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[发明专利]藻类分析方法-CN201911264306.7有效
发明人：陈睿;夏浩涵;王明翠 -专利权人：上海睿钰生物科技有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：一种藻类分析方法，包括：由云服务器接收包含藻类的显微图像，其中所述显微图像中还包含用于确定放大倍率的标尺图案；所述云服务器根据所述标尺图案确定放大倍率；以及所述云服务器根据所述放大倍率分析所述显微图像，
藻类分析方法

[发明专利]酵母分析方法-CN201911264590.8有效
发明人：陈睿;夏浩涵;王明翠 -专利权人：上海睿钰生物科技有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种酵母分析方法，包括：由云服务器接收包含酵母的显微图像，其中所述显微图像中还包含用于确定放大倍率的标尺图案；所述云服务器根据所述标尺图案确定放大倍率；以及所述云服务器根据所述放大倍率分析所述显微图像，
酵母分析方法

[发明专利]白带显微图像细胞识别方法-CN201911071502.2在审
发明人：侯剑平;王超;赵万里;王聪;刘聪 -专利权人：安图实验仪器（郑州）有限公司
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种白带显微图像细胞识别方法，S1，通过医学显微镜对放置的白带样本拍摄20张显微图像；S2，对每一张所述显微图像上的各类细胞的位置进行检测并进行类别识别；S2.1，通过改进的YOLOv3‑tiny算法模型找出所有疑似细胞的位置；S2.2，采用Resnet50算法模型对每一张显微图像上的细胞区域进行分类，统计每一张显微图像的细胞识别结果中各类细胞的个数，然后汇总20张显微图像上的各类细胞个数；S3
白带显微图像细胞识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的无透镜显微成像系统及方法-CN202010848884.1在审
发明人：杨程;沈心雨;闫锋;曹雪芸;林岚昆;孟云龙 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的无透镜显微成像系统及方法，涉及无透镜显微成像领域，包括：无透镜显微成像模块，包括样品微腔，用于装载细胞样品，样品微腔的底部紧贴图像传感器芯片的表面，图像传感器芯片用于记录细胞样品的投影显微图像；光源模块，用于在细胞样品成像时提供光源；微流控模块，用于向样品微腔中定量注入细胞样品；明场显微镜，用于记录细胞样品的明场显微图像；图像处理与显示模块，用于将相同视场下的投影显微图像和明场显微图像一一对应生成图像对，并根据各图像对训练得到深度学习网络模型，并显示模型训练结果。有益效果是在保持无透镜显微的大视场优势的同时提高了成像分辨率，也能在成像风格上更接近于显微镜的效果。
一种基于深度学习透镜显微成像系统方法

[发明专利]一种快速检测木质纤维材料中导管细胞形态特征的方法-CN201710729079.5有效
发明人：王玉荣;孙海燕;吕建雄;赵荣军;任海青 -专利权人：中国林业科学研究院木材工业研究所
申请日： 2017-08-23 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G01N15/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种快速检测木质纤维材料中导管细胞形态特征的方法，属于木质纤维材料显微结构检测技术领域。该方法首先是为获取显微图像，对木质纤维材料进行样品前期制备；将制备好的样品通过光学显微镜获取能分辨出各木质纤维材料各组成细胞的显微图像；对获取的显微图像进行图像像素和实际尺寸比例关系确定及处理，为保证显微图像中导管细胞形态特征的可读性和识别和检测的准确性；设定处理后的显微图像导管细胞形态特征检测的参数；进行导管细胞形态特征检测，最终获得满足设定参数要求的木质纤维材料中导管细胞图像以及导管细胞形态特征数据。
木质纤维材料显微图像导管细胞形态特征中导管细胞形态特征制备检测尺寸比例关系检测技术领域光学显微镜参数要求快速检测图像像素细胞图像显微结构自动获取圆度可读性分辨测试细胞填补保证

[发明专利]基于神经网络的双光子荧光显微图像复原方法、存储介质-CN202010225928.5有效
发明人：廖祥;谌小维;赵雪青 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于神经网络的双光子荧光显微图像复原方法、存储介质。存储介质，首先采集多份同一拍摄区域的双光子荧光显微成像的原始图像数据，构建全卷积神经网络的训练集，然后基于训练集中的样本数据，采用端到端的训练方式对全卷积神经网络进行训练，最后获取复原前的双光子荧光显微图像的图像数据，并将图像数据输入训练完成的全卷积神经网络中，得到复原的双光子荧光显微图像。采用本发明的基于神经网络的双光子荧光显微图像复原方法、存储介质，利用训练好的全卷积神经网络可以对任何被噪声或模糊感染的双光子荧光显微成像进行复原，得到清晰真实的复原图像。
基于神经网络光子荧光显微图像复原方法存储介质

