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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]磁共振弥散加权成像方法和装置-CN201810005550.0有效
发明人：武志刚;宋瑞波;黄峰 -专利权人：上海东软医疗科技有限公司
申请日： 2018-01-03 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：该磁共振弥散加权图像通过对多个方程联立求解计算得到的，求解得到的磁共振弥散加权图像能够完全消除N/2伪影和运动伪影。因此，本申请实施例提供的磁共振弥散加权成像方法通过联合并行重建能够同时消除DWI中的N/2伪影和运动伪影，并能够完全消除N/2伪影。
磁共振弥散加权成像方法装置

[发明专利]基于卷积神经网络去除磁共振图像降采样伪影的方法-CN201710762719.2有效
发明人：冯衍秋;张倩倩 -专利权人：南方医科大学
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：基于卷积神经网络去除磁共振图像降采样伪影的方法，将带有伪影的样本磁共振图像作为输入图像，通过卷积神经网络框架进行处理，最终得到无伪影的结果图像，(一)获取最优模型，T1、对样本磁共振图像进行预处理；T2、搭建卷积神经网络基本框架；T3、对卷积神经网络基本框架参数进行初始化；T4、通过训练数据对卷积神经网络基本框架参数进行优化，得到最优模型；(二)通过最优模型对待处理图像进行去伪影得到目标图像，T5、将经过预处理的待处理图像数据代入最优模型中该发明建立的最优模型可以有效去除降采样造成的伪影，获得较高的分辨率以及对比度，并很好的保留图像的细节。
基于卷积神经网络去除磁共振图像采样方法

[发明专利]用于借助于机器学习来补偿运动伪影的方法和系统-CN201811267202.7有效
发明人：托马斯·阿尔门丁格;贝恩哈德·施米特 -专利权人：西门子医疗保健有限责任公司
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于创建补偿单元的方法，所述补偿单元用于自动地补偿记录的医学影像中的运动伪影，所述方法包括如下步骤：‑提供学习计算设备；‑提供初始补偿单元；‑提供具有运动伪影的训练图像组，所述训练图像组包括多个医学训练输入图像和至少一个训练输出图像本发明还涉及一种用于自动地辨识记录的影像中的图像伪影的辨识方法，所述辨识方法包括如下步骤：‑提供经训练的补偿单元；‑提供记录的影像；‑借助于补偿单元检查记录的影像的运动伪影；‑标识和/或补偿确定的运动伪影
用于借助于机器学习补偿运动方法系统

[发明专利]一种探地雷达图像边缘检测中去除伪影干扰的方法-CN201910591078.8有效
发明人：吴学礼;张浩浩;孟凡华;甄然 -专利权人：河北科技大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种探地雷达图像边缘检测中去除伪影干扰的方法，其属于图像识别技术领域，其包括采用模极大值法在对探地雷达图像进行边缘检测时，待处理的探地雷达图像中包含目标物边缘和伪影边缘，通过判断待处理的探地雷达图像中的边缘点在梯度方向的模值变化情况来区分奇异点是目标物边缘还是伪影边缘，滤除判定为伪影边缘的点，保留判定为目标物边缘的点；本发明的优点在于改进了原模极大值方法中的阈值处理策略，使得其对探地雷达图像进行边缘检测的过程中即实现了对目标物轮廓的检测，也实现了对图像中伪影的滤除，
一种雷达图像边缘检测去除干扰方法

[发明专利]视频单元内的边界伪影校正-CN200980114121.6有效
发明人：格克切·戴恩;滕佳缘 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2009-04-22 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：本发明描述用于校正沿使用视频单元代换(例如，运动补偿视频单元内插或外插)而产生的代换视频单元的边界所出现的伪影的技术。根据本发明中所描述的所述技术，帧代换单元识别代换视频单元内的与存在于参考视频单元内且应存在于所述代换视频单元内的边界对应的第一位置，且使用第一边界伪影校正技术校正所述第一位置中的边界伪影。所述帧代换单元还识别所述代换视频单元内的与存在于所述代换视频单元内且不存在于所述参考视频单元内的边界对应的第二位置，且使用第二边界伪影校正技术校正所述第二位置中的边界伪影。
视频单元边界校正

