-
公开(公告)号：CN114280799B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202210022918.0
申请日：2022-01-10
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G02B27/02 , H04N23/695
Abstract: 一种用于临床巡诊的医学图像转换装置，涉及一种图像转换装置，包括伸缩脚架，伸缩脚架的顶部设有合扣装置且两者之间为滑动连接，合扣装置的一侧上设有展示板，所述的展示板包括箱盒A、中央处理器、灯管、透光板、磁铁、合页、箱盒B及弹压杆。通过该装置可以实现，设置有收纳装置，有利于病房巡检的搬运，同时以展板的方式，可直观的讨论病情，促进信息沟通；设置有图像移动端发送及局部放大处理系统，有利于医护人员可以更直观的发现病患处，同时在人群较多是，避免无法看到展板时，可以通过移动端设备进行查看，参与到讨论中。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113200053A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110575304.0
申请日：2021-05-26
Applicant: 广东海洋大学
Abstract: 一种基于实时地图路况的智能车控制系统，涉及驾驶系统，该系统由转向系统、油门系统、档位系统、控制系统及液压系统组成，所述的控制系统分别与转向系统、油门系统、档位系统及液系统连接,通过监测系统对车周围的情况进行监测，同时通过在监测系统中导入的实时更新的地图，能够确保路况的准确性，同时将监测到的数据传输到控制系统中，通过控制系统控制转向系统，油门系统，档位系统及液压系统，每个系统控制车的相应部分，能够使车辆在自动驾驶的过程中更加安全和稳固，同时还能够保证路线的准确性。
-
公开(公告)号：CN117788314B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311855888.2
申请日：2023-12-29
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于多分支多尺度特征和语义信息的CT与MRI图像融合方法，包括步骤：S1、构建多尺度多分支的图像融合网络和图像分割网络，图像融合网络用于实现多模态图像特征的提取和融合重建，获得融合图像，图像分割网络用于获取融合图像的语义信息；S2、对图像融合网络和图像分割网络进行训练；S3、将CT图像和MRI图像输入到图像融合网络中，图像融合网络生成初步融合图像和融合损失，图像分割网络基于融合图像生成分割标签并获得语义损失，由融合损失和语义损失构成图像融合网络的损失函数，为其网络参数更新提供引导，生成并输出最终融合图像，所述方法与现有的医学图像融合方法相比，在多项客观评价指标上都表现的更加出色。
-
公开(公告)号：CN117291835A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311186023.1
申请日：2023-09-13
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于图像内容感知先验和注意力驱动的去噪网络模型，所述网络模型中，退化图像F输入经过退化矩阵NT参数化的线性层N以获得初始估计值a0，将a0输入去噪模块和通过矩阵W参数化的线性层H；去噪模块对a0进行去噪获得加权后的去噪信号η1；残差网络模块通过快捷连接将去噪信号与线性层N和线性层H的输出相加，获得更新的估计值a1；网络模型在k次迭代过程中，将上一次迭代获得的估计值ak‑1分别输入到通过矩阵W参数化的线性层和去噪模块中，再通过残差网络模块的快捷连接将线性层N、通过矩阵W参数化的线性层、去噪模块的输出相加以获得对应的噪声信号ak，本发明可以减少伪影同时对超声图像进行去斑并增强对比度，帮助医生发现病变。
-
公开(公告)号：CN114280799A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210022918.0
申请日：2022-01-10
Applicant: 广东海洋大学
Abstract: 一种用于临床巡诊的医学图像转换装置，涉及一种图像转换装置，包括伸缩脚架，伸缩脚架的顶部设有合扣装置且两者之间为滑动连接，合扣装置的一侧上设有展示板，所述的展示板包括箱盒A、中央处理器、灯管、透光板、磁铁、合页、箱盒B及弹压杆。通过该装置可以实现，设置有收纳装置，有利于病房巡检的搬运，同时以展板的方式，可直观的讨论病情，促进信息沟通；设置有图像移动端发送及局部放大处理系统，有利于医护人员可以更直观的发现病患处，同时在人群较多是，避免无法看到展板时，可以通过移动端设备进行查看，参与到讨论中。
-
公开(公告)号：CN117788314A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311855888.2
申请日：2023-12-29
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于多分支多尺度特征和语义信息的CT与MRI图像融合方法，包括步骤：S1、构建多尺度多分支的图像融合网络和图像分割网络，图像融合网络用于实现多模态图像特征的提取和融合重建，获得融合图像，图像分割网络用于获取融合图像的语义信息；S2、对图像融合网络和图像分割网络进行训练；S3、将CT图像和MRI图像输入到图像融合网络中，图像融合网络生成初步融合图像和融合损失，图像分割网络基于融合图像生成分割标签并获得语义损失，由融合损失和语义损失构成图像融合网络的损失函数，为其网络参数更新提供引导，生成并输出最终融合图像，所述方法与现有的医学图像融合方法相比，在多项客观评价指标上都表现的更加出色。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.022 seconds)
