“谢耀钦”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果163个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于深度学习的仰卧位和俯卧位乳腺图像配准方法-CN202110327737.4有效
发明人：欧阳效芸;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的仰卧位和俯卧位乳腺图像配准方法。该方法包括：构建深度学习配准网络，该配准网络包含仿射配准网络、第一空间变换网络、弹性配准网络和第二空间变换网络，其中在弹性配准网络的上采样结构中，每一个上采样层都输出一个变形场；训练所述配准网络，计算变形场以及固定图像和变换后的移动图像之间的损失函数值，直到设定的总损失函数满足优化收敛条件，其中固定图像是仰卧位或俯卧位乳腺图像，移动图像是与固定图像不同体位的俯卧位或仰卧位乳腺图像。本发明具有配准速度快，模型简单，泛化性能强并产生了较少的不符合实际的变形。
一种基于深度学习仰卧俯卧乳腺图像方法

[发明专利]扫描图像的伪影去除方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310525198.4在审
发明人：王唐胜;梁晓坤;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种扫描图像的伪影去除方法、装置、计算机设备及存储介质。其中，该方法包括：获取带有环形伪影的待校正扫描图像；将待校正扫描图像中的环形伪影转换为条状伪影，得到带有条状伪影的第一图像；采用预设无监督网络模型消除第一图像中的条状伪影，生成第二图像；基于第一图像和第二图像进行伪影去除，得到目标扫描图像。通过实施本发明技术方案，充分利用了深度学习中的无监督网络模型解决了扫描图像环形伪影严重的问题，实现了环形伪影的有效去除。
扫描图像去除方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]锥束CT图像散射伪影校正处理方法及装置-CN202310566559.X在审
发明人：王唐胜;梁晓坤;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种锥束CT图像散射伪影校正处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括：构建合成网络，所述合成网络至少包含两个生成器、两个判别器、两个CBCT图像域特征提取单元及两个pCT图像域特征提取单元，用于将CBCT图像转化为spCT图像；分别对CBCT图像及spCT图像进行正向投影，得到CBCT投影及spCT投影，根据CBCT投影及spCT投影确定残差投影；在所述残差投影中提取散射伪影及图像细节，从所述残差投影中去除所述图像细节，保留所述散射伪影；从所述CBCT投影中减去所述散射伪影，生成校正后的投影；对所述校正后的投影进行重建，得到校正后的CBCT图像。
锥束 ct 图像散射校正处理方法装置

[发明专利]一种多模态影像引导放射治疗的配准方法-CN202310149191.7在审
发明人：赵汉卿;梁晓坤;谢耀钦;秦文健 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态影像引导放射治疗的配准方法。该方法包括：获取多模态的待配准影像；对所述待配准影像的目标器官进行点云化处理，并使用非刚性配准所学习到的形变关系对所述待配准图像进行基于器官解剖结构点云的配准，以获得初步形变的待配准影像；将所述初步形变的待配准影像输入到经训练的深度卷积网络，获得配准后的影像，所述深度卷积网络反映所述多模态的待配准影像与模板影像之间的形变关系；利用所述配准后的影像制定放射治疗计划。本发明提升了图像配准的准确性以及医学可解释性。
一种多模态影像引导放射治疗方法

[发明专利]三维医学图像配准方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310399671.9在审
发明人：刘琳;梁晓坤;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种三维医学图像配准方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：从移动图像上确定与参考图像上预设的参考点相匹配的目标点；其中，所述参考点预设有一个或多个，因此，所述目标点也具有一个或多个，可以实现参考图像上参考点与移动图像上目标点的匹配；根据所有所述目标点的所述位移偏差，确定所述移动图像的全局位移量，可以对移动图像中的所有目标点进行约束，建立所有目标点之间的空间关系；根据所述全局位移量配准所述移动图像，可以使得配准后的移动图像中的点尽可能符合解剖结构的要求。
三维医学图像方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于时空信息的面部疼痛表情分析方法及系统-CN202310336285.5在审
发明人：叶欣婷;谢耀钦;梁晓坤;胡伽尼 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空信息的面部疼痛表情分析方法及系统，通过使用滑动窗口采样面部表情视频，获得若干段采样视频，能够提高数据集的利用率，对视频帧进行离散余弦变换并采用锯齿扫描进行增强，获得细节特征增强图，能够增强细节信息，然后将每段采样视频的所有视频帧和对应的细节特征增强图组合后分别输入Transformer模型，在Transformer模型中采用串联交叉方式提取时间特征和空间特征并融合，最后根据每段采样视频对应的疼痛级别获得疼痛分析结果。能够充分地提取面部表情视频的特征信息，疼痛评估的准确性高。
一种基于时空信息面部疼痛表情分析方法系统