[发明专利]制造均匀光传输的熔融拉制玻璃的方法-CN201110369406.3有效
发明人：道格拉斯·克利平格·艾伦;肯尼思·威廉·阿尼奥莱克;朴恩英;基亚特·芝耶·康 -专利权人：康宁公司
申请日： 2011-11-10 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： C03B17/06 文献下载
摘要：当玻璃带被拉动穿过拉丝机外壳时，识别玻璃带温度T1，在该玻璃带温度T1下，在玻璃带中会出现潜在的玻璃带热伪影。确定热伪影范围E1，其中E1包含在T1和Q1下可允许的各种类型的玻璃带热伪影。在与玻璃带处于T1相对应的位置处改变拉制机外壳，使得在步骤(e)期间在T1下玻璃带中不形成潜在的玻璃带热伪影，或者如果在T1下玻璃带中形成潜在的玻璃带热伪影，则该潜在的玻璃带热伪影是在E1范围内。
制造均匀传输熔融拉制玻璃方法

[发明专利]一种适用于复杂加速度条件的近红外光谱多通道检测方法-CN201910998308.2在审
发明人：李德玉;夏美云;顾晓磊 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：本发明公开一种适用于复杂加速度条件的近红外光谱多通道检测方法，使用NIRS信号采集系统和六通道惯性测量单元(IMU)同步记录数据；建立外部输入自回归模型(ARX)，以六通道IMU数据作为系统的外部输入，估计检测到的NIRS信号中的运动伪影本发明的优点为：可以实现更好地对运动伪影进行建模，从而可以成功去除检测信号里的运动伪影，获得的无运动伪影的NIRS信号可更准确地检测生理变化。
一种适用于复杂加速度条件红外光谱通道检测方法

[发明专利]图像伪影校正方法、装置、设备、存储介质和程序产品-CN202211703656.0在审
发明人：张阳;廖术 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像伪影校正方法、装置、设备、存储介质和程序产品。确定至少一个候选期相以及所述候选期相对应的低剂量候选图像；所述低剂量原始图像中包括感兴趣区域；对所述低剂量候选图像进行重建处理，确定所述低剂量候选图像对应的标准剂量候选图像；根据所述标准剂量候选图像和预设的第一神经网络进行伪影校正处理，确定所述感兴趣区域的伪影校正图像。采用本方法能够在伪影校正过程中降低对待测对象的辐射伤害。
图像校正方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]颅内侧枝循环自动评价方法、装置、存储介质及计算设备-CN202211330119.6在审
发明人：才品嘉;郭安哲 -专利权人：沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种颅内侧枝循环自动评价方法、装置、存储介质及计算设备，所述方法包括：基于多PLD时间的ASL图像获得脑血流图像；对所述脑血流图像进行分割以得到动脉到达伪影感兴趣区域；基于所述动脉到达伪影感兴趣区域计算用于进行颅内侧枝循环评价的量化参数；在所述脑血流图像中标记所述动脉到达伪影感兴趣区域和所述量化参数。基于本发明的方法能够更加客观的评价动脉到达伪影的严重程度，进而评价侧枝循环，能够更好的辅助医生在临床工作中对病人的病情有更清晰的判断及分析。
侧枝循环自动评价方法装置存储介质计算设备

[发明专利]一种扩散磁共振成像运动伪影的消除方法-CN201410604514.8有效
发明人：杨健;李贤军;孙亲利;牛刚;高洁;张育苗;胡亚杰;罗雪 -专利权人：西安交通大学医学院第一附属医院
申请日： 2014-10-30 - 公布日： 2015-02-04 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明公开了一种扩散磁共振成像运动伪影的消除方法，属于扩散磁共振成像参量估计领域。该伪影消除方法包括以下步骤：1)扩散磁共振成像图像采集；2)扩散加权图像组织区域提取预处理；3)参考扩散加权图像获取；4)刚体变换；5)仿射变换；6)扩散加权图像运动伪影剔除。本发明可有效地消除被试运动导致的图像错配及信号丢失等运动伪影，运算量小且具有较高的可靠性。
一种扩散磁共振成像运动消除方法

