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[发明专利]基于深度学习的彩色二维影片医学成像-CN201710850675.9有效
发明人： A.P.基拉利;K.佩特科夫;J-H.朴 -专利权人：西门子保健有限责任公司
申请日： 2017-09-20 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：基于深度学习的彩色二维影片医学成像。对2D医学图像进行彩色化。在一种方案中，深度学习的分类器被训练（20）为从彩色2D医学图像进行彩色化。用于训练（20）的彩色2D医学图像被从板片进行影片渲染（16）以便添加颜色。在另一种方案中，深度机器学习的生成器就像与2D医学图像相邻那样创建（34）切片。切片和2D医学图像形成板片，所述板片被以影片方式渲染（36）以便添加颜色。结果是彩色化的2D医学图像。
基于深度学习彩色二维影片医学成像

[发明专利]一种对医学灰度图像信号进行伪彩色处理的方法-CN200710068269.3无效
发明人：李均利;李今秀;魏平 -专利权人：宁波大学
申请日： 2007-05-09 - 公布日： 2007-11-28 - 主分类号： H04N9/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种对医学灰度图像信号进行伪彩色处理的方法，首先利用高斯低通滤波器对受到污染的医学图像去噪处理；然后利用交叉梯度算子求取医学灰度图像每个像素的梯度值，根据梯度值确定阈值；再次，根据梯度值和阈值的比较，分两种方式进行伪彩色编码，梯度值大于阈值采用红色进行伪彩色处理的编码方法，否则采用基于灰度值的非线性伪彩色编码方法，经过本发明处理后的医学图像更符合人眼的视觉特征，有效地提高了图像的对比度，增强层次感，突出了病灶区域，同时也可以根据不同的要求和医学图像的类型，通过调节映射函数中的参数获得不同的伪彩色处理结果。
一种医学灰度图像信号进行彩色处理方法

[发明专利]应用于多种医学场景的医学图像插值处理方法及其装置-CN201811305785.8在审
发明人：徐文峰;廖晓玲;徐紫宸;覃浪 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2018-11-05 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于多种医学场景的医学图像插值处理方法及其装置，其通过预先获取三种常用彩色插值算法对样本图像进行彩色插值处理后的还原图像的评价指标参数，从而可将其与不同医学场景的实际要求参数，如预期处理速度范围、还原图像的预期质量分数范围和还原图像的预期PSNR范围进行比较，从而匹配到最合适的彩色插值算法，进而采用该最合适的彩色插值算法进行插值处理。
插值处理插值算法还原图像医学图像场景医学评价指标样本图像预先获取质量分数匹配应用

[发明专利]基于空间注意力机制和深度卷积生成对抗网络的医学图像融合方法-CN202011325256.1在审
发明人：尚艳亮;耿鹏;卢琳;党宏倩;吴薇娜 -专利权人：石家庄铁路职业技术学院;石家庄铁道大学
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于空间注意力机制和深度卷积生成对抗网络的医学图像融合方法，其包括如下步骤：（1）将反映结构或者纹理细节信息的灰度医学图像和反映功能信息的彩色医学图像的Y通道图像输入到生成器中，对输入图像的特征进行提取；（2）选取融合规则；（3）特征融合；（4）重构融合图像；（5）通过在生成器和判别器之间建立一种对抗机制，来生成融合图像；（6）将融合图像再进一步与反映功能信息的彩色医学图像的U和V通道进行YUV到RGB的转换，在RGB通道中获得最终的彩色融合图像。本发明的算法简便，可以得到更真实、包含更丰富细节信息的融合医学图像。
基于空间注意力机制深度卷积生成对抗网络医学图像融合方法

[发明专利]一种基于U-Net模型的分割医学图像的方法、装置及存储介质-CN201910421479.9在审
发明人：吴聪;邹义轩;夏冬;刘延龙;杨智;詹金豪;金吉成 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种基于U‑Net模型的分割医学图像的方法、装置及存储介质，方法包括：确定多张医学图像的目标分割区域；分别对多张医学图像的目标分割区域进行医学扫描，得到彩色医学图像样本；对各彩色医学图像样本分别进行预处理，得到提取G通道后的灰色图像；对各灰色图像分别进行去除噪声操作，根据去除噪声后的各灰色图像分别生成一个对应的分割标签图像；对医学图像样本和分割标签图像进行旋转、平移、缩放中的至少一项数据增强处理操作，得到多个位图样本；分别将各位图样本划分为训练集和验证集；将各训练集输入医学图像分割模型，以训练医学图像分割模型；使用各验证集调试模型参数，得到最优模型参数；使用各验证集对进行性能测试，得到最优分割正确率。
医学图像灰色图像验证集分割样本彩色医学图像医学图像分割标签图像存储介质目标分割训练集图样去除噪声预处理平移处理操作模型参数数据增强性能测试医学扫描最优模型正确率个位缩放调试

