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[发明专利]一种基于图卷积网络的数字病理图像的分割与分类方法-CN202010155023.5有效
发明人：王大寒;叶海礼;李建敏;朱顺痣;朱晨雁 -专利权人：麦克奥迪（厦门）医疗诊断系统有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积网络的数字病理图像分割与分类方法，包括以下步骤：步骤S1：输入全切片的数字病理图像；步骤S2：利用滑动窗口方法获得图像块；步骤S3：对每个图像块进行编码、解编码，获得图像块分割结果；将图像块分割结果拼接，可得到整图分割结果；步骤S4：根据图像块分割结果计算每个图像块的特征，用图像块特征构建图卷积网络；步骤S5：利用构建的图卷积网络对整图提取特征，用分类器进行分类，得出诊断结果。本发明实现了在对数字病理图像进行准确病灶区域分割的同时得出辅助诊断结果，可应用于乳腺癌、肺癌等癌症的检测与辅助诊断领域。
一种基于图卷网络数字病理图像分割分类方法

[发明专利]一种基于部分实例标注的半监督骨髓瘤细胞实例分割方法-CN202110941684.5有效
发明人：朱顺痣;严燚;王继伟;叶海礼;李建敏;王大寒 -专利权人：厦门理工学院;王继伟
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开一种基于部分实例标注的半监督骨髓瘤细胞实例分割方法，包括：对已确诊的骨髓瘤显微图像中的部分骨髓瘤细胞实例进行标注，生成第一轮骨髓瘤细胞实例分割数据集；使用第一轮骨髓瘤细胞实例分割数据集对骨髓瘤细胞实例分割模型进行第一轮深度学习训练；使用第一轮深度学习训练后的模型对未标注的骨髓瘤细胞实例进行分割，生成第二轮骨髓瘤细胞实例分割数据集；使用第二轮骨髓瘤细胞实例分割数据集对第一轮训练后的模型进行第二轮深度学习训练；使用第二轮深度学习训练后的模型对其他骨髓瘤显微图像的骨髓瘤细胞实例进行分割。本发明的骨髓瘤细胞实例分割方法，降低了人工分割骨髓瘤细胞的标注成本，且具有较高的分割召回率。
一种基于部分实例标注监督骨髓瘤细胞分割方法

[发明专利]超声心动图视频的超分辨率增强方法和装置、设备、介质-CN202310206406.4在审
发明人：刘江;匡浩玮;林慧燕;王槐堂;叶海礼;胡衍 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供了超声心动图视频的超分辨率增强方法和装置、设备、介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：将每一帧图像输入至第一特征提取模型进行特征提取，得到待增强图像特征；将参考超声心动图像输入至第二特征提取模型进行特征提取，得到参考图像特征；将待增强图像特征和参考图像特征输入至特征动态聚合模型进行特征聚合，得到初始帧特征，再进行特征帧级融合，得到本帧图像的融合帧特征；将融合帧特征输入至特征重建模型进行分辨率增强，得到重建超声心动图像；根据重建超声心动图像替换本帧图像，得到目标重建超声心动图视频。本实施例提高了超声心动图视频的分辨率。
超声心动视频分辨率增强方法装置设备介质

[发明专利]眼底图像预测方法、眼底图像预测系统、设备及存储介质-CN202310231168.2在审
发明人：刘江;胡衍;叶海礼;陈晓慧 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种眼底图像预测方法、眼底图像预测系统、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标眼底检测图像的目标文本区域图像进行文本识别，得到目标检测文本；将目标眼底区域图像和目标检测文本输入眼底图像预测模型；对目标检测文本进行实体数据识别，得到目标实体数据和目标实体关系数据；对目标眼底区域图像、目标实体数据和目标实体关系数据进行图谱构建，得到目标待匹配子图；根据预构建的眼底知识图谱对目标待匹配子图进行图谱匹配，确定眼底匹配子图；根据眼底匹配子图确定目标眼底检测图像的目标眼底检测类型。本申请实施例能够提高对眼底图像的预测效率和预测精度。
眼底图像预测方法系统设备存储介质

