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[发明专利]血液细胞的图像识别计数方法-CN201810733683.X在审
发明人：庞宝川;孙小蓉;汪键;曹得华 -专利权人：武汉兰丁医学高科技有限公司
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种血液细胞的图像识别计数方法，考虑到血液细胞图像的特殊性，通过Matlab进行算法仿真，进行细胞识别并计数；通过形态学的方法提取细胞特征参数，并将这些特征参数作为BP神经网络的输入参数进行细胞识别，最后进行细胞计数；采用色度学的方法进行细胞计数的校正，提高细胞计数的准确性；采用中值滤波算法、灰度直方图算法、阈值处理算法、腐蚀和膨胀算法，实现细胞的识别和自动计数，准确度好，效率高。
血液细胞细胞图像识别细胞识别算法形态学细胞特征参数中值滤波算法灰度直方图准确度方法提取膨胀算法输入参数算法仿真特征参数阈值处理色度学校正腐蚀图像

[发明专利]图像识别方法、图像识别装置、电子设备、存储介质-CN202310246835.4在审
发明人：李武津;詹佳伟;高斌斌;刘俊;刘永;郑锋 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、图像识别装置、电子设备、存储介质，本申请涉及人工智能的图像识别技术领域。图像识别方法包括：根据预设的原始图像识别模型对第一样本图像进行图像识别，得到第一图像标签；根据第一样本图像得到第一差异图像；根据原始图像识别模型对第一差异图像进行图像识别，得到第二图像标签，以此对原始图像识别模型进行参数调整，得到初步图像识别模型；构建图像数据集；根据初步图像识别模型对第二样本图像进行图像识别，得到第三图像标签；对初步图像识别模型进行参数调整，得到目标图像识别模型；根据目标图像识别模型对待识别图像进行图像识别本实施例的图像识别方法能够提高对多种对象类型图像的识别准确性。
图像识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011400241.7在审
发明人：王亮;姚建华 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术，特别涉及一种医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取对玻片组织进行采集所得的医学图像；从所述医学图像识别出所述玻片组织因细胞染色形成的染色细胞区域图像；在所述医学图像中识别出目标物间质区域图像；提取所述染色细胞区域图像中与所述目标物间质区域图像相交的染色细胞区域，得到染色免疫细胞区域图像；根据所述染色免疫细胞区域图像的细胞区域面积与所述医学图像中的玻片组织面积之间的比值，确定免疫细胞含量。采用本方法能够提高对医学图像处理所得的医学数据的准确性。
医学图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、终端设备及存储介质-CN202011453289.4在审
发明人：张宇翔;王轶丹;崔宁 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种图像识别方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取目标图像识别模型和非目标图像识别模型的运行状态；若非目标图像识别模型的运行状态是运行中，且目标图像识别模型的运行状态是未运行，停止非目标图像识别模型的运行，运行目标图像识别模型对待识别图像进行图像识别得到图像识别结果；若非目标图像识别模型的运行状态均是未运行，且目标图像识别模型的运行状态是运行中，则发送图像重置提醒；若接收到确定指令，则指示目标图像识别模型对待识别图像进行图像识别得到图像识别结果。本申请能根据用户的需求自动选择对应识别效果的图像识别模型，方便了用户的图像识别操作，提高了图像识别效率。
图像识别方法装置终端设备存储介质

[发明专利]一种骨髓细胞形态学人工智能模拟教学系统及其方法-CN202010126811.1有效
发明人：杨武晨;彭贤贵;张曦;张诚;张洪洋;墙星;李佳 -专利权人：中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G09B5/02 文献下载
摘要：本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种骨髓细胞形态学人工智能模拟教学系统及其方法，包括显微镜、CCD摄像机、计算机系统、储存器和显示器；计算机系统包括细胞信息单元、细胞识别单元、和细胞信息显示单元；细胞识别单元包括图像采集模块、图像预处理模块、图像分割模块、细胞圈定模块、特征提取模块、特征选择识别模块、分类识别模块、信息提取模块。本发明在学习细胞的状态下，开启人工智能细胞识别模式，在点击目的细胞，进行学习指导求助的情况下，点击该细胞，系统将提示该细胞的名称，并报告实时检测的数据，如名称、大小、纹理、形状、颜色等特征，解决学生的困惑，将大大的提高学生的学习兴趣，也能提高细胞形态教学的教学效率。
一种骨髓细胞形态学人工智能模拟教学系统及其方法

