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[发明专利]一种新冠肺炎磨玻璃病灶造影解析方法、系统及存储介质-CN202010433448.8有效
发明人： 严朝煜;陈海欣;李伟忠 -专利权人：广州普世医学科技有限公司
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及影像医学领域，具体涉及一种新冠肺炎磨玻璃病灶造影解析方法、系统及存储介质，包括以下步骤：S1.基于影像组学的磨玻璃影勾画；S2.基于深度学习的新冠肺炎患病概率预测：S21.将S1得到的磨玻璃影进行预处理，提高卷积神经网络的收敛速度和预测速度；S22.搭建基于WRN和混合域注意力模块的神经网络；S23.将S21预处理之后的磨玻璃影图片堆叠作为输入，放进S22的神经网络得出患新冠肺炎的概率。本发明方法小型卷积神经网络，使用了混合域的注意力模块，能加快训练速度和提高预测精确度。
一种肺炎玻璃病灶造影解析方法系统存储介质

[发明专利]一种体外受精胚胎卵裂球图像自动分割及面积计算的方法-CN202211645122.7在审
发明人：李伟忠;严朝煜 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及胚胎光镜图像处理技术领域，具体公开一种体外受精胚胎卵裂球图像自动分割及面积计算的方法，包括：采用基于深度学习的目标检测模型对胚胎光镜图片进行卵裂球检测，获取卵裂球候选框；融合卵裂球候选框，获取胚胎候选框；基于胚胎候选框提取感兴趣区域；对感兴趣区域进行图像增强处理；采用交互式图像分割算法对胚胎光镜图片进行自动分割，获取卵裂球掩码及胚胎掩码；通过卵裂球掩码及胚胎掩码在胚胎光镜图片上分别进行卵裂球描边及胚胎描边；计算卵裂球掩码及胚胎掩码的面积，获取卵裂球面积及胚胎面积。本发明的方法能够对卵裂球及胚胎图形进行精准分割，实现卵裂球及胚胎的精确描边及面积计算，识别精度高。
一种体外受精胚胎卵裂图像自动分割面积计算方法

[发明专利]标识肺部结节的候选框过滤、融合和自动更新方法、系统及存储介质-CN202010252924.6有效
发明人： 严朝煜;李伟忠 -专利权人：广州普世医学科技有限公司
申请日： 2020-04-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种标识肺部结节的候选框过滤、融合和自动更新方法，包括以下步骤：S1.生成肺部胸膜和支气管树的双阈值三维重建mask；S2.对候选框的三维连通域进行分类；S3.对中心出界的候选框进行过滤；S4.对候选框进行融合；S5.对相邻但不相交的候选框进行自动更新；S6.对磨玻璃影假阳性的候选框进行去除；S7.对更新后出界的候选框进行去除；S8.对假阳性的支气管树的候选框进行排除。
标识肺部结节候选过滤融合自动更新方法系统存储介质

[发明专利]基于深度学习的肺结节识别与分割方法及系统-CN202011438294.8在审
发明人：陈海欣;李伟忠;严朝煜 -专利权人：佛山市普世医学科技有限责任公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的肺结节识别与分割方法，包括：对DICOM文件进行预处理以生成胸部CT图像，从胸部CT图像中分割出肺部掩膜并修补；根据胸部CT图像及修补后的肺部掩膜生成三通道肺部图像，并将三通道肺部图像输入二维YOLO v3神经网络以检测肺结节的可疑区域；根据可疑区域对胸部CT图像进行标准化处理以生成标准化矩阵，将标准化矩阵分别输入3D Dense Net神经网络及C3D神经网络进行预测，并根据预测结果生成目标预测框；根据目标预测框对胸部CT图像进行归一化处理以生成归一化矩阵，将归一化矩阵输入3D U‑Net神经网络进行分割，并优化分割结果。本发明还公开了一种基于深度学习的肺结节识别与分割系统。采用本发明，可有效提高识别与分割的准确性及速度。
基于深度学习结节识别分割方法系统