[发明专利]基于压缩感知的高动态范围图像去伪影融合方法-CN201710766426.1有效
发明人：谭洪舟;吴炆芳;朱雄泳;陈荣军;谢舜道;刘付康 -专利权人：中山大学;广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学花都产业科技研究院
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩感知的高动态范围图像去伪影融合方法。首先，对输入的多曝光图像序列进行压缩采样；接着，使用重构方法进行重构得到压缩感知后的多曝光图像序列；然后归一化经过压缩感知的图像集，对图像集使用基于PatchMatch和秩最小化算法进行多曝光图像去伪影融合得到目标的高动态本发明利用K‑SVD字典学习、压缩感知和去伪影融合的最新研究成果，能够有效降低采样率、存储空间和计算复杂度，得到去除伪影和模糊的HDR图像。
基于压缩感知动态范围图像去伪影融合方法

[发明专利]一种基于深度学习的X射线吸收衬度计算机断层成像不完备数据重建方法-CN201910991991.7有效
发明人：傅健;董建兵;张昌盛 -专利权人：北京航空航天大学;北京航空航天大学江西研究院
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的X射线吸收衬度计算机断层成像不完备数据重建方法，该方法包括如下步骤：使用滤波反投影重建算法获得初始重建图像；对上述初始重建图像进行前向投影获得被伪影污染的投影序列；利用深度学习技术处理上述被伪影污染的投影序列，获得不含伪影的投影序列；利用滤波反投影重建算法对上述不含伪影的投影序列进行重建，获得最终的重建结果图像。
一种基于深度学习射线吸收计算机断层成像完备数据重建方法

[发明专利]神经网络的训练方法、消除金属伪影的方法及其装置-CN202010971211.5在审
发明人：吕元媛;林维安;廖昊夫;周少华 -专利权人：苏州工业园区智在天下科技有限公司
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络的训练方法、消除金属伪影的方法及其装置，所述神经网络模型包括第一神经网络、快速滤波反投影算子和第二神经网络；第一神经网络用于接收含有伪影的投影数据Sma和Sma对应的金属投影数据Mp，减弱Sma上的金属伪影并得到投影S，最终输出消除伪影的图像。基于若干投影数据Sma、以及每个Sma对应的金属投影数据Mp，以及相对应的不含伪影的投影标签该神经网络模型能够很好的去除金属伪影。
神经网络训练方法消除金属及其装置

[发明专利]用于锥形射束CT图像中的伪影减少的方法-CN201080044665.2有效
发明人： K·M·布朗;S·扎比奇 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2010-09-16 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种方法包括通过沿z轴(108)方向处理3D体图像数据来减少3D体图像数据中的构造伪影，所述3D体图像数据是利用成像系统(100)产生的重建投影数据生成的。所述3D体图像数据包括构造伪影，所述构造伪影在z轴方向具有高频率分量并在x-y平面之内具有较低频率分量。
用于锥形 ct 图像中的减少方法

[发明专利]基于伪影评价的区间搜索式几何参数自标定方法-CN202111164593.1在审
发明人：李磊;朱明婉;韩玉;闫镔;席晓琦;朱林林;孙艳敏;谭思宇 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于伪影评价的区间搜索式几何参数自标定方法，包括：步骤1：使用投影和对齐方法估计待标定几何参数的初始值；步骤2：基于待标定几何参数的初始值进行投影数据三维重建，得到三维体数据；对重建得到的三维体数据进行切片，得到基于估计值的重建图像；步骤3：构建几何伪影评价网络；步骤4：使用几何伪影评价网络对基于估计值的重建图像进行几何伪影级别评价，根据几何伪影程度设置参数搜索步长和搜索区间；当几何伪影评价网络在搜索区间内判定重建图像无几何伪影本发明能够利用几何伪影评价网络快速准确完成几何参数自标定。
基于影评区间搜索几何参数标定方法

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