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[发明专利]模型的优化训练系统、方法以及相关装置-CN202310809243.9有效
发明人：肖锡尧;郑叔亮;李文珏 -专利权人：北京聆心智能科技有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：该系统中，数据采集模块基于数据采集配置获取多模态数据；数据评估模块基于为不同模态数据匹配的模型评估标准配置，确定多模态数据与大语言模型之间的匹配程度得到数据质量评估报告；模型训练模块根据数据质量评估报告，调整大语言模型的模型结构和/或训练超参数，生成模型训练需求信息；模型训练反馈模块基于模型训练需求信息，在数据采集配置中添加针对多模态数据的采集调整方式。该系统不仅以多模态数据替代单一的语言文本数据，突破传统模型的性能限制，还建立模型训练需求与训练数据采集方式之间的动态反馈，提升训练数据与模型训练需求的匹配程度，优化模型训练效果。
模型优化训练系统方法以及相关装置

[发明专利]一种基于多特征信息采集与融合的多模态学习卷积神经网络模型的实施方法-CN202211125403.X在审
发明人：尹建华;周苏伟;尚林伟;王慧捷 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明将深度学习技术与偏光显微成像、明场显微成像和超光谱显微成像技术相结合，提出了一种基于多种特征信息采集与融合的多模态学习卷积神经网络(MML‑CNN)模型的实施方法。：(1)利用局部二值模式算法(LBP)提取不同角度的偏光图像特征并叠加，实现像元级融合；(2)利用卷积层分别提取偏光图像和明场图像特征并叠加，实现特征级融合；(3)用三维卷积神经网络(3D‑CNN)对超光谱数据进行判别本发明将多模态信息采集、多模态学习、多特征融合方式相结合，从而提供了一条癌症病理快捷精准智能诊断的新思路。
一种基于特征信息采集融合多模态学习卷积神经网络模型实施方法

[发明专利]一种皮肤疾病多模态成像检测系统-CN201610263645.3有效
发明人：魏通达;张运海;薛晓君;缪新 -专利权人：吉林亚泰中科医疗器械工程技术研究院股份有限公司
申请日： 2016-04-26 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供的皮肤疾病多模态成像检测系统，采用超连续谱激光器，针对特定皮肤组织选取不同波长，获得高光谱高分辨率共聚焦成像，同时结合光声技术成像深度大的特点，将高光谱成像技术、反射式共聚焦成像技术和光声成像技术三者进行系统集成，形成多模态光学成像系统，弥补了单一模态成像在皮肤诊断方面的不足，与单一模态技术相比，多模态技术提供更完整的信息，提高皮肤疾病诊断的敏感性、准确性和特异性等，实现高光谱、高分辨、高速、深层皮肤疾病诊断的多模态光学分子影像
一种皮肤疾病多模态成像检测系统

[发明专利]一种基于加权SVDD的多模态过程故障检测方法-CN202011065955.7有效
发明人：王兆静;郑英;张洪;王彦伟 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权SVDD的多模态过程故障检测方法，属于工业制造过程的多模态监控技术领域，包括：获取不同模态的正常数据，组成初始数据集X，并利用长度为w的滑动窗口在X上滑动，得到窗口数据序列；计算各窗口数据的统计量作为样本，分别计算各样本的局部可达密度比，作为对应的权重因子，利用加权SVDD算法建立超球体模型，优化计算得到拉格朗日因子αi，超球体的中心a和半径R；局部可达密度比为局部可达密度归一化之后的值本发明能够提高多模态过程故障检测过程的准确度和灵敏度。
一种基于加权 svdd 多模态过程故障检测方法

[发明专利]一种用于彩色-热红外图像的显著性检测方法-CN202011237976.2在审
发明人：宋克臣;黄黎明;颜云辉;李骏 -专利权人：东北大学
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种用于彩色‑热红外图像的显著性检测方法，属于计算机视觉图像检测领域；本发明先，将热红外图像作为图像通道与彩色图像进行结合，使用超像素分割方法对其进行超像素分割；然后从每个超像素中提取多类型特征向量，建立图模型，计算原始图邻接矩阵；接着，将多模态多特征的图邻接矩阵堆叠到张量之中，进行低秩张量的图学习；最后，使用自适应协同排序算法，将多个图邻接矩阵进行自适应学习，得到一个最优图邻接矩阵，并分别以背景和前景种子点进行超像素显著性排序本发明能够自适应的结合彩色和热红外两种模态的图像信息，极大地提高了显著性检测的鲁棒性与准确性。
一种用于彩色红外图像显著检测方法

