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  • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的脊柱骨質(zhì)疏松性骨折評估方法及系統(tǒng)，能提升脊柱脆性骨折風(fēng)險評估的全面性與可解釋性。本發(fā)明基于分層特征提取模塊深度融合脊柱空間幾何結(jié)構(gòu)、影像學(xué)紋理特征及臨床數(shù)據(jù)，突破了傳統(tǒng)單模態(tài)分析的局限性；創(chuàng)新性地采用剛性邊與柔性...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種骨科手術(shù)風(fēng)險評估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明中，通過對目標(biāo)骨骼區(qū)域多個測量點(diǎn)的皮質(zhì)厚度數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析，能夠有效識別局部厚度突變部位，并結(jié)合術(shù)中骨內(nèi)壓力數(shù)據(jù)，精確判斷術(shù)中應(yīng)力集中區(qū)域，確保在術(shù)前階段獲得更全面...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)時序數(shù)據(jù)建模的兒童MPP輔助診斷系統(tǒng)，以提升肺炎支原體肺炎的輔助診斷、臨床分型和重癥預(yù)測能力，減少醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。本發(fā)明創(chuàng)新性地提出基于多模態(tài)時序建模的MPP動態(tài)表征方法，通過融合影像、電子病歷及檢驗指標(biāo)等多模態(tài)數(shù)...
  • 本發(fā)明公開了一種眼底熒光血管造影圖像的報告生成與臨床評估方法和裝置，屬于醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多模態(tài)臨床FFA數(shù)據(jù)并構(gòu)建為數(shù)據(jù)集；構(gòu)建FFA報告生成模型用于生成與輸入FFA序列圖像對應(yīng)的FFA報告，利用數(shù)據(jù)集和基于報告生成任務(wù)的損...
  • 本發(fā)明涉及生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種快速穩(wěn)定的單細(xì)胞類型標(biāo)注方法，通過基于不同細(xì)胞的測序數(shù)據(jù)識別不同細(xì)胞的細(xì)胞類別；在不同取值的設(shè)定超參數(shù)下對單個細(xì)胞的測序數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，獲取降維前后的數(shù)據(jù)點(diǎn)圖，數(shù)據(jù)點(diǎn)圖中的每個數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)一個細(xì)胞；...
  • 本申請涉及數(shù)字音頻信號傳輸驗證技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于動態(tài)反饋增強(qiáng)的數(shù)字音頻信號傳輸驗證方法及系統(tǒng)，通過首先采集目標(biāo)音頻信號在傳輸通道中的實時傳輸波形數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行動態(tài)時頻特征提取，獲取包含時域波形畸變、頻域能量衰減及相位偏移關(guān)聯(lián)特征的多維度...
  • 本發(fā)明涉及語音生成領(lǐng)域，尤其涉及一種語音生成方法及裝置，該方法包括：獲取待處理文本、待處理文本對應(yīng)的初始語音和至少一個情緒類型；根據(jù)至少一個情緒類型獲取對應(yīng)的至少一個調(diào)整參數(shù)；將待處理文本和調(diào)整參數(shù)，或初始語音和調(diào)整參數(shù)輸入文字轉(zhuǎn)語音單元，...
  • 本發(fā)明屬于道路車輛控制系統(tǒng)領(lǐng)域，涉及一種考慮機(jī)非沖突的車輛控制方法及系統(tǒng)，該方法先獲取非機(jī)動車行駛狀態(tài)信息以及環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)感知急性變道行為，闖紅燈、逆行和失控危險程度；之后基于非機(jī)動車與周邊機(jī)動車的行駛狀態(tài)信息和非機(jī)動車的急...
  • 本發(fā)明公開一種可燃?xì)怏w濃度檢測報警方法及裝置，涉及氣體檢測報警技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：通過多類型傳感器采集環(huán)境中的可燃?xì)怏w濃度數(shù)據(jù)，生成實時濃度信號，進(jìn)行噪聲抑制處理，獲得預(yù)處理濃度數(shù)據(jù)；進(jìn)行泄漏預(yù)測，生成氣體泄漏預(yù)測結(jié)果，結(jié)合歷史傳感場景...
  • 本發(fā)明涉及邊坡安全監(jiān)測領(lǐng)域，具體涉及一種基于動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的邊坡穩(wěn)定性分析方法及系統(tǒng)。一種基于動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的邊坡穩(wěn)定性分析系統(tǒng)，包括：動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取模塊、邊坡狀態(tài)判別模塊和邊坡崩塌風(fēng)險預(yù)測模塊。本發(fā)明通過統(tǒng)計目標(biāo)邊坡區(qū)域在的最大溫度差值以及...