[发明专利]超声心动图辅助报告生成方法、系统、设备及存储介质-CN202310286285.9在审
发明人：刘江;林慧燕;匡浩玮;王槐堂;骆仕伟;叶海礼;胡衍 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种超声心动图辅助报告生成方法、系统、设备及存储介质，涉及医疗技术领域。其中，超声心动图辅助报告生成方法首先通过自动配准并对齐输入的超声心动图视频，然后识别超声心动图视频中各个心动周期的起始时间，并基于预设帧数生成各个心动周期的超声视频帧，在利用医学影像分割模型将超声视频帧中的心脏结构分割为N个目标区域的目标图像，并由此得到结构参数，再将结构参数输入到超声心动图知识图谱自动生成辅助报告，包括辅助诊断报告和/或辅助解读报告。由此无需医生手动测量填入相关的临床参数或诊断意见，并且辅助患者了解自身的健康状况，有效减轻了医生的工作压力。
超声心动辅助报告生成方法系统设备存储介质

[发明专利]一种眼球B超图像异常筛查方法、系统及存储介质-CN202211731246.7在审
发明人：刘江;胡衍;叶海礼;周丹 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种眼球B超图像异常筛查方法、系统及存储介质，方法包括获取眼球轴位扫查图像和眼球非轴位扫查图像；对眼球轴位扫查图像进行区域分割，以提取前房及晶状体图像、第一玻璃体图像、第一视网膜图像；对眼球非轴位扫查图像进行区域分割，以提取第二玻璃体图像、第二视网膜图像；分别对前房及晶状体图像、第一玻璃体图像、第一视网膜图像、第二玻璃体图像、第二视网膜图像进行参数提取，以得到前房及晶状体参数、视网膜参数、玻璃体参数；分别对晶状体参数、视网膜参数、玻璃体参数进行处理，以确定眼球各区域图像的异常情况。因此在本发明实施例方法的辅助处理下，B超成像设备可广泛应用至眼球异常筛查中。
一种眼球图像异常方法系统存储介质

[发明专利]一种基于域对抗自监督学习的病理图像分割方法-CN202110621825.5有效
发明人：王大寒;叶海礼;王继伟;朱晨雁;陈思;朱顺痣 -专利权人：厦门理工学院
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于域对抗自监督学习的病理图像分割方法。包括：获取病理图像建立病理图像自监督数据集；建立域对抗自监督模型；使用病理图像自监督数据集对域对抗自监督模型进行深度学习训练；建立病理图像分割模型；使用经过深度学习后的域对抗自监督模型对病理图像分割模型进行初始化；对病理图像中的病灶区域进行像素级别标注建立病理图像分割数据集；使用病理图像分割数据集对病理图像分割模型进行深度学习训练；使用深度学习训练后的病理图像分割模型对病理图像的未知病灶区域进行分割。本发明方法，采用域对抗自监督学习的方法，有效缓解了分割模型对大量人工标注的依赖并解决了模型在不同域上分割性能波动的问题。
一种基于对抗监督学习病理图像分割方法

[发明专利]一种基于点标注的弱监督腺体实例分割方法-CN202011144599.8有效
发明人：王大寒;李建敏;叶海礼;朱晨雁;朱顺痣 -专利权人：厦门理工学院
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于点标注的弱监督腺体实例分割方法。包括：获取结肠组织病理学图像；对图像中存在的腺体实例进行点标注，生成腺体点检测训练样本集；建立腺体点检测模型；使用腺体点检测训练样本集对腺体点检测模型进行深度学习训练；利用深度学习训练后的腺体点检测模型预测结肠组织病理学图像中的高置信点，生成腺体实例分割训练样本集；建立腺体实例分割模型；使用腺体实例分割训练样本集对腺体实例分割模型进行深度学习训练；使用深度学习训练后的腺体实例分割模型对结肠组织病理学图像的腺体实例进行分割。本发明方法实现了结肠组织病理学图像中腺体实例的自动分割，降低了结肠癌诊断中人工分割腺体的数据标注成本。
一种基于标注监督腺体实例分割方法

[发明专利]基于目标检测的工业焊接图像缺陷的检测方法-CN202010525671.5有效
发明人：王大寒;胡丽;王驰明;叶海礼;俞峰;周伟;周永杰;朱顺痣 -专利权人：厦门理工学院
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测的工业焊接图像缺陷的检测方法，包括获取工业焊接图像；依据工业焊接图像中存在的焊接缺陷生成训练样本集；建立焊接缺陷检测模型；依据训练样本集对焊接缺陷检测模型进行深度学习训练；利用深度学习训练后的焊接缺陷检测模型对工业焊接图像进行焊接缺陷检测。该基于目标检测的工业焊接图像缺陷的检测方法目的是解决人工焊接缺陷检测工作的漏检错检、过程繁琐的问题。
基于目标检测工业焊接图像缺陷方法

