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[发明专利]一种胚胎质量确定方法、装置、设备及存储介质-CN202310899063.4在审
发明人：郭亚仙;王陆权;周文静;励红峰;史振志 -专利权人：广州市华粤行医疗科技有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种胚胎质量确定方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：获取待测胚胎的内细胞团的图像；对内细胞团的图像进行特征提取，得到内细胞团的纹理特征，纹理特征用于表征内细胞团的纹理变化程度；根据内细胞团的纹理特征，得到内细胞团的致密化参数，致密化参数用于表征待测胚胎的质量。应用本申请实施例，可以选择出最优质胚胎。
一种胚胎质量确定方法装置设备存储介质

[发明专利]透明带厚度确定方法、装置和计算机设备-CN202310254689.X在审
发明人：王雪峰;崔晓锋;史振志;王陆权;励红峰 -专利权人：广州市华粤行医疗科技有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，提供一种透明带厚度确定方法、装置和计算机设备，可以提高透明带厚度的分析效率。本申请中，从细胞图像里分割出透明带的掩膜；当透明带的掩膜被完整分割时，检测得到透明带内轮廓和透明带外轮廓，并对透明带外轮廓进行采样，得到多个外轮廓采样点；获取多个外轮廓采样点与透明带外轮廓的中心点间的连线，基于连线与透明带内轮廓的相交情况，得到与外轮廓采样点相对应的内轮廓采样点；基于外轮廓采样点与对应的内轮廓采样点间的距离，确定透明带的厚度。
透明厚度确定方法装置计算机设备

[发明专利]囊胚期胚胎特征分析方法、装置和分析系统-CN202310254712.5在审
发明人：史振志;王雪峰;周文静;王陆权;郭亚仙 -专利权人：广州市华粤行医疗科技有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请涉及辅助生殖技术领域，提供一种囊胚期胚胎特征分析的方法、装置和胚胎分析系统，相较于端到端的AI模型而言，分析过程和特征较为可见。本申请中，对囊胚期胚胎图像分割得到的滋养层掩膜进行轮廓提取，得到滋养层外轮廓和滋养层内轮廓；获取滋养层外轮廓的中心点，对滋养层外轮廓进行多次采样，得到外轮廓采样点集；获取外轮廓采样点集里的各外轮廓采样点与中心点间的连线，基于各连线与滋养层内轮廓间的交点，得到内轮廓采样点集；基于同一采样次序的外轮廓采样点与内轮廓采样点间的距离，得到各采样次序对应的外内点对距离；将各采样次序对应的外内点对距离映射至坐标系，得到波形，根据波峰个数，得到滋养层上的细胞的估计数。
囊胚胚胎特征分析方法装置系统

[发明专利]一种检测提上睑肌肌力的方法及装置-CN202011249622.X有效
发明人：熊柯;张帆;郑毅旭;郭学东;刘明迪;王陆权;覃楚渝 -专利权人：南方医科大学南方医院
申请日： 2020-11-10 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： A61B5/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种检测提上睑肌肌力的方法及装置，该方法包括：输入人脸图片，对人脸图片进行变换，得到变换后的人脸图片；将变换后的人脸图片作为上睑检测模型的输入，上睑检测模型输出上下眼睑边缘的高度h1以及眉毛的活动高度h2，根据上下眼睑边缘的高度h1以及眉毛的活动高度h2得到提上睑肌肌力值P。本发明的上睑检测模型通过深度学习可以自动识别眼睑和眉毛，进而算出上下眼睑缘的一个距离h1以及眉毛上下活动的高度h2，最终即可准确地计算出提上睑肌肌力值P。本发明通过运用深度学习技术，经过图像训练后能快速、精准地识别人的眼部，然后运用算法对眼部活动时不同数据的处理得到提提上睑肌力的情况，所得结果快速、客观、准确、稳定。
一种检测提上睑肌肌力方法装置

[发明专利]一种基于MDP-net的玻璃体混浊分级筛查方法及装置-CN202111232478.3在审
发明人：刘明迪;覃楚渝;杜倩宜;陈子源;杨凌风;劳俊星;郭学东;王陆权;熊红莲;曾亚光;韩定安 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明所述一种基于MDP‑net的玻璃体混浊分级筛查方法及装置，眼睛玻璃体超声图像自适应分割模型与严重程度分类算法通过深度学习可以分割出眼睛玻璃体超声图像中晶状体、类梯形玻璃体腔和混浊灶区域，然后计算类梯形玻璃体腔与混浊灶区域的比值，再根据所求的比值分出玻璃体浑浊的严重程度本发明通过运用深度学习技术，经过图像训练后能快速、精准地判定筛查患者玻璃体混浊严重程度，所得结果快速、客观、准确、稳定。
一种基于 mdp net 玻璃体混浊分级方法装置

[实用新型]散斑血流成像装置-CN202120374310.5有效
发明人：刘桐生;王陆权;许祥丛;黄铭斌;关财忠;伍海龙;邓永平;梁均耀;彭建中;郭学东;王茗祎;曾亚光;韩定安 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： A61B5/026 文献下载
摘要：本申请公开了一种散斑血流成像装置，涉及光学成像技术领域，其中散斑血流成像装置，包括：偏振光产生模块，包括第一偏振片，所述偏振光产生模块用于产生平行的偏振光；图像采集模块，包括第二偏振片，所述图像采集模块用于进行图像采集，所述第二偏振片的偏振方向与所述第一偏振片的偏振方向正交，所述图像采集模块的光路与所述偏振光产生模块的光路相互垂直；半反半透镜，设置在所述偏振光产生模块与所述图像采集模块的光路交汇处，所述半反半透镜用于将所述偏振光产生模块射出的偏振光反射至样品上。根据本申请的散斑血流成像装置，能够过滤样品表面反射光，提高成像深度。
血流成像装置