  • 本申請屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域，公開了基于多樣式拓?fù)渚仃嚭图?xì)化骨骼特征的一種三維骨骼人體全身動作識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法首先獲取包含多幀人體關(guān)節(jié)點(diǎn)三維坐標(biāo)的骨骼動作序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建由頭部、軀干、下肢三個局部鄰接矩陣和一個全局鄰接矩陣組成的...
  • 本發(fā)明涉及一種食品模型訓(xùn)練方法、裝置與電子設(shè)備，涉及食品測試技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：使用多組訓(xùn)練樣本對初始食品模型分別進(jìn)行多輪迭代訓(xùn)練得到目標(biāo)食品模型；該多輪迭代訓(xùn)練中的每輪迭代訓(xùn)練包括以下步驟：將該圖像數(shù)據(jù)與該光譜數(shù)據(jù)輸入初始食品模型，得到...
  • 本發(fā)明公開了一種地標(biāo)線殘損識別方法，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，方法包括利用圖像采集設(shè)備獲取地標(biāo)線數(shù)據(jù)并對地標(biāo)線數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；基于Vision Transformer模型框架構(gòu)建地標(biāo)線損傷識別模型，使用地標(biāo)線損傷識別模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)...
  • 本發(fā)明提供一種基于AI圖像識別的冰滑坡監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)，首先采集目標(biāo)冰川區(qū)域動態(tài)影像序列，提取冰面表層紋理、裂隙分布形態(tài)及位移速率的三維時空特征，生成冰面狀態(tài)特征集，將其輸入預(yù)訓(xùn)練的冰滑坡監(jiān)測模型，經(jīng)多尺度特征融合層進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)性分析，輸...
  • 本發(fā)明公開一種船舶駕駛臺值班船員疲勞檢測與周期性疲勞評估方法，涉及船舶安全技術(shù)領(lǐng)域，通過船載攝像頭采集船員的面部信息與人體姿態(tài)信息，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括去噪、光照補(bǔ)償和視頻幀提取。在特征提取階段，分別提取面部關(guān)鍵點(diǎn)特征（如眨眼頻率、眼睛閉...
  • 本發(fā)明公開了一種吊物三維空間精準(zhǔn)定位方法，包括以下步驟：步驟1、使用深度相機(jī)獲取正俯視視角下吊物的RGB圖像和深度圖，并進(jìn)行配準(zhǔn)；步驟2、將吊物的RGB圖像輸入訓(xùn)練好的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測模型檢測出吊物的旋轉(zhuǎn)邊界框；步驟3、將吊物旋轉(zhuǎn)邊界框映射到深...
  • 本發(fā)明公開了一種基于雙目偏振相機(jī)和大氣散射模型的深度估計方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于大氣散射模型計算第一近距離稠密深度圖和第一遠(yuǎn)場景稀疏深度圖；對第一近距離稠密深度圖和第一遠(yuǎn)場景稀疏深度圖進(jìn)行對齊與歸一化，得到第二近距離稠密深度圖...
  • 本申請實施例適用于計算機(jī)輔助醫(yī)療技術(shù)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種影像數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法、設(shè)備及計算機(jī)程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取多張二維圖像，并基于多張二維圖像確定第一方向；沿第一方向?qū)Χ鄰埗S圖像進(jìn)行排序；基于排序后得到的二維圖像序列，構(gòu)建空間...
  • 本申請公開了一種膀胱癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本申請通過獲取尿液細(xì)胞切片圖像對應(yīng)的多個滑窗圖像，獲取核磁共振影像對應(yīng)的多個橫截面圖像；將多個滑窗圖像和多個橫截面圖像進(jìn)行遍歷組合得到多個圖像對，每個圖像對包括一個滑窗圖像和一...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療器械質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于機(jī)器視覺的內(nèi)窺鏡取樣鉗全流程缺陷檢測方法，本發(fā)明提出了通過多尺度幾何感知特征提取器處理圖像數(shù)據(jù)，生成特征圖集，并利用部位自適應(yīng)注意力模塊識別關(guān)鍵部位，缺陷敏感殘差網(wǎng)絡(luò)用于增強(qiáng)相關(guān)缺陷特征，醫(yī)...
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