专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于平滑约束和局部低秩约束模型的四维磁共振图像重建方法-CN201910432660.X有效
  • 胡悦;李鹏;林迪斯;赵旷世 - 哈尔滨工业大学
  • 2019-05-22 - 2023-05-19 - G06T17/00
  • 一种基于平滑约束和局部低秩约束模型的四维磁共振图像重建方法,属于四维磁共振图像重建领域,为了解决现有重建方法存为的重建图像伪影严重以及重建时间较长的问题。包括:将欠采样K空间数据进行三维逆傅里叶变换得到初始重建图像;建立图像重建模型;引入辅助变量和正则化参数;获得三个子问题;初始化内、外循环最大迭代次数和收敛阈值;在内循环中迭代求解重建图像;判断重建图像是否满足收敛条件,满足则退出内循环,否则返回内循环继续迭代;未达到外循环最大迭代次数则更新正则化系数后再进入内循环迭代,否则终止,获得最终重建图像。实验表明本发明能有效加速磁共振成像且能较好地恢复图像细节,并获得具有临床诊断意义的重建图像
  • 一种基于平滑约束局部模型磁共振图像重建方法
  • [发明专利]CT图像处理方法、装置、CT设备及CT系统-CN202010335176.8在审
  • 李俊瑶;逄岭 - 东软医疗系统股份有限公司
  • 2020-04-24 - 2020-08-04 - G06T11/00
  • 本发明实施例提供一种CT图像处理方法、装置、CT设备及CT系统。本发明实施例通过采用预设重建算法,对受检对象的CT扫描生数据进行图像重建,得到第一重建图像,将所述第一重建图像输入已训练好的人工智能AI深度学习模型,由所述AI深度学习模型输出第二重建图像,根据所述第一重建图像和所述第二重建图像,确定至少一个预设特征指标的值,若所述至少一个预设特征指标的值中存在小于对应预设阈值的值,使用备选处理模型对所述第一重建图像进行处理,获取符合预设质量条件的第三重建图像,能够确保获得符合预期质量要求的重建图像,提高了CT AI图像重建技术的可靠性,避免了因图像质量不符合预期导致的误诊等严重后果。
  • ct图像处理方法装置设备系统
  • [发明专利]重建图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN201910666912.5有效
  • 赵浩;刘炎炎 - 上海联影医疗科技股份有限公司
  • 2019-07-23 - 2023-09-12 - G06T11/00
  • 本发明实施例公开了一种重建图像处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取待处理重建图像;将待处理重建图像输入至预先训练好的伪影校正模型中,得到目标重建图像;其中,伪影校正模型基于包含伪影的第一重建图像和与第一重建图像对应的不包含伪影的第二重建图像训练得到。本发明实施例的技术方案通过包含伪影的第一重建图像和与不包含伪影的第二重建图像进行伪影校正模型的训练,使得通过训练好的伪影校正模型对包含伪影的待处理重建图像进行处理后,能够得到不包含伪影的目标重建图像,提高了重建图像的质量
  • 重建图像处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]三维人脸重建模型训练方法、装置和计算机设备-CN202210644895.7在审
  • 郑伟鑫;张毓峰 - 厦门美图之家科技有限公司
  • 2022-06-08 - 2022-08-16 - G06T15/04
  • 本申请提供一种三维人脸重建模型训练方法、装置和计算机设备,属于计算机技术领域。所述方法包括:获取多张样本人脸图像;将各样本人脸图像输入初始人脸重建模型,由初始人脸重建模型输出三维重建人脸图像;根据各样本人脸图像的角度信息,将三维重建人脸图像投影为多个投影人脸图像;根据样本人脸图像、三维重建人脸图像以及投影人脸图像,确定初始人脸重建模型的损失信息;根据初始人脸重建模型的损失信息,对初始人脸重建模型进行迭代修正,直至初始人脸重建模型达到第一预设条件结束训练,将达到第一预设条件的初始人脸重建模型作为目标人脸重建模型本申请可以达到提高三维人脸重建精度和实用性的效果。