[发明专利]散斑血流成像方法及电子设备、计算机可读存储介质-CN202110167490.4在审
发明人：刘桐生;王陆权;许祥丛;黄铭斌;关财忠;伍海龙;邓永平;梁均耀;彭建中;郭学东;王茗祎;曾亚光;韩定安 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： A61B5/026 文献下载
摘要：本申请公开了一种散斑血流成像方法及电子设备、计算机可读存储介质，涉及图像处理领域，其中散斑血流成像方法包括：采集样品的原始血流散斑数据；根据所述原始血流散斑数据，提取多个原始光强矩阵；对每个所述原始光强矩阵进行主成分分析，得到对应的成分组；其中，所述成分组与所述原始光强矩阵一一对应；根据所述成分组，得到血流光强信号和组织光强信号；根据多个所述血流光强信号与多个所述组织光强信号，得到血流分布图。根据本申请的散斑血流成像方法，通过采用主成分分析，提取血流光强信号与组织光强信号，进行成像，成像速度快、准确性高。
血流成像方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于U-Net神经网络的眼底视盘分割方法-CN202110167061.7在审
发明人：曾亚光;郭学东;熊红莲;韩定安;黄铭斌;许祥丛;王陆权;覃楚渝;刘明迪;翁祥涛 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： A61B3/12 文献下载
摘要：本发明提供了本发明一实施例中的一种基于U‑Net神经网络的眼底视盘分割方法，包括如下步骤：采集多张原始眼底图像；对多张原始眼底图像进行预处理；对预处理后的多张原始眼底图像的视盘区域进行标记；构建U‑Net神经网络，并利用U‑Net神经网络对原始眼底图像以及标记好视盘区域的眼底图像进行训练验证以获取U‑Net神经网络模型；利用U‑Net神经网络模型对眼底图像的视盘区域进行识别分割。本发明能够辅助医生得出准确而有效的杯盘比，辅助医生作出治疗方法，加快了对患者青光眼轻重程度的辨别速度，减少了医生主观因素导致的误诊情况的发生。
一种基于 net 神经网络眼底视盘分割方法

[发明专利]一种基于R-Unet的人眼玻璃体混浊程度分级方法-CN202110167013.8在审
发明人：熊红莲;郭学东;曾亚光;韩定安;黄铭斌;许祥丛;覃楚渝;刘明迪;王陆权;梁婷婷 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于R‑Unet的人眼玻璃体混浊程度分级方法，包括如下步骤：采集人眼玻璃体图像；对人眼玻璃体图像进行预处理，并根据预处理后的人眼玻璃体图像获取训练数据集；构建R‑Unet卷积神经网络，利用R‑Unet卷积神经网络对训练集以及验证集进行训练验证以获取R‑Unet卷积神经网络模型；利用R‑Unet卷积神经网络模型对人眼玻璃体图像的混浊灶区域以及腔梯形区域进行分割；计算混浊灶区域与腔梯形区域的面积比例，并根据面积比例对人眼玻璃体混浊程度进行分级。本发明可以自动对人眼玻璃体混浊程度进行分级判断，能够帮助医生快速作出临床诊断与干预，辅助医生作出治疗方案，加快了对玻璃体混浊程度的辨别速度，减少了医生主观因素导致的误诊情况的发生。
一种基于 unet 玻璃体混浊程度分级方法

[发明专利]一种基于PCA的加速随机森林训练的视网膜分层方法-CN202110116328.X在审
发明人：陈勇;王陆权;曾亚光;韩定安;熊红莲;郭学东;许祥丛;黄铭斌;覃楚渝;刘明迪 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于PCA的加速随机森林训练的视网膜分层方法，包括如下步骤：采集多张人眼视网膜图像；构建随机森林模型；提取多张人眼视网膜图像的第一图像特征；使用PCA算法对第一图像特征进行降维处理以获取第二图像特征；利用第二图像特征训练随机森林模型；利用训练好的随机森林模型对人眼视网膜图像进行边界追踪以完成人眼视网膜的分层。本发明减少了低权重的信息，提高了维度间的独立性，提高了随机森林模型对于视网膜图像的分层效率。
一种基于 pca 加速随机森林训练视网膜分层方法

[发明专利]一种基于Dense-Unet的玻璃体浑浊程度评级方法-CN202110116044.0在审
发明人：王茗祎;王陆权;熊红莲;曾亚光;陈勇;韩定安;梁桐欣;刘明迪;覃楚渝;郭学东;许祥丛 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Dense‑Unet的玻璃体浑浊程度评级方法，包括如下步骤：采集玻璃体图像；对玻璃体图像进行预处理，并根据预处理后的玻璃体图像获取训练数据集；构建Dense‑Unet神经网络，利用训练数据集训练Dense‑Unet神经网络；利用训练好的Dense‑Unet神经网络对预处理后的玻璃体图像进行分割以获取感兴趣区域；根据感兴趣区域计算玻璃体浑浊灶面积比例，并根据玻璃体浑浊灶面积比例对玻璃体浑浊程度进行评级。本发明能够帮助医生快速作出临床诊断与干预，辅助医生作出治疗方案，加快了对玻璃体浑浊程度的辨别速度，减少了医生主观因素导致的误诊情况的发生。
一种基于 dense unet 玻璃体浑浊程度评级方法

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