龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北京大学
摘要：本公开提供一种基于深度学习的数字体积相关方法、装置、设备及介质。该基于深度学习的数字体积相关方法包括：生成深度学习网络训练所用的三维图像数据集；构建深度学习网络；利用三维图像数据集对深度学习网络进行训练；输入变形前和变形后的三维数字体积图像到训练好的深度学习网络并执行计算，得到亚体素精度的三维变形场。本公开利用深度学习网络直接对三维数字体积图像的变形场进行测量，避免了复杂的迭代求解，计算简单易行，测量具有高精度的同时，也极大提升了测量速度，能够实现实时的亚体素精度三维变形场预测。
主权项：1.一种基于深度学习的数字体积相关方法，其特征在于，包括：生成深度学习网络训练所用的三维图像数据集；构建深度学习网络；利用三维图像数据集对深度学习网络进行训练；以及输入变形前和变形后的三维数字体积图像到训练好的深度学习网络并执行计算，得到亚体素精度的三维变形场；其中，所述构建深度学习网络的步骤中，所述深度学习网络包括以下三个执行不同功能的网络：整体素相关网络，用于计算三维数字体积图像中各采样点的整体素位移；亚体素相关网络，用于计算三维数字体积图像中各采样点的亚体素位移；位移优化网络，用于对亚体素相关网络输出的三维位移场进行光滑去噪后处理；所述输入变形前和变形后的三维数字体积图像到训练好的深度学习网络并执行计算，得到亚体素精度的三维变形场，包括：待测的变形前和变形后的三维数字体积图像被输入训练好的深度学习网络；这组待测三维数字体积图像首先经过整体素相关网络各层的映射，获得整体素精度的三维位移并作为亚体素相关网络的位移修正；随后，变形前后三维数字体积图像经过亚体素相关网络各层的映射，获得亚体素精度的三维位移；最后，光滑的三维变形场由位移优化网络输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 基于深度学习的数字体积相关方法、装置、设备及介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号