帧光场数据进行重排，得到第一重排数据，并基于三维体数据和第一重排数据对三维卷积网络训练，得到训练完成的三维卷积网络，采集新的扫描或者单帧光场数据，并将光场数据进行重排，得到第二重排数据；将第二重排数据输入至训练完成的三维卷积网络，利用训练完成的三维卷积网络进行解卷积，得到三维成像结果。由此，该方法可以实现对光场数据进行快速重建，快速得到各向高分辨的三维结果。
扫描数据重建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习无监督共聚焦显微去噪方法及装置-CN202111241570.6在审
发明人： 戴琼海;张国勋 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提出一种基于深度学习无监督共聚焦显微去噪方法和装置，其中，包含丢弃层，U形网络和融合网络，方法包括：训练过程，在无监督模式下输入噪声图像，噪声图像经过旋转操作，再分别经过丢弃层和U形网络，输出特征图谱；以及，将特征图谱经过反向旋转堆叠，输入到融合网络中；测试过程，将噪声图像反复输入得到结果，使得输出图像的每个像素只能通过周边像素的推测得到。本发明通过共聚焦显微成像系统的无监督深度学习去噪方法，由于使用了掩膜卷积和Dropout策略，具有良好的自监督去噪特性。
一种基于深度学习监督聚焦显微方法装置

[发明专利]用于消息散列算法的消息扩展的光电集成电路-CN202111190819.5有效
发明人： 戴琼海;邓辰辰;郑纪元;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06N3/067 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别涉及一种用于消息散列算法的消息扩展的光电集成电路，光电集成电路上集成设置有第一至第N级光学神经网络和调制器组，其中，调制器组包括多个调制器，用于通过多个调制器将预设数字调制信息加载至多路相干光信号；第一至第N级光学神经网络，用于对通过波导并行输入的多路相干光信号按照从第一至第N级进行消息散列算法中的消息扩展运算，其中，通过每级光学神经网络对加载至多路相干光信号的消息进行消息扩展运算，逐级扩展至满足扩展条件的多个扩展光信号。由此，通过光信号进行计算，有效提高了性能，且能耗更低，大幅提升能量效率，解决了安全散列运算的功耗大，性能提升受限的问题。
用于消息算法扩展光电集成电路

[发明专利]三光子深层组织成像方法及装置-CN202111420706.X在审
发明人：吴嘉敏;李奕昕;戴琼海 -专利权人：杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种三光子深层组织成像方法及装置，所述方法包括：从三光子显微镜捕获低信噪比图像，将所述低信噪比图像以连续数据流的方式输入高性能运算单元；通过所述高性能运算单元上部署的预先训练好的数据增强网络对所述连续数据流进行处理，得到增强后的高信噪比数据流；将所述高信噪比数据流在显示器上进行同步显示。本发明在不影响成像时空分辨率的前提下，提高三光子深层组织成像信噪比，并且实现算法嵌入显微硬件装置，实现实时去噪。
光子深层组织成像方法装置