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[发明专利]用于推荐安全治疗方案的离线强化学习方法及装置-CN202310919097.5在审
发明人：宋红;翁旭涛;林毓聪;杨健;艾丹妮;范敬凡;付天宇;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：用于推荐安全治疗方案的离线强化学习方法及装置，能够提高强化学习模型在推荐治疗方案时的性能与安全性，扩展强化学习模型对于评估数据的分布范围，减缓分布外样本与过高估计带来的不利影响。方法包括：(1)读入所需数据集，进行划分；(2)进行数据前处理，得到降维后的隐空间变量；(3)完成状态、动作、奖励值的强化学习基础数据构成并存储；(4)构建用于异常检测的监督学习模型基础；(5)构建用于异常检测的最近邻分类层，最近邻损失函数；(6)以上述异常检测监督模型预测的复发风险以及分布外样本检测情况动态加权原始奖励值；(7)构建并训练用于推荐治疗方案的动作‑评估离线强化学习模型；(8)得到最优治疗方案。
用于推荐安全治疗方案离线强化学习方法装置

[发明专利]一种增强2D/3D图像融合中深度感知的可视化方法及装置-CN202010183820.4有效
发明人：杨健;艾丹妮;范敬凡;杨洋;王涌天 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：一种增强2D/3D图像融合中深度感知的可视化方法及装置，可以增强2D/3D图像融合显示中的深度感知，使观察者更易感知和理解三维结构，能够用于B型主动脉夹层精准腔内修复手术导航系统中的术前规划以及交互式导航模块，为导航系统提供重要而准确的可视化信息。方法包括：(1)获取三维数据场；(2)对数据进行预处理；(3)对数据进行分类；(4)将深度颜色编码作用于采样点的颜色信息；(5)将边缘轮廓增强作用于采样点透明度信息；(6)通过图像合成得到最后渲染图像的颜色。
一种增强图像融合深度感知可视化方法装置

[发明专利]基于血管3D/2D匹配的3D导丝跟踪方法及装置-CN202010550016.5有效
发明人：艾丹妮;杨健;范敬凡;郭帅;王涌天 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：基于血管3D/2D匹配的3D导丝跟踪方法及装置，方法包括：血管拓扑的构建：针对3D血管，从术前CTA图像中识别出血管、构建血管表面模型并进行中心线的提取；通过深度学习的方法对2D血管分割来提取中心线；构建血管图模型分别描述2D和3D血管的结构；构建约束关系，找到3D和2D之间所有可能的匹配，通过最大化匹配分数找到最优匹配结果；采用深度学习对2D X射线图像中的导丝尖端分割，模型采用U‑Net作为基础结构，网络输入是x射线图像，输出是像素值为0到1的概率图，越接近1表示该像素是导丝尖端的概率越大；构建导丝尖端与2D血管树的对应关系，将2D导丝尖端反投影到3D血管空间中，实现3D导丝尖端的位姿估计。
基于血管匹配跟踪方法装置

[发明专利]基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法及装置-CN202010022660.5有效
发明人：杨健;艾丹妮;范敬凡;朱建军;王涌天 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法及装置，3D图像和2D图像的血管图匹配精确度高。方法包括：(1)利用3D和2D血管拓扑一致性来实现血管图匹配，将3D和2D血管图的匹配表示为顶点对的集合和边对的集合；(2)将血管匹配过程看作求解3D和2D血管点的稠密匹配，先估计顶点之间的稀疏匹配，再匹配连接两个顶点之间的边，从而得到两个血管图的稠密匹配；(3)根据血管边匹配可分解为连续状态的特性，构建一个搜索树；(4)在搜索树的每个节点上，使用一个封闭解来计算配准结果，设计一个评价分数；(5)使用MCTS的变种用于遍历该搜索树，评价分数作为树中每个节点的奖励值，MCTS目标是在搜索树空间中找到最具有最高奖励的节点。
基于蒙特卡洛树搜索血管方法装置

[发明专利]多任务骨关节CT/MRI融合的组织精准分割建模方法及装置-CN202310317760.4在审
发明人：宋红;张子昂;杨雨霖;杨健;范敬凡;付天宇;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：多任务骨关节CT/MRI融合的组织精准分割建模方法与装置，能够实现不同模态下图像噪点干扰去除，摆脱人工标注组织分割的操作，提高骨关节骨组织及软组织分割与建模准确度。方法包括：(1)针对临床医学影像CT/MRI，通过级联监督去噪及弱监督来进行影像增强；(2)将经增强处理的临床影像反馈到边缘注意力监督进行硬组织分割；(3)通过双重先验监督实现软组织分割，后者需要前者生成的硬组织分割结果作为先验引导。
任务关节 ct mri 融合组织精准分割建模方法装置