[发明专利]一种利用高速成像装置进行图像识别的方法及系统-CN202110310082.X有效
发明人：陈宏强;龙孟平;胡涛波;孟冠雄 -专利权人：天津凌视科技有限公司;北京大学肿瘤医院
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本公开涉及一种利用高速成像装置进行图像识别方法及系统，其中方法包括：对将经过离心操作所获取的多个细胞的上清去除，并将去除了上清的多个细胞重悬于细胞固定液中；对经过重悬的细胞固定液进行移液处理以获得待检测液体；利用高速成像装置对待检测液体中的所有细胞进行单细胞图像采集，以获取每个细胞的图像数据；对每个细胞的图像数据进行特征提取，以获得每个细胞的多个基础特征确定每个细胞的多个图像特征；以及利用识别细胞类型的卷积神经网络组件对每个细胞的多个图像特征进行识别，以确定每个细胞的细胞类型，根据每个细胞的细胞类型确定每种细胞类型的细胞的数量，并基于每种细胞类型的细胞的数量确定每种细胞类型的细胞的数量比例。
一种利用高速成像装置进行图像识别方法系统

[发明专利]一种计算机图像识别细胞分离方法及系统-CN201210212331.2无效
发明人：蒋丽华;曹毅;杨军;郑小林;胡宁 -专利权人：重庆城市管理职业学院
申请日： 2012-06-26 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： C12N5/00 文献下载
摘要：一种计算机图像识别细胞分离方法及系统，其是应用细胞染色原理，针对不同待分离目标细胞选取添加不同的染料，由于细胞种类不同，使得染出来的细胞呈现不同的颜色，利用计算机图像颜色识别技术，辨别不同颜色的细胞，并结合电泳分离技术，达到分离不同种类细胞的目的。本发明具有具有自动化程度高、效率高、应用面广、洁净度高，细胞污染小、设备简单，成本低廉等优点。
一种计算机图像识别细胞分离方法系统

[发明专利]一种基于类哺乳动物视网膜结构人工神经网络的图像识别与分类方法-CN202210106613.8在审
发明人：刘海龙;王振东;孙丽飞;孙长凯;马翔;关水;刘蓉;苏志勋;孙长森;汪德刚 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于类哺乳动物视网膜结构人工神经网络的图像识别与分类方法，属于人工智能(人工神经网络)图像识别与分类领域。本发明的目的是借鉴哺乳动物视网膜结构及其电学活动特性构建一种人工神经网络模型，最终实现对图像识别与分类任务性能的提升。实现该目的的大概思路是1)对哺乳动物视网膜网络电学特性活动进行建模仿真，2)获得视网膜各种功能细胞及其突触连接的输入输出映射曲线与拟合函数，3)以此为基础构建类视网膜前端特征提取网络，4)通过与后端卷积神经网络相结合实现一种新型的类视网膜人工神经网络结构的图像识别模型
一种基于哺乳动物视网膜结构人工神经网络图像识别分类方法

[发明专利]智能癌变细胞识别系统及方法、云平台、服务器、计算机-CN201710792863.0在审
发明人：刘宇红;彭琳钰;蒋明怀 -专利权人：刘宇红;蒋明怀
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于医疗图像识别技术领域，公开了一种智能癌变细胞识别系统及方法、云平台、服务器、计算机，包括图像采集模块，获取待识别细胞标本图像信息；前端处理模块，用于将获取的待识别细胞标本图像数据进行压缩处理；专家云平台，在云服务端搭建软件平台建立图像分析系统，利用深度学习卷积神经网络，建立细胞图像训练数据库，将获取的图像信息进行识别，将明确判定的病变细胞识别并输出至显示模块；诊断建议模块，用于显示病状结果外，上传至专家云平台的同时，提供某较大概率的病状识别参考信息；显示模块，将准确识别的病状结果显示。
智能癌变细胞识别系统方法平台服务器计算机

[发明专利]一种基于卷积神经网络的体液细胞显微图像识别方法-CN201710803598.1在审
发明人：梁光明;邱立华;闫妍 -专利权人：湖南友哲科技有限公司
申请日： 2017-09-08 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的体液细胞显微图像识别方法，体液细胞显微图像的识别方法，具体包括先遍历训练集的图片，计算出归一化的尺寸；对训练集中大小、种类不同的细胞图像进行归一化处理，得到尺寸一致的细胞图像；搭建卷积神经网络；训练卷积神经网络；对细胞图片测试集输入网络得到细胞识别结果，准确率达98.6％。
一种基于卷积神经网络体液细胞显微图像识别方法