  • 三维重建模型训练方法装置计算机设备
  • [发明专利]一种三维重建的方法和装置-CN201910074343.5有效
  • 王淞;张锋;于新然 - 北京极智无限科技有限公司
  • 2019-01-25 - 2020-08-21 - G06T17/00
  • 本申请公开了一种三维重建的方法和装置,该方法包括:在物体进入重建空间时获取N台视野覆盖重建空间的摄像机对重建空间的拍摄图像作为N个当前图像;根据N个当前图像重建空间不存在物体时N台摄像机对重建空间的拍摄图像得到的N个初始背景图像,获得N个当前图像各个位置点对应的前背景差值;基于N个当前图像各个位置点与重建空间各个位置点的对应关系,对应融合上述前背景差值获得重建空间各个位置点对应的前背景差值;根据重建空间各个位置点对应的前背景差值和预设前背景阈值筛选重建空间各个位置点三维重建物体可见,通过N个当前图像和对应的N个初始背景图像进行较为简单的前背景分离,可快速实时完成进入重建空间物体的三维重建
  • 一种三维重建方法装置
  • [发明专利]一种医学影像三维重建模拟方法及系统-CN202111082670.9在审
  • 王其景;许燕 - 王其景
  • 2021-09-15 - 2021-12-24 - G16H30/00
  • 本发明提出了一种医学影像三维重建模拟方法及系统,涉及医学影像技术领域。该方法包括:对二维图像进行预处理,以确定二维图像的闭合等值线。根据闭合等值线对二维图像进行体积重建,以得到体积重建结果。采用图像分割算法对二维图像进行图像分割,以得到多个子图像,并利用特征提取算法提取子图像图像特征。利用二维平行轮廓线对二维图像进行表面重建,以得到表面重建结果。根据体积重建结果和表面重建结果对二维图像进行三维重建,以得到三维图像。由于体积重建结果可以准确反映目标部位的体型,表面重建结果可以准确反映目标部位的细节特征点,则保证了构建的三维图像的准确性,避免了由于三维图像不准确而造成误诊的情况发生。
  • 一种医学影像三维重建模拟方法系统
  • [发明专利]基于对抗网络和最大互信息优化的图像超分辨率重建方法-CN202111459290.2在审
  • 刘亮亮;常靖;王颖 - 河南农业大学
  • 2021-12-02 - 2022-04-05 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于对抗网络和最大互信息优化的图像超分辨率重建方法,包括步骤:一、获取低分辨率的输入图像;二、将低分辨率的输入图像输入基于对抗网络的图像超分辨率重建模型中训练;重建模型的训练过程为:搭建基于对抗网络的图像超分辨率重建模型;采用最大互信息损失和对抗损失构建图像超分辨率重建模型的损失函数;选取训练样本并采用损失函数训练图像超分辨率重建模型,得到训练好的图像超分辨率重建模型;三、低分辨率的输入图像经过图像超分辨率重建模型处理,输出高分辨率的图像。本发明能够有效提高重建图像的质量,增强网络训练的稳定,能够完善图像的细节信息,提升重建图像的视觉效果。
  • 基于对抗网络最大互信优化图像分辨率重建方法
  • [发明专利]基于Bicubic下采样图像空间对齐的盲图像超分辨率重建方法-CN202310539101.5在审
  • 曾坤;李佐勇;滕升华;张书豪;赵婷婷 - 闽江学院
  • 2023-05-15 - 2023-08-08 - G06T3/40
  • 本发明提出一种基于Bicubic下采样图像空间对齐的盲图像超分辨率重建方法,所提供的超分辨率重建网络由三个子网络组成,即核估计子网络、Bicubic下采样图像空间对齐子网络和图像重建子网络。传统的盲图像超分辨率重建网络一般包含两个子网络:核估计子网络和图像重建子网络。这类方法通过核估计子网络获得模糊核的估计,然后直接把模糊核信息输入到图像重建子网络中,使得模糊核的估计误差直接传递到图像重建过程中,影响了重建图像的质量。而本发明则是把估计核信息输入到Bicubic下采样图像空间对齐子网络中,让低分辨率图像先映射到Bicubic下采样图像空间中,获得Bicubic下采样LR图像,因此图像重建子网络可以采用任意传非盲超分辨率重建网络
