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公开(公告)号：CN111833348A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010795680.6
申请日：2020-08-10
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述检测方法包括步骤：对待测血管超声图像进行预处理获取预处理后待测血管超声图像；使用所述预处理后待测血管超声图像对超分辨率对抗网络模型进行训练；获取待测感兴趣区域图像；将所述待测感兴趣区域图像输入已训练检测模型；获取所述待测血管超声图像的检测结果。本发明提高了超声图像质量，一定程度上解决超声仪在拍摄超声图像过程中，由于仪器本身、拍摄原理以及操作者个人因素造成的超声图像分辨率不高的问题，方便后续处理提高检测准确性；缩小检测范围并可以有效提高检测效率；具有高识别率和高效率的特点。
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Patent Agency Ranking
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：CN111833348B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010795680.6
申请日：2020-08-10
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述检测方法包括步骤：对待测血管超声图像进行预处理获取预处理后待测血管超声图像；使用所述预处理后待测血管超声图像对超分辨率对抗网络模型进行训练；获取待测感兴趣区域图像；将所述待测感兴趣区域图像输入已训练检测模型；获取所述待测血管超声图像的检测结果。本发明提高了超声图像质量，一定程度上解决超声仪在拍摄超声图像过程中，由于仪器本身、拍摄原理以及操作者个人因素造成的超声图像分辨率不高的问题，方便后续处理提高检测准确性；缩小检测范围并可以有效提高检测效率；具有高识别率和高效率的特点。
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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：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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