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基于多任务学习的乳腺超声图像目标区域识别方法及系统: 本发明属于图像处理领域，提供了一种基于多任务学习的乳腺超声图像目标区域识别方法及系统，包括采集患者原始乳腺超声图像并进行预处理；基于预处理后的乳腺超声图像，利用预先训练好的多任务学习模型进行性质判断和目标区域分割。本发明...; 刘治聂伟琦曹艳坤

一种基于自权重差分编码器进行多模态特征融合的服刑人员情感识别方法: 本发明涉及一种基于自权重差分编码器进行多模态特征融合的服刑人员情感识别方法，包括步骤如下：(1)数据预处理：对文本数据、语音数据、微表情数据分别进行预处理，使其符合不同模态对应模型的输入要求；(2)特征提取：对预处理后的...; 李玉军张文真贲晛烨刘治朱孔凡; 文献传递

一种基于深度学习的柔性超声聚束成像方法及系统: 本发明属于医学超声成像技术领域，提供了一种基于深度学习的柔性超声聚束成像方法及系统。该方法包括，获取柔性超声相控阵采集的人体器官超声图像，采用训练好的Encoder‑Decoder深度网络模型，得到超声图像；所述Enco...; 刘治孙保林

一种基于多模态信息融合的智能心理评估方法及系统: 本公开公开了一种基于多模态信息融合的智能心理评估方法及系统，包括对采集的生理信号和行为信号分别利用多模深度信念网络分别获取生理信号和行为信号的高层特征，得到高层生理特征和高层行为特征；利用双模深度信念网络将高层生理特征和...; 刘治曹艳坤申梦园; 文献传递

一种用于核磁共振成像中的椎体定位、识别和分割的多任务关系学习方法: 本发明涉及一种用于核磁共振成像中的椎体定位、识别和分割的多任务关系学习方法。本发明基于深度学习充分地利用了多任务之间关系，极大地改善了由于椎体间相似及图像质量造成的挑战。对于脊柱的自动分析，提供了一种有效的多任务学习框架...; 李玉军张冉冉刘治张文真李邦军

手指静脉识别系统: 手指静脉识别系统，属于生物特征识别技术领域。设备包括手指静脉图像采集装置、图像处理装置、图像识别、存储装置；图像采集装置通过USB接口与图像处理装置连接，图像处理装置通过USB接口与图像识别、存储装置连接。手指静脉图像识...; 刘治; 文献传递

一种基于深度学习的集成电路图像拼接方法及系统: 本发明涉及集成电路图像拼接技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的集成电路图像拼接方法及系统，包括对待拼接的两张图像进行光照均衡化操作；对光照均衡化后的图像进行图像特征增强；利用深度学习模型对图像提取掩膜图像；对生成的掩膜...; 赵显刘治李永富贺凯

基于人脸识别和表情识别的记录与灯光控制系统及方法: 本发明公开了基于人脸识别和表情识别的记录与灯光控制系统及方法，包括人脸图像采集单元、存储器、运算处理单元、无线传输模块和灯光主题控制器；人脸图像采集单元，用于采集人脸图像，并将采集的图像转换为特征数据进行存储；存储器，用...; 刘治宿方琪孙育霖唐波肖晓燕刘晶

基于共空间模式算法和支持向量机二重分类的癫痫发病预测被引量：5: 2021年; 目前癫痫患者的发病预测手段十分耗时且易受主观因素干扰,因此文中提出了一种基于共空间模式算法(CSP)和支持向量机(SVM)二重分类的癫痫发病自动预测方法。此方法将提取空域特征的共空间模式算法应用到癫痫脑电信号检测中,但是该算法未考虑信号的非线性动力学特征且忽略了其时频信息,所以在特征提取阶段选取了标准差、熵和小波包能量这几种互补特征来进行组合。分类过程采取一种基于支持向量机的全新二重分类模式,即将癫痫患者正常期、发作间期和发作期三个阶段分成正常期和准发病期(包括发作间期和发作期)两类进行支持向量机识别,然后对属于准发病期的样本进行发作间期和发作期的分类,最终实现三个时期的分类识别。实验数据来自德国波恩大学的癫痫研究数据库。实验结果显示,第一重分类平均识别率为98.73%,第二重分类平均识别率可达99.90%。结果表明,引入空域特征和二重分类模式能够有效解决众多文献中发作间期和发作期识别率不高的问题,提升各个时期的识别效率,为癫痫患者的发病预测提供有效的检测手段。; 王玉潇姜威刘治包丞啸; 关键词：支持向量机

含氧血红蛋白与脱氧血红蛋白光谱含量分布定量检测装置及方法: 本发明涉及一种含氧血红蛋白与脱氧血红蛋白光谱含量分布定量检测装置，包括光源模块、成像模块、调节支架、图像数据传输链路、控制命令传输链路和计算机。本发明采用高光谱成像的技术手段，对被检测区域实现全覆盖检测并且通过光谱分解技...; 刘治; 文献传递

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刘治