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[发明专利]用于识别和量化异常的方法与设备-CN201780025987.4有效
发明人： R·泽巴泽;Y·彭 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16B45/00 文献下载
摘要：一种构建异常量化器的方法包括：生成至少一个第一选定数据集和至少一个第二选定数据集；至少一个第一选定数据集包括正常的群体或样本的测量结果；至少一个第二选定数据集包括异常的群体或样本的测量结果；通过对数据集进行成像化来生成图像或图；使用第一数据集来识别图像或图中的正常区域；使用第二数据集来识别图像或图中的异常区域；根据正常区域和异常区域的比较来确定异常的定义；接收或访问至少一个第三数据集，至少一个第三数据集包括已知正常的和异常的群体或样本的测量结果；针对一个或多个预设的性能标准来测试初始定义的异常的性能；和当达到最佳性能时输出异常量化器。
用于识别量化异常方法设备

[发明专利]用于识别和量化异常的方法与设备-CN202310124797.5在审
发明人： R·泽巴泽;Y·彭 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种构建异常量化器的方法包括：生成至少一个第一选定数据集和至少一个第二选定数据集；至少一个第一选定数据集包括正常的群体或样本的测量结果；至少一个第二选定数据集包括异常的群体或样本的测量结果；通过对数据集进行成像化来生成图像或图；使用第一数据集来识别图像或图中的正常区域；使用第二数据集来识别图像或图中的异常区域；根据正常区域和异常区域的比较来确定异常的定义；接收或访问至少一个第三数据集，至少一个第三数据集包括已知正常的和异常的群体或样本的测量结果；针对一个或多个预设的性能标准来测试初始定义的异常的性能；和当达到最佳性能时输出异常量化器。
用于识别量化异常方法设备

[发明专利]识别图像中对象之间的间隙的方法和装置-CN201680051032.1有效
发明人： R·泽巴泽;Y·彭 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2016-09-02 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：一种用于识别图像中对象之间的间隙的计算机实现的方法，所述方法包括：检测所述图像中或所述图像的二值化版本中所述对象的轮廓；在所述图像中或交叉区域中定位所述对象之间的至少一个路径或间隙，所述交叉区域为至少包含所述对象的相应部分的所述图像的一部分：确定所述图像的或所述交叉区域的相应的一个或多个行和列的代表性衰减或密度；识别第一像素和第二像素，所述第一像素为具有代表性衰减或密度为0的列中的像素，所述第二像素为具有代表性衰减或密度为0的行中的像素；通过识别边界中的两个或更多中的每一个上的至少一个第一像素或第二像素来确定两个或更多所述边界之间是否存在路径或间隙；以及检测至少两个边界之间的一个或多个路径；并且输出指示一个或多个检测的路径的结果。
识别图像对象之间间隙方法装置

[发明专利]给图像分配颜色的方法和系统、计算机可读存储介质-CN202110259564.7在审
发明人： R·泽巴泽;Y·彭 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2014-09-10 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明提供一种给图像分配颜色的方法和系统、计算机可读存储介质。一种给图像或所述图像的一部分分配颜色的计算机实现的方法和系统。所述方法包括以下步骤：在所述图像或所述图像的一部分内通过像素或体元值分割像素或体元的群集；以及(a)突出显示所述图像或所述图像的一部分内的特征，或者(b)模糊或掩蔽所述图像或所述图像的一部分中的细节，所述(a)突出显示所述图像或所述图像的一部分内的特征或者所述(b)模糊或掩蔽所述图像或所述图像的一部分中的细节包括：给所述图像或所述图像的一部分中的具有所述像素或体元的群集中的像素或体元值的每一个像素或体元分配颜色。
图像分配颜色方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]用于给图像分配颜色的方法和系统、计算机可读存储介质-CN201480050458.6有效
发明人： R·泽巴泽;Y·彭 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2014-09-10 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：用于给图像分配颜色的方法和系统、计算机可读存储介质。一种用于给图像或其部分分配颜色的方法和系统，该方法包括：选择用于给图像或其部分分配的颜色的序列；确定图像或其部分内的最小强度IMIN；确定图像或其部分内的最大强度IMAX；并且根据(I)确定针对每个像素或体元i的相对强度值RIV(i)，(I)，其中，I(i)是像素或体元i的强度，并且f是预先选择的函数(例如重新排列归一化值)；以及基于相对强度值和序列中的每个颜色的顺序，给图像或其部分中的至少一些像素分配颜色。
用于图像分配颜色方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]用于图像分割和识别的方法和系统-CN202010565821.5在审
发明人：彭宇 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于图像分割和识别的方法和系统，该系统包括：训练子系统，其配置为利用包含与相应的分割注释相关联的图像的带注释的训练数据来训练分割机器学习模型，从而生成训练的分割机器学习模型；模型评估器；分割子系统，其配置为利用经过训练的分割机器学习模型对图像中的结构或材料进行分割。模型评估器配置为通过以下评估分割机器学习模型i)对分割子系统进行控制以利用分割机器学习模型对与现有的分割注释相关联的至少一个评估图像进行分割，从而生成带注释的评估图像的分割，ii)形成带注释的评估图像的分割与现有的分割注释的比较；如果比较表明分割机器学习模型是令人满意的，则部署或释放训练的分割机器学习模型以供使用。
用于图像分割识别方法系统

[发明专利]基于图像中的结构或材料分割的机器学习分类方法与系统-CN202010563984.X在审
发明人：彭宇 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图像中的结构或材料分割的机器学习分类方法与系统。用于对受试者的图像中的结构或材料进行分类的系统包括：分割器，其配置为形成图像中的结构或材料的一个或多个分割，并根据分割生成图像的一个或多个分割图，一个或多个分割图包括从一个或多个相应的预定义的类别集合中分配的分割图的像素或体素的类别；分类器，其实现经过训练的分类机器学习模型，该经过训练的分类机器学习模型配置为基于分割图生成一个或多个分类，并将表示结构或材料或者受试者落入相应分类的可能性的各分数分配给分类；以及输出部，其用于输出表示分类和分数的结果。
基于图像中的结构材料分割机器学习分类方法系统

[发明专利]图像分析方法和系统-CN202010564495.6在审
发明人：彭宇 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像分析方法和系统。所述方法包括：量化从受试者的医学图像分割和识别的一个或多个特征；从与所述受试者有关的非图像数据中提取临床相关特征；利用经过训练的机器学习模型评估从医学图像中分割的量化特征和从非图像数据中提取的特征；输出一个或多个特征评估结果。
图像分析方法系统

[发明专利]用于在图像中选择感兴趣区域的方法和系统-CN202010566588.2在审
发明人：彭宇 -专利权人： 斯特拉克斯私人有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种用于在图像中选择感兴趣区域的方法和系统。用于在图像中选择一个或多个感兴趣区域(ROI)的计算机实现方法包括：识别从图像中分割出的一个或多个感兴趣对象；识别对象的预定义的标志；通过参照标志对对象进行形态学测量，确定与对象有关的参考形态学测量；根据参考形态学测量从对象中选择一个或多个ROI，包括识别ROI相对于参考形态学测量的位置；以及输出选择的一个或多个ROI。
用于图像选择感兴趣区域方法系统

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