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公开(公告)号：CN110793946A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810863813.1
申请日：2018-08-01
Applicant: 华中科技大学 , 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种真菌样本显微成像及智能识别系统及方法，所述系统包括：显微成像装置、三维移动控制平台及终端；显微成像装置，用于提供显微成像的照明光源并探测待测样本发出的荧光信号，以获取待测样本的真菌显微图像；三维移动控制平台，用于搭载待测样本运动，以实现自动调焦和扫描成像的功能；述终端，用于控制显微成像装置和三维移动控制平台协同工作，并从显微成像装置获取真菌显微图像，并对真菌显微图像进行分析，描绘出真菌显微图像中的菌丝结构轮廓。本发明提供了人工控制平移台运动及拍摄图像的功能，可帮助检验人员对特定区域进行查看，可减少“误报”、“漏报”情况发生，保证检验的准确性。
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公开(公告)号：CN110807754B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201810866455.X
申请日：2018-08-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度语义分割的真菌显微图像分割检测方法及系统，所述方法包括：采集N幅真菌显微图像，剔除在所述N幅真菌显微图像中整幅全是黑色背景的图像得到剩余图像，并标注出所述剩余图像中的阳性区域得到标注图像；依据所述标注图像的信息对所述剩余图像和所述标注图像进行切片，生成所需的训练数据集；以残差网络和空洞卷积模块为网络的主体骨架构建深度卷积神经网络模型，读取所述训练数据集训练生成用于分割检测的目标模型，以使用所述目标模型对待检测真菌显微图像进行识别得到所述待检测真菌显微图像的真菌致病相的分割结果。通过本发明能够将致病相的菌丝结构从图像中分割并精准定位。
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公开(公告)号：CN110796661B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201810866451.1
申请日：2018-08-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的真菌显微图像分割检测方法及系统，包括：将若干真菌显微图像分为正样本与负样本，同时对正样本中的菌丝进行标记得到标记后的正样本；将未标记的负样本和标记后的正样本进行切片和样本增强操作，生成可供进行深度学习的训练数据集；构建深度卷积神经网络模型，读取训练数据集生成用于分割检测的分割模型，以采用分割模型识别待检测真菌显微图像中的致病相和非致病相后，用热值图表示全局的真菌显微图像，并且将致病相结构在待检测真菌显微图像中的轮廓描绘出来。通过本发明不仅对真菌显微图像进行分类，而且能够将致病相的菌丝结构从图像中分割并精准定位。
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公开(公告)号：CN116645326A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310434179.0
申请日：2023-04-18
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明提供了一种腺细胞检测方法、系统、电子设备及存储介质，其方法包括：获取训练完备的极性注意力机制网络检测模型，所述极性注意力机制网络检测模型包括目标检测模型和极性注意力模型；获取待检测宫颈局部细胞图像，基于所述极性注意力机制网络检测模型对所述宫颈局部细胞图像进行检测得到腺细胞检测结果。本发明通过基于腺细胞的结构提出一种极性注意力模型，通过所述极性注意力模型提高了模型检测的准确性，解决了因为腺细胞结构复杂，在实际的检测过程中导致特征提取的过程中难以达到医学辅助诊断所要求的准确率的问题。
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公开(公告)号：CN110163925B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910271433.3
申请日：2019-04-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种长程投射神经元的可视化方法及装置，方法包括将人工追踪的神经元骨架树进行拆分得到多根子段纤维；提取所述子段纤维的邻域三维图像信号并作投影；合并所述子段纤维的投影图像得到神经元的完整图像信号。装置包括第一获取模块，用于基于人工追踪的神经元骨架树获取神经元子段纤维的投影图像；第二获取模块，用于合并所有神经元子段纤维投影图像得到神经元完整图像信号。本发明能根据全脑神经元形态数据集和人工追踪的神经元骨架文件快速提取单个神经元的完整图像信息，方便神经科学研究者快速可视化整个神经元的原始图像数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111091527A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811241626.6