[发明专利]部分监督的腹部CT序列图像多器官自动分割方法及装置-CN202310308950.X在审
发明人：宋红;李强;杨健;付天宇;林毓聪;范敬凡;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：部分监督的腹部CT序列图像多器官自动分割方法及装置，方法包括：(1)获取待分割腹部多器官CT序列图像数据集；(2)预处理获取的腹部多器官CT序列图像数据集；(3)划分预处理后的腹部多器官CT序列图像数据集，该数据集包括训练集、验证集和测试集；(4)构建用于腹部多器官CT序列图像分割的深度学习模型，该深度学习模型为基于Swin Transformer技术的U型网络；(5)利用上述训练集和部分监督损失对上述深度学习模型进行训练，并根据上述验证集保存最佳模型，所述部分监督损失为边际损失和排他损失的线性组合；(6)利用上述保存的最佳模型对上述测试集进行预测，获得腹部CT序列图像中多个器官的分割结果。
部分监督腹部 ct 序列图像器官自动分割方法装置

[发明专利]基于分箱多尺度模糊的电子病历信息数据筛选方法及装置-CN202310082764.9在审
发明人：宋红;翁旭涛;林毓聪;杨健;范敬凡;肖德强;艾丹妮 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：基于分箱多尺度模糊的电子病历信息数据筛选方法与装置，提高电子病历挖掘中数据的利用率，降低标注成本，减缓噪音数据带来的不利影响。方法包括：读入需要被标注的数据集，并置于未标注池；基于分箱方法多尺度模糊未标注池中的数据，得到模糊数据；计算分布密度，标注分布密度最大的规定个初始样本，置于标注池；开始主动学习循环：采用标注池中全部数据训练临床预测模型；计算未标注池中样本的不确定性度量；计算未标注池中样本的多样性度量；基于上述不确定性度量与多样性度量进行加权，得到样本的信息度量；基于未标注池中样本的信息度量进行排序，选取最大的规定个样本进行标注并置于标注池；返回主动学习循环起点直到完成预定迭代条件。
基于分箱多尺度模糊电子病历信息数据筛选方法装置

[发明专利]违禁品的检测方法及装置-CN202110266096.6有效
发明人：宋红;杨健;艾丹妮;范敬凡;魏一凡 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：违禁品的检测方法与装置，解决了X射线图像中物体互相遮挡、背景杂乱、小物体难以检测的问题。方法包括：(1)对包含违禁物品的X射线图像进行图像随机翻转、归一化的预处理，并将预处理后的数据加载到卷积神经网络模型中；(2)利用卷积神经网络对输入的X射线图像进行特征的提取、融合与增强；(3)对经过处理后得到的特征金字塔每层的特征图，通过两个并行分支的子网络分别计算其中含有违禁物品的类别与位置信息；(4)利用Soft‑NMS算法去除冗余的候选检测框，并对结果进行输出，标出违禁物品具体的类别与位置。
违禁品检测方法装置

[发明专利]冠脉Leiden分数计算及风险分级的方法和系统-CN202310316414.4在审
发明人：艾丹妮;韩涛;范敬凡;杨健;宋红;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：冠脉Leiden分数计算及风险分级的方法和系统，能够自动计算冠脉Lei den分数，并根据Leiden分数对冠心病风险进行分级，实现冠心病风险评估，提高冠心病的诊断准确率。方法包括：(1)从输入的冠脉CTA图像中分割三维冠脉血管结构；(2)在已提取三维冠脉血管结构的基础上，识别斑块的位置和类型；(3)从输入的冠脉XRA图像中分割二维冠脉血管结构；(4)从输入的冠脉XRA中检测狭窄；(5)进行狭窄程度分级；(6)对冠脉CT A上的斑块和XRA上的狭窄匹配，得到冠脉病变的位置、狭窄程度和斑块类型；(7)根据Leiden评分准则和风险分级标准，自动计算Leiden分数和判断冠心病风险级别。
冠脉 leiden 分数计算风险分级方法系统

[发明专利]支气管镜定位方法及装置-CN202310101476.3在审
发明人：艾丹妮;臧刘庚;杨健;范敬凡;宋红;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：支气管镜定位方法及装置，能够避免纹理变化的影响，不需要手动初始化的定位，在定位中断后可以自动恢复定位。包括：(1)通过增减欧拉角控制相机运动方向的虚拟相机，设置跟随虚拟支气管镜运动的锥形光源，光源的光谱和照射范围根据真实条件调节，用真实内窥镜图形制作纹理贴图；(2)虚拟内窥镜以30fps记录彩色图像及对应深度图和支气管镜位姿；用虚拟支气管镜从重建3D模型中获取相对应彩色图像、深度图像和位姿数据，将得到数据划分到对应子区域中生成虚拟图像集；(3)使用正反例对比方式训练图像描述符提取网络，通过描述符检索实现支气管镜的子区域定位；(4)利用生成网络估计图像的深度信息，基于深度信息获取支气管镜的位姿。
支气管定位方法装置