[发明专利]一种基于多模态数据的超体素序列肺部图像的3D肺结节分割方法-CN201710406314.5有效
发明人：强彦;崔强;杨晓兰;强薇;赵涓涓;王华 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2017-06-02 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态数据的超体素序列肺部图像的3D肺结节分割方法，包括以下步骤：步骤A，通过超像素分割和自生成神经森林聚类提取得到序列肺实质图像；步骤B，采用基于互信息的PET/CT多模态数据配准序列肺实质图像；步骤C，采用多尺度可变圆形模板匹配算法标记并提取精确序列肺结节区域；步骤D，使用超体素3D区域增长算法对序列肺结节图像进行三维重建，得到最终的肺结节的三维形态。使用超体素3D区域增长算法形成肺结节的三维重建区域，可以反映出肺部病灶与周围组织的动态关系，而且便于从直观上了解肺结节形状、大小、外观等形态和与周围胸膜或血管的牵拉情况。
一种基于多模态数据超体素序列肺部图像结节分割方法

[发明专利]全时段三维大气污染物的重构方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111434720.5在审
发明人：刘诚;冯家璇;李启华;邢成志;王炎;季祥光 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种全时段大气污染物的重构方法、装置、计算机设备和存储介质，包括获取依据观测区域的超光谱遥感数据反演得到的大气污染物浓度分布，获取观测区域内大气污染物浓度的多源相关信息，其中，多源相关信息包括气象信息、交通信息、地形信息，以多源相关信息经预处理后作为样本，以大气污染物浓度分布作为样本标签；构建包含特征提取单元和重构单元的多模态重构模型；利用样本和样本标签对多模态重构模型进行监督学习，以优化多模态重构模型参数；利用参数优化的多模态重构模型进行全时段三维大气污染物分布的重构。该方法通过考虑多模态信息综合预测全时段的三维大气污染物浓度，以提高预测准确性。
时段三维大气污染物方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于几何结构的手指多模态生物特征粒化融合方法-CN201610172622.1有效
发明人：杨金锋;白改燕;师一华 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2016-03-24 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于几何结构的手指多模态生物特征粒化融合方法。其包括将手指三模态ROI图像利用静态小波变换方法对进行二层分解；将图像分别进行尺寸和数值归一化处理；对每幅图像根据向量空间模型进行超球粒化；将指纹、指静脉和指节纹原子超球粒分别作为三角形的一个顶点，利用该三角形确定的内切圆和指静脉原子超球粒构造出融合超球粒；对每一个融合超球粒赋予一个类别标签，形成模板粒集；将每一待测个体的三模态图像形成待测超球粒，最后通过计算待测超球粒与上述模板粒集中所有模板超球粒的模糊包含度或模糊包含度和欧氏距离相结合的方法来判断待测超球粒与哪一个模板超球粒特征匹配等步骤
一种基于几何结构手指多模态生物特征融合方法

[发明专利]一种基于时空线索的跨模态视频显著性检测方法-CN201810725499.0有效
发明人：汤进;范东哲;李成龙;王逍 -专利权人：安徽大学
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空线索的跨模态视频显著性检测方法，获取一对匹配的多模态视频序列帧对，使用SLIC算法对其超像素分割；计算超像素分割图的每个像素点的显著性，选择相似度大的节点作为前景点；通过结合上一阶段的显著值、可见光和热红外两个模态的权重构造显著图；对比相邻前后两帧的显著值计算其空间位置最大重叠比继而找到相邻帧之间的固有关系，得到基于时空的多模态视频显著性结果；利用拉格朗日数乘法对模型进行求解并得出结果。本发明从信息融合的角度出发，通过融合多个互补的视觉模态数据克服低光照、雾霾和杂乱背景等因素的影响，引入了每种模式的权重来表示可靠性，以实现不同源数据的自适应和协同融合。
一种基于时空线索跨模态视频显著检测方法

[发明专利]一种基于语义特征的人脸超分辨率重建方法及系统-CN202210426417.9在审
发明人：金枝;齐浩然;张欢荣 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义特征的人脸超分辨率重建方法及系统，方法包括如下步骤：步骤一、降质阶段：将训练集的高分辨率人脸合成出含有复杂噪声和模糊分布的低分辨率人脸图像；步骤二、生成阶段：形成超分辨率人脸重建结果作为网络的输出，系统包括合成模块、放大模块、整合模块，本发明不仅提升了在多降质模态下FSR网络模型的泛化能力，同时在多降质模态下重建的SR人脸感知质量得到了增强。
一种基于语义特征人脸超分辨率重建方法系统