[发明专利]使用颜色变换下的图像拍摄方法以及医学图像拍摄系统-CN202011490994.1在审
发明人： A·希勒;S·韦特布鲁克;J·舒尔茨 -专利权人：雪力光纤有限公司
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种医学图像拍摄方法，其用于借助在用医学图像拍摄系统的图像传感器(23)拍摄的彩色图像(1)中的表征性的颜色来识别对象，其中，先至少部分经计算机运行地确定了彩色图像(1)的由用户选择的图像区域(2)的颜色值(6)，并且紧接着基于所确定的颜色值(6)将颜色变换应用于彩色图像(1)，所述颜色变换扩大了在彩色图像(1)的与所确定的颜色值(6)有颜色一致性或颜色相似性的图像区域(2、10)与彩色图像(1)的其余的颜色不相似的图像区域(3)之间的颜色间距。
使用颜色变换图像拍摄方法以及医学系统

[发明专利]一种彩色黑白混排的医学影像输出方法-CN201610036070.1在审
发明人：程国华;温婷;代汉章 -专利权人：杭州健培科技有限公司
申请日： 2016-01-20 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： H04N1/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种彩色黑白混排的医学影像输出方法。首先读取图像，根据色彩的属性进行编组分类，分为纯灰像素、灰彩色像素、纯彩色像素三类；然后分别建立纯灰、灰彩色、纯彩色像素的输出转换函数；再保存经过转换函数转化后的（R,G,B）值，得到转换后的图像数据；最后将转换后的图像数据发送至彩色激光相机设备输出，得到彩色黑白医学影像胶片。本发明的方法能将黑白彩色图像输出在同一张胶片上，且满足黑白影像具有黑密度高灰阶丰富、彩色影像色彩艳丽饱满对比度好的特点，为医生提供无需改变观片、加快诊断的便利。
一种彩色黑白医学影像输出方法

[发明专利]一种用于卷积神经网络训练的假彩色医学图像合成方法-CN201910799705.7在审
发明人：胡聪;王鹏;巩鑫莹;万春霆;张本鑫;许川佩;朱爱军;陈涛 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明专利提出一种属于医学影像和医学图像处理领域，本发明是一种用于卷积神经网络训练的假彩色医学图像合成方法，获取医学数字成像和通信文件中的数据值；将所述数据值进行前期预处理，得到体重摄取值；将至少一个体重摄取值的值区间映射至0‑255灰阶，得到第一数量组值区间，所述体重摄取值计算后的值位于0‑40，所述体重摄取值得到第一数量组映射值；选取第二数量组所述映射值赋值到RGB颜色系统，所得映射值放入RGB颜色系统得到假彩色图像，所得假彩色图像就能用于卷积神经网络训练。
映射卷积神经网络假彩色图像预处理医学数字成像医学图像处理通信文件医学图像医学影像假彩色摄取放入灰阶合成

[发明专利]基于均匀色空间拓扑剖分的彩色图像校正方法-CN201010293131.5无效
发明人：许家佗;张志枫;屠立平 -专利权人：上海中医药大学
申请日： 2010-09-27 - 公布日： 2012-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于均匀色空间拓扑剖分的彩色图像校正方法，其特征是，首先通过图像信息采集装置采集医学图像和自制色标图像信息，运用色彩还原算法对医学图像进行色彩还原，最后得到色彩还原后医学图像。本发明适用于医学图像处理中，人体脸色、口唇、舌体等肤色、粘膜颜色的准确还原分析。
基于均匀空间拓扑彩色图像校正方法

[发明专利]一种基于深度颜色迁移的医学图像着色方法-CN201910560562.4在审
发明人：曾宪华;童世玥 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于深度颜色迁移的医学图像着色方法，包括：随机初始化一张初始图像，利用深度神经网络结合颜色迁移思想对医学图像进行着色：通过深度神经网络提取医学图像、参考图像和初始图像的深度特征，然后构造内容损失、颜色损失、空间关系损失、纹理细节损失，计算总损失关于初始图像像素的梯度，利用此梯度迭代更新初始图像直到它同时匹配参考图像的颜色和目标图像的纹理结构。然后利用初始图像和原始医学图像在YUV空间中颜色信息和亮度信息重新构成彩色的医学图像。本发明能够生成具有颜色信息的医学图像，其具有原始医学图像的纹理结构，并保持原有的诊断意义。
初始图像医学图像原始医学图像参考图像神经网络纹理结构颜色信息着色随机初始化构造内容空间关系亮度信息目标图像深度特征深度颜色梯度迭代纹理细节颜色迁移颜色损失原有的像素匹配迁移诊断更新

