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公开(公告)号：CN111815613A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010692369.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于包膜线形态特征分析的肝硬化疾病分期识别方法，其包括：根据超声波图像获取肝包膜的预测膜和真实膜；从预测膜中获取分段斜率的方差VoS、相邻段斜率差的变异系数CV、波动变化的次数NoF；并从真实膜中获取线段的数量NoL；初步预测中，将VoS、NoF以及CV作为输入特征输入以识别“正常-前期”和“中期-后期”两种情况；若初步识别的结果为“正常-前期”，将NoL以及CV作为特征输入轻度识别模型，以判断正常和轻度肝硬化；若初步识别的结果为“中期-后期”，将NoL以及VoS作为特征输入中后期识别模型，以识别中度肝硬化和重度肝硬化。本发明结合肝包膜预测膜和真实膜两种形态下的特征进行分析，可以对肝包膜形态特征进行充分展示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111815613B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010692369.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06V10/762 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供了一种基于包膜线形态特征分析的肝硬化疾病分期识别方法，其包括：根据超声波图像获取肝包膜的预测膜和真实膜；从预测膜中获取分段斜率的方差VoS、相邻段斜率差的变异系数CV、波动变化的次数NoF；并从真实膜中获取线段的数量NoL；初步预测中，将VoS、NoF以及CV作为输入特征输入以识别“正常‑前期”和“中期‑后期”两种情况；若初步识别的结果为“正常‑前期”，将NoL以及CV作为特征输入轻度识别模型，以判断正常和轻度肝硬化；若初步识别的结果为“中期‑后期”，将NoL以及VoS作为特征输入中后期识别模型，以识别中度肝硬化和重度肝硬化。本发明结合肝包膜预测膜和真实膜两种形态下的特征进行分析，可以对肝包膜形态特征进行充分展示。
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公开(公告)号：CN111815538A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010692356.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字图像处理技术的肝硬化超声图像肝包膜提取方法，用于对肝脏浅表切面图像进行处理，其包括以下步骤：利用滑动窗口算法对超声图像的上部进行遍历，以识别所述超声图像中是否有肝腹水区域；对超声图像依次进行高斯模糊处理、二值化处理、形态学闭运算处理以得到二值超声图像。随后基于遍历算法对处理后的二值超声图像进行搜索，寻找肝包膜对应的像素点集以构成肝包膜的预测膜；将预测膜融合到原始的超声图像中，采用灰度差分算法从预测膜中剔除伪膜的像素点，以得到肝包膜的真实膜。本发明可以同时得到肝包膜的预测膜和真实膜，为后续的形态特征分析提供了保障。
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公开(公告)号：CN115564747A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211284355.9
申请日：2022-10-20
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及医学图像技术领域，具体涉及一种基于深度学习的肝脏血管分割方法和装置；本发明所提供的方法，获取待处理的CT图像，将待处理的CT图像预处理，从预处理后的CT图像中采集血管样本和非血管样本，将血管样本和非血管样本作为训练样本，对卷积神经网络进行训练，利用卷积神经网络对待处理的肝脏血管进行分割；所提供的方法用灰度变换增加CT图像的亮度和对比度，在样本标记过程中，使用阈值和打标签的方式，减少工作量，最终利用训练的卷积神经网络对肝脏血管进行分割，有效的保障了正确率。
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公开(公告)号：CN111815538B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010692356.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字图像处理技术的肝硬化超声图像肝包膜提取方法，用于对肝脏浅表切面图像进行处理，其包括以下步骤：利用滑动窗口算法对超声图像的上部进行遍历，以识别所述超声图像中是否有肝腹水区域；对超声图像依次进行高斯模糊处理、二值化处理、形态学闭运算处理以得到二值超声图像。随后基于遍历算法对处理后的二值超声图像进行搜索，寻找肝包膜对应的像素点集以构成肝包膜的预测膜；将预测膜融合到原始的超声图像中，采用灰度差分算法从预测膜中剔除伪膜的像素点，以得到肝包膜的真实膜。本发明可以同时得到肝包膜的预测膜和真实膜，为后续的形态特征分析提供了保障。
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公开(公告)号：CN113034395A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110326154.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种低照度图像增强方法，包括：将原始图像从RGB色彩空间变换为HSV色彩空间；获取所述HSV色彩空间的V通道信息并根据所述V通道信息获取虚拟曝光矩阵AL；对所述虚拟曝光矩阵AL进行非线性变换获取非线性映射矩阵KL，并根据所述非线性映射矩阵KL调整相机响应模型的参数；将所述原始图像输入至调整后的所述相机响应模型中获取目标图像。本发明能够较好的解决增强区域不全面和饱和区域细节纹理丢失问题；能够较好的突显区域间边界信息；在运算处理速度上更快，提高了处理图像的效率。
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