申请日：2018-10-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种组织病理切片图像中病变区域的自动检测方法及系统，其中，方法的实现包括：对组织病理切片图像进行前景分割，提取细胞组织区域得到前景图像；使用基于深度残差网络结构和多尺度空洞卷积结构的语义分割网络模型检测所述前景图像中的不同类型的病变区域；对检测到的不同类型的病变区域进行形态学后处理，以去除不同类型病变区域之间细的连接，并填充空洞，从而得到各不同类型的病变区域的轮廓；利用结合全局形状信息建立的形变模型优化各不同类型的病变区域的轮廓，以完成整个病理组织切片图像中病变区域的自动检测。本发明提出的深度语义分割网络和形变模型结合的方式，可以整合先验知识和全局信息，提高语义分割的准确性。
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公开(公告)号：CN110163925A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910271433.3
申请日：2019-04-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种长程投射神经元的可视化方法及装置，方法包括将人工追踪的神经元骨架树进行拆分得到多根子段纤维；提取所述子段纤维的邻域三维图像信号并作投影；合并所述子段纤维的投影图像得到神经元的完整图像信号。装置包括第一获取模块，用于基于人工追踪的神经元骨架树获取神经元子段纤维的投影图像；第二获取模块，用于合并所有神经元子段纤维投影图像得到神经元完整图像信号。本发明能根据全脑神经元形态数据集和人工追踪的神经元骨架文件快速提取单个神经元的完整图像信息，方便神经科学研究者快速可视化整个神经元的原始图像数据。
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公开(公告)号：CN111091527B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201811241626.6
申请日：2018-10-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种组织病理切片图像中病变区域的自动检测方法及系统，其中，方法的实现包括：对组织病理切片图像进行前景分割，提取细胞组织区域得到前景图像；使用基于深度残差网络结构和多尺度空洞卷积结构的语义分割网络模型检测所述前景图像中的不同类型的病变区域；对检测到的不同类型的病变区域进行形态学后处理，以去除不同类型病变区域之间细的连接，并填充空洞，从而得到各不同类型的病变区域的轮廓；利用结合全局形状信息建立的形变模型优化各不同类型的病变区域的轮廓，以完成整个病理组织切片图像中病变区域的自动检测。本发明提出的深度语义分割网络和形变模型结合的方式，可以整合先验知识和全局信息，提高语义分割的准确性。
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公开(公告)号：CN111091530B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201811243701.2
申请日：2018-10-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种荧光图像中单神经元树突棘的自动检测方法及系统，其中，方法的实现包括：将待测三维荧光图像拆分为若干个图像块，然后将各图像块进行投影拼接后得到单神经元所有树突对应的目标待识别图像；沿单神经元树突骨架进行均匀撒种子点，在目标待识别图像中取以各种子点为中心的邻域图像块；使用基于深度残差网络结构和多尺度空洞卷积结构的语义分割网络对各邻域图像块进行树突棘分割得到树突棘分割图后进行融合；对融合的树突棘分割图进行连通域分析，得到单个的连通域，然后将每个连通域上的树突棘拆分为一个或多个树突棘后，将各连通域中的树突棘进行合并得到单神经元树突棘分割结果。通过本发明极大提高了识别树突棘的精确性。
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公开(公告)号：CN110795965B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201810866461.5
申请日：2018-08-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种真菌显微图像中致病相的自动识别方法及系统，包括：对各真菌显微图像进行二值化，获得各真菌显微图像的前景图像；提取各前景图像中的菌丝特征和非菌丝特征，获取SVM训练所需的样本数据；使用SVM机器学习算法对所述样本数据进行训练，获取目标识别模型，以利用所述目标识别模型识别待检测真菌显微图像，并标记所述待检测真菌图像中的菌丝。通过本发明能够将致病相的菌丝结构从图像中检测出来并精准定位。
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