  • 基于bicubic采样图像空间对齐分辨率重建方法
  • [发明专利]一种基于模态一致性的多模态图像重建方法-CN202211579296.8在审
  • 曹兵;毕志伟;胡清华;王清和;亓国梁;孙一铭;高毓聪;赵佳鸣;曹亚如;孙洋 - 天津大学
  • 2022-12-07 - 2023-04-07 - G06T5/50
  • 本发明公布了一种基于模态一致性的多模态图像重建方法,步骤S1、构建基于生成对抗网络的多模态图像重建网络模型;步骤S2、利用多模态图像数据集训练多模态图像重建模型,该模型输入为同一对象缺失某一模态的多模态图像,通过生成器重建目标模态图像;将目标模态的真实图像重建图像输入判别器中,训练判别器进行真假判别;将目标模态的真实图像输入判别器的分类分支,训练网络生成目标模态图像;将判别器提取的特征再输入解码器中,重建目标模态图像,构成重建约束;步骤S3、训练好的生成对抗网络作为重建网络,将同一对象缺失任一模态的多模态图像输入重建网络,输出目标模态重建图像。本发明生成的多模态图像具有更加真实和准确的细节。
  • 一种基于一致性多模态图像重建方法
  • [发明专利]锥束CT图像重建方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310160783.9在审
  • 张嵩;闫晶;冯娟;毛宝林;袁洲 - 上海联影医疗科技股份有限公司
  • 2023-02-23 - 2023-05-16 - G06T11/00
  • 本发明提供了一种锥束CT图像重建方法、装置、电子设备和存储介质。锥束CT图像重建方法,包括:首先根据获取的投影数据,重建得到初始三维重建图像;然后对初始三维重建图像进行骨分割,得到第一骨组织三维图像;计算第一骨组织三维图像的雷登数据,并根据雷登数据确定雷登缺失数据,以获取参考雷登数据;接着根据参考雷登数据,重建得到第二骨组织三维图像;并根据第一骨组织三维图像和第二骨组织三维图像,得到锥束伪影误差三维图像;最后根据初始三维重建图像和锥束伪影误差三维图像,得到目标三维重建图像本发明不仅在大锥角投影时能够很好地去除锥束伪影,提升重建图像的质量;而且能够显著提升重建速度。
  • 锥束ct图像重建方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]用于电阻抗成像的图像空间分辨能力的确定方法及装置-CN202010418759.7有效
  • 王妍;王磊;邓娟;王宏;赵舒;沙洪 - 中国医学科学院生物医学工程研究所
  • 2020-05-18 - 2023-06-27 - G06T7/00
  • 本发明实施例公开了一种用于电阻抗成像的图像空间分辨能力的确定方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括:获取基于电阻抗成像系统获得的重建图像;对所述重建图像进行图像识别,确定出所述重建图像中的第一目标对象,并确定所述第一目标对象在所述重建图像中的面积和位置;基于所述重建图像中至少两个第二目标对象分别计算所述重建图像的径向分辨率和周向分辨率;根据所述径向分辨率、所述周向分辨率,以及所述第一目标对象在所述重建图像中的面积和位置,确定所述重建图像的空间分辨能力。本发明实施例的技术方案,从面积、位置,以及径向分辨率和周向分辨率等四个方面综合评价重建图像图像空间分辨能力,可对重建图像图像空间分辨能力进行客观全面的评价。
  • 用于阻抗成像图像空间分辨能力确定方法装置

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