[发明专利]一种基于多帧图像超分辨的芯片显微相位恢复方法和装置-CN201910393981.3有效
发明人：曹汛;蔡悦;华夏 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多帧图像超分辨的芯片显微相位恢复方法及其装置，属于计算机视觉和深度学习领域。该方法主要包括以下步骤：拍摄多帧芯片显微图像、随机打乱各帧图像，将输入的多帧芯片显微图像做两两对齐、将补偿后的图像合并成单帧特征图、恢复单帧特征图的高频细节、进行网络预训练，并在少量芯片显微多帧图像上进行迁移训练、对芯片显微多帧图像直接进行超分辨、将超分辨后的芯片显微图像进行常规相位恢复处理，得到重建后的显微图像。其装置包括：图像获取模块、运动补偿模块、多帧融合模块、单帧超分辨模块、神经网络训练模块、多帧超分辨模块和相位恢复模块。本发明的方法可以大大提高多帧超分辨及之后相位恢复的性能。
一种基于图像分辨芯片显微相位恢复方法装置

[发明专利]一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法-CN201510249414.2在审
发明人：赵洪林;童源;马永奎;张佳岩;呼大明;张中兆 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-05-15 - 公布日： 2015-07-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法，本发明涉及稻瘟病孢子显微图像识别领域。本发明是要解决大田检测通常根据肉眼观察判别不准确、目前实验对样本数需求巨大、传统显微镜孢子计数需要大量时间以及增大对初期灾情的发现难度的问题，而提出的一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法该方法是通过步骤一成原始图像转灰度图；步骤二将灰度图进行图像增强处理；步骤三得到二值化效果图；步骤四得到去噪效果图；步骤五得到疑似稻瘟病孢子的图形轮廓；步骤六识别出稻瘟病孢子显微图像，最终完成稻瘟病孢子的识别并统计稻瘟病孢子数量等步骤实现的本发明应用于稻瘟病孢子显微图像领域。
一种基于图像处理模式识别技术稻瘟病孢子显微识别方法

[发明专利]一种显微图像设备的偏色自动矫正方法-CN202311021909.0在审
发明人：郑敏东;刘明鑫;谢德红 -专利权人：江苏西励科技有限公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04N9/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种显微图像设备的偏色自动矫正方法，包括：采用显微图像设备获取图像，将图像分解为R、G、B三通道图像；估测图像照明光源参数，将参数对应转换成CIE 1964XYZ值并计算其色品值；计算图像相关色温参数；计算偏色参数；根据偏色参数对采集到的图像偏色矫正。本发明依据显微图像设备的实际应用需求，提出无需考虑具体照明光源的情况，从图像处理的角度提出一种偏色自动矫正方法，且方法算法复杂度相对较小，以同时适应显微图像设备中的实时视频处理。
一种显微图像设备自动矫正方法

[发明专利]一种显微图像的快速全景拼接方法及系统-CN202010439003.0有效
发明人：谷秀娟;向北海;许会 -专利权人：湖南国科智瞳科技有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种显微图像的快速全景拼接方法，利用端到端的网络可实现由粗到细的光流估计，计算速度快，光流估计精准，完全能达到边图像采集边计算的要求；结合空间变换网络，该空间变换网络可直接从光流特征图中预测变换矩阵，并根据该变换矩阵对局部显微图像进行空间变换，使相邻局部显微图像的重叠区域精准对齐；然后采用渐入渐出的线性融合方式对对齐显微图像的重叠区域进行线性融合，可以有效的消除融合后图像的缝隙和重影，实现无缝拼接；最后利用双边滤波对全景融合显微图像进行全景渲染，以消除拼接后的融合缝隙生成无缝拼接图像。
一种显微图像快速全景拼接方法系统

[发明专利]一种基于多模态显微成像和深度学习的癌症智能诊断方法-CN202111173431.4在审
发明人：尹建华;许志兵;吴进锦;尚慧;王慧捷;王子函 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态显微成像和深度学习的癌症智能诊断方法，涉及显微光学图像采集和生物医学图像处理的技术领域。所述方法包括：使用荧光偏振显微镜采集生物组织切片的明场、荧光和偏振显微图像，并进行图像预处理；将荧光、偏振显微图像输入到卷积神经网络进行预训练，获取若干卷积层的图像特征；建立明场显微图像训练网络，在若干卷积层中按照加权融合的方式进行多次特征融合；基于神经网络训练结果，动态调整荧光和偏振显微图像特征的权重系数，建立最佳癌症诊断模型。本发明提供的癌症智能诊断方法中三种图像反映的特征信息互异却相互补充，进行特征融合后可以实现更快捷、更高准确率且更加复杂的癌症智能诊断。
一种基于多模态显微成像深度学习癌症智能诊断方法

