公开(公告)号：CN108564570A

公开(公告)日：2018-09-21

申请号：CN201810273778.8

申请日：2018-03-29

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  中国人民武装警察部队总医院

Inventor： 孙明健 ,  刘海峰 ,  张笑 ,  屈亚威 ,  马立勇 ,  邹梦书 ,  曲歌

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明实施例提供一种智能化的病变组织定位的方法和装置，包括：将包括病变组织的待识别图像输入至已训练的深度神经网络，输出病变组织在待识别图像中的位置信息；本发明实施例通过深度神经网络实现对待识别图像中病变组织的识别，并输出病变组织在待识别图像中的位置信息，从而避免了目前通过人眼筛选图片中的异常区域的方法来确定病变组织所在区域的过程中存在的由于图像的信息量大，且受内镜检查操作、观察时间、摄像头拍摄的图片的质量以及观察者识别能力等因素造成对病变组织难以定位的不良影响，提高了对图片中病变组织的定位的精确度。

公开(公告)号：CN107831173A

公开(公告)日：2018-03-23

申请号：CN201710964119.4

申请日：2017-10-17

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 孙明健 ,  张笑 ,  吕圣苗 ,  杜海 ,  马立勇 ,  张文瀚

IPC: G01N21/88 ,  G06T7/00

CPC classification number: G01N21/8851 ,  G01N2021/8854 ,  G06T7/0004 ,  G06T2207/30164

Abstract: 本发明实施例提供一种光伏组件缺陷检测方法及系统，所述方法包括：获取待检测的第一光伏电池单元的第一EL图像；将所述第一EL图像输入到光伏组件缺陷检测模型中，得到所述第一光伏电池单元的第一缺陷类别，所述光伏组件缺陷检测方法可以实现光伏电池单元缺陷的自动识别与分类，减少工人的工作量，降低检测的成本、提高检测精度与效率。

公开(公告)号：CN109949281A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910179458.0

申请日：2019-03-11

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 孙明健 ,  高孝忠 ,  李思敏 ,  苏秀峰 ,  张笑 ,  刘子超 ,  屈亚威 ,  李杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种胃镜图像质量检测方法及装置，包括：获取待检测的目标胃镜图像；基于训练好的胃镜图像质量检测模型，对所述目标胃镜图像进行检测，获取到所述目标胃镜图像的质量检测结果；所述训练好的胃镜图像质量检测模型是由标注有图像质量类型的样本胃镜图像训练得到的。本发明实施例提供的一种胃镜图像质量检测方法及装置，通过对胃镜图像的质量类别进行标准化检测，能够提高胃镜图像质量，从而提高了胃镜图像的准确性，获取更有效的胃镜检测信息，提高了胃镜图像的获取效率。

公开(公告)号：CN109165662A

公开(公告)日：2019-01-08

申请号：CN201810716964.4

申请日：2018-07-03

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 孙明健 ,  张笑 ,  刘海峰 ,  屈亚威 ,  马立勇 ,  邹梦书 ,  曲歌

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度学习的消化道内壁病变类型智能识别方法及装置，该方法包括：将待识别消化道内壁图像输入至病变类型识别模型，输出待识别消化道内壁图像的病变类型识别信息，病变类型识别模型是基于样本消化道内壁图像及样本消化道内壁图像对应的病变类型识别结果进行训练后获得的，待识别消化道内壁图像的格式与样本消化道内壁图像的格式相匹配。本发明实施例通过将待识别消化道内壁图像输入至病变类型识别模型，输出病变类型识别信息。由于病变类型识别模型可以直接输出病变类型识别信息，从而相对于人眼识别提高了识别效率，并且，病变类型识别模型能够避免人眼识别中观察者识别能力对识别结果的影响，提高了识别精度。