[发明专利]图像识别系统、方法、电子设备及计算机存储介质-CN202211654201.4在审
发明人：程念胜;潘慧杰;韩伟 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像识别系统、方法、电子设备及计算机存储介质，该图像识别系统包括：文件存储模块、图像识别模块和数据处理模块；文件存储模块与数据处理模块相连接，数据处理模块与图像识别模块相连接；文件存储模块，用于存储待识别图像和数据处理模块发送的图像识别结果；数据处理模块，用于将文件存储模块中的待识别图像发送至图像识别模块的文件输入路径，并从图像识别模块的文件输出路径获取图像识别结果，将图像识别结果发送至文件存储模块；图像识别模块，用于对文件输入路径中的待识别图像进行图像识别，获得图像识别结果，并将图像识别结果存储至输出路径。本申请实施例提供的图像识别系统能够提升用户的使用体验。
图像识别系统方法电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种基于图像识别模型的图像识别方法及装置-CN202211320088.6在审
发明人：黄茂芹 -专利权人：广东赛昉科技有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别模型的图像识别方法及装置，包括基于图像识别模型的图像识别装置主体与电子设备结构，所述基于图像识别模型的图像识别装置主体包括待识别图像获取模块、灰度化处理模块、边缘检测模块、图像信息提取模块、图像类别匹配模块、图像识别模块与图像融合模块。本发明所述的一种基于图像识别模型的图像识别方法及装置，利用与各图像轮廓区域的图像类别最匹配的图像识别模型对各图像轮廓区域的图像进行识别，达到了较好的图像识别效果，由于各个图像轮廓区域的识别结果较为准确，则按照待识别图像中所有图像轮廓的位置，对所有识别结果进行图像融合得到的最终图像也更清楚准确。
一种基于图像识别模型方法装置

[发明专利]荧光原位杂交图像的细胞核分割方法及系统-CN201810597308.7有效
发明人：刘娟;陈哲;袁静萍;汤永飞;贺华;段慧芳 -专利权人：武汉海星通技术股份有限公司
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种荧光原位杂交图像的细胞核分割方法及系统，所述方法通过预处理、二值化、孔洞填充、形态学操作、二次分水岭等处理过程，实现FISH图像中细胞核的识别、分割。所述系统包括FISH图像接收模块、图像预处理模块、细胞核检测模块和报告生成模块。本发明在对乳腺癌、胃癌及其他癌细胞的FISH图像进行分割得到细胞核区域的时候，能够通过多次预处理减少图像荧光散射效果，可有效改善直接分水岭容易产生过分割的问题，从而提升FISH图像识别细胞的分割质量。
荧光原位杂交图像细胞核分割方法系统

[发明专利]基于神经网络的人脸识别方法及系统-CN202110817250.4在审
发明人：张军 -专利权人：上海德衡数据科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供的基于神经网络的人脸识别方法及系统，获取目标信息以及人脸图像互动信息，并对人脸图像识别设备进行图像识别，得到人脸图像识别设备的设备图像识别，进而，依据设备图像识别，确定人脸图像互动描述，对人脸图像识别设备进行异常检测，以确定人脸图像识别设备是否存在人脸图像互动异常，针对人脸图像中的人脸图像互动，关注的是人脸图像设备和管控设备之间的交互互动，而不是人脸图像设备和管控设备自身的设备异常，通过依据人脸图像识别设备的人脸图像互动描述构建设备图像识别，分析人脸图像识别设备是否存在人脸图像互动的异常，实现了自动化的人脸图像识别设备人脸图像互动异常检测，提高了人脸图像识别的准确性。
基于神经网络识别方法系统

[发明专利]模型优化方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910212727.9在审
发明人：林丹峰 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：利用指定场景下采集的图像确定当前使用的第一图像识别模型在进行图像识别时的第一图像识别准确度；利用指定场景下采集的图像确定第二图像识别模型在进行图像识别时的第二图像识别准确度；所述第二图像识别模型是通过对所述第一图像识别模型进行深度优化处理得到的；根据所述第一图像识别准确度和所述第二图像识别准确度确定当前使用的图像识别模型是否从第一图像识别模型切换为第二图像识别模型。本申请有利于提高对指定场景下的图像的识别准确度。
模型优化方法装置电子设备存储介质