[发明专利]一种全景数字病理图像智能分析系统及方法-CN202010237666.4有效
发明人：刁颂辉;秦文健;侯嘉馨;田引黎;谢耀钦;熊璟 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种全景数字病理图像智能分析方法和系统。该方法包括：将待分析的病理图像切片输入到基于注意力机制的卷积神经网络模型，进行病理图像不同尺度的特征，并将所提取的特征进行融合，获得融合特征；将所述融合特征输入到经训练的病理图像分类器，获得病理图像切片是否包含癌变的分类结果。本发明实现智能化地全景数字病理图像分析，考虑不同尺度的特征并且赋予权重，有效节约人工对数据进行分析归类的成本，同时避免了对医生技术水平过度依赖的问题，并大量节省了医生的人力物力成本，使得更多癌症患者能够得到及时诊治。
一种全景数字病理图像智能分析系统方法

[发明专利]图网络构建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310145029.8在审
发明人：赖清佩;秦文健;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于基因与细胞关系的图网络构建方法及装置，所述方法包括：获取多个样本中的基因和细胞，对各样本中的基因和细胞分别进行特征筛选，得到用于指示各样本特征的基因和细胞；根据用于指示各样本特征的基因和细胞分别构建基因样本图网络和细胞样本图网络，并分别计算该两个样本图网络中各节点特征的重要性；根据存在相互作用关系的基因与细胞、以及该两个样本图网络中各节点特征及其重要性，构建初始的因子图网络；根据因子图网络的邻接矩阵，对因子图网络中是否还有存在相互作用关系的其他基因与细胞进行预测，基于预测到的基因与细胞更新因子图网络。本发明解决了相关技术中无法定性定量分析基因与细胞相互作用关系的问题。
网络构建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于循环一致性变形图像匹配网络的穴位定位方法-CN202211742182.0在审
发明人：李雅岚;邹浩;谢耀钦 -专利权人：广东省新黄埔中医药联合创新研究院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开一种基于循环一致性变形图像匹配网络的穴位定位方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：根据用户所选择的肢体部位和穴位，完成肢体部位的图像拍摄，得到部位图像；S2：将所获取的肢体部位、穴位和部位图像作为循环一致性变形图像匹配网络模型所需输入的数据集；S3：将数据集经过循环一致性变形图像匹配网络进行处理，得到穴位的位置；S4：将穴位的位置呈现在所拍摄的图像上。相比起现有技术中的模板匹配法，本发明方法能够同时考虑人的身体形状和穴位处信息，做到因人而异，适合用户本身特点。
一种基于循环一致性变形图像匹配网络穴位定位方法

[发明专利]肿瘤生存预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211497852.7在审
发明人：侯嘉馨;秦文健;贾小琦;谢耀钦 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种肿瘤生存预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及医学领域。其中，该方法包括：获取样本的病理图像，利用自注意力机制捕获所述病理图像的空间信息，得到所述样本切片级的图像特征；获取所述样本的基因数据，对所述基因数据进行权重基因共表达网络分析，得到所述样本在基因分子层面的中枢基因特征；对所述图像特征向量和所述中枢基因特征向量进行不同模态间的特征融合，得到所述样本的融合特征；根据所述样本的融合特征向量对所述样本进行生存预测，得到生存预测结果。本申请解决了相关技术中存在的肿瘤生存预测的准确率不高的问题。
肿瘤生存预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于区域窄带传播的锥束CT影像靶区智能勾画方法-CN202310177063.3在审
发明人：赵汉卿;梁晓坤;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域窄带传播的锥束CT影像靶区智能勾画方法。该方法包括：获取计划CT图像，并描绘目标器官轮廓周围感兴趣区域的轮廓，作为计划CT的窄带图像；将所述计划CT的窄带图像输入到预训练的深度学习模型，获得对应的锥束CT图像中的预测窄带结果；其中所述深度学习模型以最大化锥束CT图像中的预测窄带和计划CT的窄带图像之间的相似性作为优化目标进行预训练，通过预训练获得变形矢量场。本发明能够自动传播目标器官周围感兴趣区域的轮廓曲面，聚焦于其边界，从而改善了自适应放疗的效果。
一种基于区域窄带传播 ct 影像智能勾画方法