[发明专利]跨时空真伪目标多模态关联超远程无源测距方法-CN202210798319.8有效
发明人：李宁;刘海波;李焱;韩玺钰;吴迪 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：跨时空真伪目标多模态关联超远程无源测距方法，涉及光电对抗及预警探测领域，包括：对多模态源数据进行时空一致性处理；建立多模态源数据特征决策向量图，设计自适应模糊融合决策准则，粗筛选点群目标；利用投影成像原理，将多站探测设备获取的信息投射至同一个全局坐标系；利用平面图形学原理设立星图模块，构建点群目标平面图形；利用L‑M算法进行非线性优化，进行匹配角度补偿测算及多站点群目标粗匹配；基于反馈链路的置信度，确定点真目标本发明对测距目标的确认准确度可达85％以上，具备超远距离(150公里外)的精确交汇测距能力，测量精度小于50米。
时空真伪目标多模态关联远程无源测距方法

[发明专利]一种多模态阴道镜系统及获取多模态图像的方法-CN201410821090.0在审
发明人：任文奇;张世武 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2014-12-24 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： A61B1/303 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态阴道镜系统及获取多模态图像的方法，其通过特殊排布设计和波长选用的超亮LED光源及成像模块，独立地控制光源各个通道的开断和强度，有机地把几种不同的医学成像模态融合起来：多光谱成像可以有效地对物质组成进行分类
一种多模态阴道镜系统获取图像方法

[发明专利]多模态骨质疏松分层预警方法及系统-CN202010615752.4在审
发明人：姬冰;刘力瑜;司萌;马鹤成;丛梦琳;徐全政 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明提供一种多模态骨质疏松分层预警方法及系统。其中，一种多模态骨质疏松分层预警方法包括：接收三层输入特征，这三层输入特征分别为个体信息、实验室检查指标和腰椎CT图像特征；对三层输入特征进行数据清洗、显著性与相关性检测及数据标准化预处理；从预处理的三层输入特征中筛选出各层最优输入特征并形成输入特征集，经多模态骨质疏松分层预警模型，输出骨质疏松预警结果；其中，多模态骨质疏松分层预警模型是SVM分类器，SVM分类器的优化过程为：使用遗传算法同时进行超参数优化和各层最优输入特征选择。
多模态骨质疏松分层预警方法系统

[发明专利]一种生物膜包裹的多模态肿瘤造影剂及其制备方法与应用-CN201810630387.7在审
发明人：戴箭;宋镕光;阮淼亮;薛巍 -专利权人：暨南大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： A61K49/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种生物膜包裹的多模态肿瘤造影剂及其制备方法与应用。所述的生物膜包裹的多模态肿瘤造影剂，包括生物膜和包裹于生物膜中的超顺磁性四氧化三铁的铁蛋白纳米笼(M‑HFn)和荧光染料，其中的超顺磁性四氧化三铁的铁蛋白纳米笼与荧光染料连接形成荧光染料‑M‑HFn复合物本发明还提供了本发明所述的生物膜包裹的多模态肿瘤造影剂的制备方法，在临床肿瘤学早期诊疗等领域拥有重要的应用前景和研究价值。
生物膜包裹肿瘤造影剂多模态荧光染料制备四氧化三铁超顺磁性纳米笼生物膜铁蛋白应用临床肿瘤学体内长循环肿瘤靶向性非特异性纳米生物正常组织复合物膜载体递送造影构建诊疗体内积累损害研究

[发明专利]具有近红外光热效应和多模态成像功能的超小蛋白复合纳米粒及其制备方法和应用-CN201710829251.4有效
发明人：陈华兵;杨红;柯亨特;吕小燕;邓益斌;王雪;杨涛;李明;徐涛 -专利权人：苏州大学
申请日： 2017-09-14 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： A61K49/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种包载硫化铋/氧化钆的具有近红外光热效应和多模态成像功能的超小蛋白复合纳米粒及其制备方法和应用。通过处方筛选及工艺优化，一步制备获得具有近红外光热效应和多模态成像功能的硫化铋/氧化钆白蛋白超小复合纳米粒。该复合纳米粒有良好的物理化学稳定性、光稳定性、生物相容性和肿瘤靶向性，能显著增强肿瘤部位的近红外荧光、光声、磁共振、CT和热信号，实现多模态互补肿瘤诊断，并且可在近红外光激发下消除肿瘤，尤其是纳米粒粒径小于
具有红外光热效应多模态成像功能蛋白复合纳米及其制备方法应用