[发明专利]基于自适应特征融合的CT图像血管分割方法及装置-CN202310044147.X在审
发明人：肖德强;苑宇佳;杨健;宋红;范敬凡;付天宇;林毓聪 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于自适应特征融合的CT图像血管分割方法及装置，能够抑制图像背景噪声，准确提取小血管，提高分割完整性，提高边缘血管分割精度。包括：(1)对采集的数据集进行预处理；(2)构建基于自适应特征融合的CT图像肝血管分割网络模型；(3)将预处理后的训练集输入CT图像肝血管分割网络模型，进行网络模型训练以得到训练好的网络模型；(4)将测试图像输入训练好的网络模型，输出测试图像的肝血管分割结果。
基于自适应特征融合 ct 图像血管分割方法装置

[发明专利]全局和局部特征同时提取与融合的多器官分割方法及装置-CN202310059116.1在审
发明人：林毓聪;李宗雨;艾丹妮;杨健;梁萍;范敬凡;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：全局和局部特征同时提取与融合的多器官分割方法及装置，能够提高特征提取能力，缓解不同编码器特征间的差异性，保证解码器输入特征的一致性，实现更加精确的多器官分割。包括：(1)对CT图像预处理；(2)设计卷积神经网络CNN和Transformer并行编码器结构，同时使用CNN和Transformer编码器分别提取图像局部特征和全局特征；并行编码器包括CNN和Transformer编码器各一个，CNN编码器采用连续三维卷积块，Transformer编码器为连续三维Swin Transformer块，编码器各个阶段间均通过跨度为2的卷积实现降采样；(3)进行特征交换、特征一致性损失评估、特征融合。
全局局部特征同时提取融合器官分割方法装置

[发明专利]飞行器光学成像制导高性能图像处理设备-CN202310057228.3在审
发明人：宋红;李金夫;白亮;杨健;肖德强;付天宇;范敬凡;林毓聪 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H04N5/765 文献下载
摘要：飞行器光学成像制导高性能图像处理设备，通过视频采集与输出电路分别接收LVDS接口和HDMI接口视频数据，并以统一的CSI‑2接口输出YUV422格式视频流，采用Jetson TX2或TX2I模组实时处理采集的视频数据，结合串口与其它部件进行通信，形成FPGA+ARM+GPU异构架构，因此能够满足复杂的深度学习推理计算，能够部署深度学习算法，可以提供丰富的视频图像采集接口、通信接口及IO接口，以实现不同光学成像制导手段的优势互补，提升全天时、全天候和多场景保障能力，容易散热、可靠性好、体积和功耗相对较小。
飞行器光学成像制导性能图像处理设备

[发明专利]基于图卷积网络嵌入对齐融合的超声四维重建方法和系统-CN202310098391.4在审
发明人：付天宇;李静舒;杨健;梁萍;宋红;范敬凡;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于图卷积网络嵌入对齐融合的超声四维重建方法和系统，在保证呼吸信号准确提取的同时，能避免异常值的干扰，提高了不同位置之间切片序列呼吸信号对齐与匹配的准确性。包括：(1)采集患者目标器官不同部位的2D切片序列；(2)呼吸运动相关图构建；(3)呼吸运动图嵌入对齐；(4)4D重建切片匹配。
基于图卷网络嵌入对齐融合超声重建方法系统

[发明专利]基于呼吸弹性校正的X射线图像实时增强显示方法及装置-CN202310087704.6在审
发明人：肖德强;杨硕;杨健;艾丹妮;林毓聪;范敬凡;宋红 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于呼吸弹性校正的X射线图像实时增强显示方法及装置，为医生提供真实的血管变形显示，保证术中实时动态覆盖显示，丰富X射线图像信息以给予医生更好的操作指导，提升医生对于穿刺针当前姿态及位于血管中位置的掌握性，以便精准进行穿刺操作。包括：在进行三维血管与二维穿刺针的配准过程中，通过自适应特征点采样，在三维血管树及二维穿刺针点集中优先提取根节点及高曲率点，提升配准精度；通过人工智能网络由术中序列影像中提取患者呼吸信号，并作为运动先验信息将术前血管动态投影至每一帧X射线图像上；基于流行正则化将血管投影弹性配准至术中穿刺针，为医生提供真实的血管变形显示，并通过快速鲁棒的算法优化保证术中实时动态覆盖显示。
基于呼吸弹性校正射线图像实时增强显示方法装置

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