[发明专利]一种基于领域自适应的多域医学图像分割方法-CN202111209495.5在审
发明人：乐美琰;秦文健;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于领域自适应的多域医学图像分割方法。该方法包括：以设定的损失函数为目标训练变分自编码器，以提取不同域的隐空间编码和对应域的风格向量，其中，该变分自编码器包括编码器和解码器；对于待处理图像，利用所述变分自编码器推断域信息并提取域风格向量，将图像的隐空间编码减去相应域的风格向量，获得去风格化的隐空间编码；将所述去风格化的隐空间编码输入至所述解码器，重建出统一风格的图像；将所述统一风格的图像输入到经训练的分割网络，获得分割结果。本发明消除了多域数据之间的域鸿沟，并增加了训练分割网络的数据量，提升了图像分割精度。
一种基于领域自适应医学图像分割方法

[发明专利]样本表型的预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211636683.0有效
发明人：秦文健;赖清佩;陈实富;谢耀钦 -专利权人：深圳先进技术研究院;深圳市海普洛斯生物科技有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种样本表型的预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据生物性和分子间的相互作用关系，对多个样本中的多组学数据进行特征筛选，确定各样本中用于构建样本图网络的分子特征；根据各样本中分子特征之间的相似性，构建样本图网络；将样本图网络输入预测模型，对样本图网络中的各节点进行聚类，得到重构图网络和第一样本簇；基于重构图网络，对第一样本簇中的各节点所对应样本的组学类别进行预测，得到第二样本簇；根据第一样本簇和第二样本簇确定预测模型的聚类准确性，若聚类准确性满足设定条件，则得到样本表型预测结果。本发明解决了现有样本表型预测方法未充分利用多组学数据，不能准确评判聚类效果的问题。
样本表型预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的乳腺图像配准方法-CN202110279530.4有效
发明人：欧阳效芸;谢耀钦 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的乳腺图像配准方法。该方法包括：对第一体位乳腺图像和第二体位乳腺图像进行预处理，并将第一体位乳腺图像作为固定图像，第二体位乳腺图像作为移动图像构建训练数据集；将所述训练数据集输入到配准网络，输出变形场，该变形场表示移动图像上体素的移动方向和移动距离，将得到的变形场作用于移动图像，得到变换后的移动图像；训练所述配准网络，计算变形场以及固定图像和变换后的移动图像之间的损失函数值，直到满足设定的优化收敛条件，获得经训练的配准网络，用于后续的乳腺图像配准。本发明能够实现更准确的配准效果并且配准速度快。
一种基于深度学习乳腺图像方法

[发明专利]一种生物关系网络信息建模方法与系统-CN202210903294.3在审
发明人：赖清佩;秦文健;谢耀钦 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种生物关系网络信息建模方法与系统。该方法包括：利用组学数据构建图结构的生物网络，该生物网络的节点反映组学数据类别，边连接反映节点之间的相关性，并且所述生物网络的节点包含有表达谱节点和无表达谱节点；基于所述生物网络计算相对关系矩阵，所述相对关系矩阵反映与正常样本的相对值；利用自编码器对所述相对关系矩阵进行降维，获得降维后的特征；根据特征表达的重要程度，对降维后的特征进行筛选，进而利用筛选出的特征进行诊断与预后分析。本发明能有效提升生物组学数据分析准确性和应用范围。
一种生物关系网络信息建模方法系统

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
下一页»
尾页
共 163 条