[发明专利]一种砂岩薄片显微图像的自动分割方法-CN201811085809.3在审
发明人：姜枫 -专利权人：姜枫
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种砂岩薄片显微图像的自动分割方法，其步骤是：1)采用超像素分割技术，将砂岩正交偏光显微图像预分割为图像块；2)基于正交偏光显微图像，提取图像块颜色特征和纹理特征并构建特征向量；3)基于单偏光显微薄片图像，采用边界检测技术提取图像边界特征；4)基于砂岩颗粒样本数据集训练支持向量机分类器；5)使用训练过的分类器，预测每个图像块属于石英、长石、岩屑的概率，通过预设条件标注图像块类型；6)使用标签传播算法预测未标注类型图像块的类型；7)合并类型相同、边界特征强度较低的相邻图像块。本方法运用图像处理技术、机器学习方法和数据挖掘方法，结合同一张砂岩薄片得到的正交偏光显微图像和单偏光显微图像，对砂岩薄片中包含的矿物颗粒进行自动分割，降低人工分工的时间和经济成本，提高分割准确性。
显微图像砂岩自动分割图像块偏光正交边界特征提取图像单偏光标注支持向量机分类器边界检测技术图像处理技术图像块类型相邻图像块机器学习经济成本颗粒样本矿物颗粒数据挖掘算法预测特征向量纹理特征显微薄片像素分割颜色特征预设条件分类器数据集预分割构建石英岩屑长石标签图像分工合并分割概率预测传播

[发明专利]基于显微图像的尿液检测方法-CN202111666181.8在审
发明人：闵浩迪 -专利权人：攸太科技（台州）有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G01N33/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于显微图像的尿液检测方法，属于生物检测领域，解决了现有技术中存在的常规镜检仪器难以提取和保存尿液样本相关信息的问题。该基于显微图像的尿液检测方法包括:将尿液注入样本检测腔室；控制背景光源的光透过所述样本检测腔室的腔壁进入所述样本检测腔室；透过所述样本检测腔室采集所述尿液的显微图像信息。本发明提供的基于显微图像的尿液检测方法容易提取和保存尿液样本相关信息并且检测流程简单。
基于显微图像尿液检测方法

[实用新型]一种激光粒度分布测试仪-CN201420792106.5有效
发明人：周已欣 -专利权人：周已欣
申请日： 2014-12-16 - 公布日： 2015-11-25 - 主分类号： G01N15/02 文献下载
摘要：本实新型提供的这种激光粒度分布测试仪，由激光管组件(1)及依次安装于后的测试皿(3)、光电转换装置(4)、光信号转换装置(6)、计算机(5)，以及测试皿(3)的下端左侧从左至右依次先后安装的显微图像探测摄像头(10)、显微镜组件(9)，在测试皿(3)的下端右侧、与显微镜组件(9)相对的位置安装的显微图像光源(8)，在显微图像探测摄像头(10)的下端安装的一端与显微图像探测摄像头(10)相连接、另一端与计算机(5)相连接的图像信号转换装置(7)组成。可分别以单独的激光粒度分布测试报告、显微图像形貌和粒度分布测试报告、二者结合的粒度分布测试报告显示测试结果。能够有效的弥补现有激光粒度分布测试仪在遇到针状或片状的颗粒时存在的不足。
一种激光粒度分布测试仪

[发明专利]一种肺部细胞病理快速现场评估系统、方法及计算机可读存储介质-CN201911319501.5在审
发明人：张新;叶德贤;房劬;姜辰希 -专利权人：复旦大学附属中山医院;上海杏脉信息科技有限公司
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： A61B10/02 文献下载
摘要：所述肺部细胞病理快速现场评估系统包括：显微图像采集装置，其包括：载物台，用于承载细胞样本；摄像头，用于拍摄所述细胞样本获得样本的显微图像；图像评估装置，配置有训练后的神经网络模型，所述训练后的神经网络模型用于评估所述显微图像，得到分类为阴性或阳性的评估结果；输出装置，连接于所述图像评估装置，用于将所述评估结果输出给用户。本发明利用神经网络分类模型对所述显微图像采集装置采集到的显微图像进行评估，在手术现场得到评估结果，解决了当前细胞病理诊断复杂耗时，不能即时得到病理诊断结果的问题，有效提高了诊断效率。
一种肺部细胞病理快速现场评估系统方法计算机可读存储介质

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