[发明专利]基于语义分割的工业焊接图像缺陷的检测方法-CN202010525675.3有效
发明人：王大寒;胡丽;王驰明;叶海礼;俞峰;周伟;周永杰;朱顺痣 -专利权人：厦门理工学院
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割的工业焊接图像缺陷的检测方法，包括：获取存在焊接缺陷的工业焊接图像；根据焊接缺陷规范对焊接缺陷进行像素级别标注，以生成焊接缺陷训练样本集；建立焊接缺陷分割模型，并使用焊接缺陷训练样本集进行深度学习训练；利用深度学习训练后的焊接缺陷分割模型对工业焊接图像进行焊接缺陷检测。该基于语义分割的工业焊接图像缺陷的检测方法目的是解决复杂场景下无法进行焊接缺陷自动检测的问题。
基于语义分割工业焊接图像缺陷检测方法

[发明专利]视网膜图谱构建方法及其装置、计算机设备、存储介质-CN202210919551.2在审
发明人：金日初;刘江;胡衍;缪函霈;姜泓羊;王星月;曾娜;叶海礼 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例提出的视网膜图谱构建方法及其装置、计算机设备、存储介质，通过获取不同被试对象的初始视网膜图像，对初始视网膜图像进行分层处理，得到整体厚度图像和多个分层厚度图像，对整体厚度图像进行图像配准，得到变形向量场，根据变形向量场对分层厚度图像进行图像变换，得到目标视网膜图像，将不同被试对象对应的目标视网膜图像进行组合，得到视网膜厚度图像张量，对视网膜厚度图像张量进行分解，得到目标视网膜图像中每一像素点对应的特征向量，基于特征向量对目标视网膜图像中的全部像素点进行聚类，得到聚类结果，根据聚类结果对分层厚度图像中与目标视网膜图像对应的像素点进行标记得到目标视网膜图谱，能够提高视网膜分区的准确性。
视网膜图谱构建方法及其装置计算机设备存储介质

[发明专利]被试间视网膜图像配准方法和装置、电子设备、存储介质-CN202210668162.7在审
发明人：金日初;刘江;胡衍;缪函霈;姜泓羊;王星月;曾娜;叶海礼 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本公开实施例提供被试间视网膜图像配准方法和装置、电子设备、存储介质，涉及人工智能技术领域。该被试间视网膜图像配准方法，包括：获取至少两个原始图像；原始图像为不同被试的图像，原始图像包括视网膜en‑face视角的光学相干断层扫描图像；原始图像包括源图像、目标图像；对原始图像进行视网膜厚度计算处理，得到目标厚度图像；目标厚度图像包含原始图像中视网膜的厚度信息；对目标厚度图像进行极坐标空间变换处理，得到极坐标空间中的极坐标图像；在极坐标空间中对极坐标图像进行配准，得到原图像空间中的目的图像，通过本公开实施例提供的技术方案可以实现针对不同被试的视网膜图像的配准。
被试间视网膜图像方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的肺部病理图像分类与分割方法-CN202010651956.3在审
发明人：王大寒;叶海礼;李建敏;周伟;朱顺痣;赵宇;朱晨雁 -专利权人：麦克奥迪（厦门）医疗诊断系统有限公司
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及医学影像分析技术领域，具体涉及一种用于肺部病理图像分类与分割的方法。具体方法为：输入全切片的病理图像；使用滑动窗口对病理图像进行切分获得图像块；使用病灶类型分类模型依次对前景图像块进行分析，识别前景图像块内组织区域的病灶类型；输出病灶类型分类结果；将前景图像块病灶区域分割结果依照对应前景图像块在病理图像中的相对位置进行拼接，背景图像块区域填充背景，可得病理图像病灶区域分割结果。本发明实现了在对肺部病理图像进行准确病灶类型识别的同时分割出病灶区域的具体边界。
一种基于深度学习肺部病理图像分类分割方法

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