[发明专利]时间和/或空间调制的伪彩色图案的医学观察设备和方法-CN202110516737.9在审
发明人：乔治·茨梅利斯;迈克尔·格萨特 -专利权人：徕卡仪器（新加坡）有限公司
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种医学观察设备(1)，诸如显微镜或内窥镜。另外，本发明涉及一种用于处理医学图像的方法。输入图像数据(52)由可见光相机(28)生成，并覆盖有辅助输入数据(58)，诸如从辅助输入数据(58)，例如荧光相机(32)或超声传感器(40，42)，生成的荧光图像数据(65)。根据辅助输入数据(58)，由图像处理器(80)生成伪彩色图像数据(86)的序列集合(84)。伪彩色图像(84)与输入图像数据(52)合并，以获得输出图像数据(94)。取决于图像输入数据(52)和辅助输入数据(58)中的至少一个的内容，生成包括时间和/或空间调制的图案(87)中的至少一个的伪彩色图案字段(88)。
时间空间调制彩色图案医学观察设备方法

[发明专利]时间和/或空间调制的伪彩色图案的医学观察设备和方法-CN201780032076.4有效
发明人：乔治·茨梅利斯;迈克尔·格萨特 -专利权人：徕卡仪器（新加坡）有限公司
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： A61B1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种医学观察设备(1)，诸如显微镜或内窥镜。另外，本发明涉及一种用于处理医学图像的方法。输入图像数据(52)由可见光相机(28)生成，并覆盖有辅助输入数据(58)，诸如从辅助输入数据(58)，例如荧光相机(32)或超声传感器(40，42)，生成的荧光图像数据(65)。根据辅助输入数据(58)，由图像处理器(80)生成伪彩色图像数据(86)的序列集合(84)。伪彩色图像(84)与输入图像数据(52)合并，以获得输出图像数据(94)。取决于图像输入数据(52)和辅助输入数据(58)中的至少一个的内容，生成包括时间和/或空间调制的图案(87)中的至少一个的伪彩色图案字段(88)。
时间空间调制彩色图案医学观察设备方法

[发明专利]一种视网膜眼底彩色照片图像筛选方法-CN201910619610.2有效
发明人：周毅;张亮军;蔡瑞昇 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，涉及到使用自动化的脚本处理大规模视网膜眼底彩色照片图像，将视网膜眼底彩色照片图像从含有大量眼外观图像中筛选出来。本发明利用图像数据筛选方法从大规模视网膜眼底彩色照片图像数据中筛选出高质量的眼底图像，允许用户修改图像相似度计算区域以及是否选择切分图像，最终得到可用于临床诊断以及人工智能算法开发的高质量视网膜眼底彩色照片图像数据
一种视网膜眼底彩色照片图像筛选方法

[发明专利]一种基于多尺度结构纹理分解的多模态医学图像融合方法-CN202310871992.4在审
发明人：朱芮;李雄飞;鲁野;张平;张小利;申光勋 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度结构纹理分解的多模态医学图像融合方法，包括以下步骤：S1、获取两张已配准的多模态医学图像，所述医学图像包括灰度图像和彩色图像，并获取所述彩色图像的光照分量；S2、将所述光照分量和所述灰度图像分别进行多尺度结构纹理分解，得到第一分解输出和第二分解输出；S3、对所述第一分解输出和所述第二分解输出进行融合，得到融合图像。
一种基于尺度结构纹理分解多模态医学图像融合方法

[发明专利]一种基于数学形态学的医学图像的分割算法-CN201710635636.7在审
发明人：陆杰;赵忠旭;逯克思;张徐亮;赵倩;赵艺璇 -专利权人：陆杰;赵忠旭
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：精确的图像分割是医学图像定量分析的前提。在计算机舌像分析中，将舌体从脸部背景区域中分割出来是自动分析舌像指标的重要步骤。分割的质量直接影响后续分析算法的准确性。为了充分利用图像目标的彩色信息和形态特征，提高分割的效果，从数学形态学的基本理论出发，利用数学形态学能描述图像形态特征的特点，结合HIS模型，充分考虑图像的彩色信息，提出了基于数学形态学和HIS模型的舌图像分割算法，我们提出了一种采用数学形态学和HIS彩色模型相融合的医学舌图像分割方法，取得了良好的效果，本算法具有较好的分割性能。
一种基于数学形态学医学图像分割算法

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