专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于Transformer的医学图像分类方法-CN202211221618.1有效
  • 唐楚柳;李胜男;陈哲;朱孝辉;尚滨;彭铃淦 - 广州锟元方青医疗科技有限公司
  • 2022-10-08 - 2023-09-26 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于Transformer的医学图像分类方法,属于人工智能技术领域。本发明通过对由胸腹腔积液制成的液基细胞学涂片样本的样本图像进行预处理,得到样本图像对应的二值化掩码图以及二值化掩码图中每个细胞对应的二值掩码图mask;获取用于框选所述二值化掩码图中的每个细胞的第一坐标框,以及获取用于框选所述二值化掩码图中的每个疑似癌细胞的第二坐标框;计算每个第一坐标框与每个第二坐标框的IOU重叠度;对第一坐标框和第二坐标框进行去重;最终对去重后的每个坐标框框选的细胞区域图像通过Transformer细胞分类模型进行分类,利用深度学习技术实现了对样本图像中的病变细胞的精准且快速的分类。
  • 基于transformer医学图像分类方法
  • [发明专利]女性生殖道细胞病理智能分类方法、诊断仪及存储介质-CN201810666160.8有效
  • 丁彦青 - 丁彦青;梁莉;尚滨;徐碧鸿;朱孝辉
  • 2018-06-21 - 2022-11-08 - G06V20/69
  • 本发明公开了一种女性生殖道细胞病理智能分类方法,该方法是在卷积神经网络的基础上实施,具体包括以下步骤:构建女性生殖道细胞智能分类卷积神经网络模型;获取训练样本,训练样本为多个种类女性生殖道细胞图像;对所有女性生殖道细胞图像中的目标细胞进行标注;对标注后的女性生殖道细胞图像进行预处理;将预处理后的女性生殖道细胞图像输入智能分类卷积神经网络模型中,将待检测的女性生殖道细胞图像输入训练完成后的女性生殖道细胞智能分类卷积神经网络模型,获得分类及判断结果。本发明能实现对女性生殖道各类细胞进行阴阳性判断以及对阳性女性生殖道细胞进行具体病变类型分类,实现自动识别分类,达到智能诊断的目的。
  • 女性生殖细胞病理智能分类方法诊断仪存储介质
  • [发明专利]一种基于关联成像的血管中异常细胞不停流成像筛查系统-CN202210043882.4在审
  • 朱孝辉;傅喜泉;白艳锋 - 湖南大学
  • 2022-01-14 - 2022-04-22 - A61B5/00
  • 本发明公开了一种基于关联成像的血管中异常细胞不停流成像筛查系统。该系统包括:激光源、滤波和扩束系统、空间光场调制系统、光纤耦合系统、多模光纤、参考光采集系统、物光采集系统和关联计算模块。激光光源产生激光经过空间滤波后入射到空间光场调制系统,参考光采集系统采集调制后的光场图样,相同的图样也通过光纤耦合系统耦合进长度较短的多模光纤,多模光纤的出射端插入血管然后照射到待成像的血细胞上,物光采集系统收集经血细胞和血管及其周围组织散射后的光。通过对参考光采集系统和物光采集系统采集的信号进行多次关联计算,得到血管中不同位置处血细胞的图像,然后筛查出具有异常特征的细胞。本发明解决了血液中异常细胞含量极低难以通过采样筛查检测的问题,同时还避免了利用多模成像时测量传输矩阵的繁琐过程。
  • 一种基于关联成像血管异常细胞不停系统
  • [发明专利]细胞分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910394263.8有效
  • 尚滨;彭铃淦;朱孝辉 - 广州锟元方青医疗科技有限公司
  • 2019-05-13 - 2021-11-16 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种细胞分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待分析图像输入已训练的目标检测模型,得到待分析图像中各目标细胞的位置信息和初始分类信息,标注信息包括细胞位置信息以及细胞类别信息,根据目标细胞的位置信息分割待分析图像,获得多个目标细胞图像,根据预设的特征提取网络提取目标细胞图像的细胞特征向量,将细胞特征向量输入已训练的SVM模型,得到目标细胞图像中目标细胞归属于各预设类别的概率数据,将概率数据最大的预设类别标记为目标细胞的二次分类信息,当初始分类信息与二次分类信息相同时,将二次分类信息标记为目标细胞的分类结果。采用本方法能够实现对细胞类别的准确确定,提高了细胞识别的准确率。
  • 细胞分类方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]病理切片图像分级方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910393804.5有效
  • 尚滨;彭铃淦;朱孝辉 - 广州锟元方青医疗科技有限公司
  • 2019-05-13 - 2021-11-16 - G06T7/11
  • 本申请涉及一种病理切片图像分级方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待分析病理切片图像以及腺体位置分割参数,根据腺体位置分割参数,将待分析病理切片图像分割为多个待分析腺体图像,将待分析腺体图像输入已训练的卷积神经网络模型,得到腺体图像中各目标腺体的分类信息,卷积神经网络模型是以携带标注信息的样本腺体图像集合作为训练集进行训练得到,标注信息包括腺体类别信息,根据各目标腺体的分类信息,统计待分析病理切片图像中各预设类别的腺体数量以及腺体总量,根据待分析病理切片图像中各预设类别的腺体数量以及腺体总量,确定待分析病理切片图像的分级结果。采用本方法能够提高病理切片分级的准确率。
  • 病理切片图像分级方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]切片图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910393560.0有效
  • 尚滨;彭铃淦;朱孝辉 - 广州锟元方青医疗科技有限公司
  • 2019-05-13 - 2021-09-14 - G06T7/00
  • 本申请涉及一种切片图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括:根据获取的图像分割参数将切片图像分割为多个细胞图像,并将细胞图像输入训练好的卷积神经网络模型,得到分类概率数据,根据分类概率数据,确定细胞图像对应的分类类别,然后统计切片图像中异常类别的细胞图像数量,并计算统计的细胞图像数量占总细胞图像数量的比例数据,当比例数据大于预设比例阈值时,将切片图像标记为异常切片图像。一方面,通过分割切片图像进行细化分析,利于提高切片图像的整体分析准确性,另一方面,通过采用的人工智能的卷积神经网络,提高了单个细胞图像的分类准确率,进而提高了对切片图像的分析准确性。
  • 切片图像处理方法装置计算机设备存储介质

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