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公开(公告)号：CN112598650A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011553087.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种眼底医学影像中视杯视盘的联合分割方法，先构建基于U‑Net网络的联合分割网络，该联合分割网络中引入全局信息提取模块和多路径空洞卷积模块；再将待处理的眼底医学影像输入至所述联合分割网络中进行视杯视盘的联合分割。本发明能够对眼底医学影像中全局上下文信息和多尺度上下文信息进行充分提取，提升了眼底医学影像中视杯视盘的联合分割效果。
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公开(公告)号：CN112587080A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011422065.7
申请日：2020-12-08
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种可见光和近红外光双波段光学相干断层扫描成像系统，所述成像系统包括：光源、滤波器、光开关模块、可见光干涉模块、近红外干涉模块以及扫描光路；所述光源用于发射从可见光至近红外光波段的激光，所述光源的发射光接入所述滤波器；所述滤波器将接收到的激光分为可见光波段和近红外波段两束；所述滤波器滤波分束后的激光通过所述光开关模块后分别进入所述可见光干涉模块和所述近红外干涉模块；所述可见光干涉模块和所述近红外干涉模块的输出进入所述扫描光路；所述扫描光路用于对目标对象进行成像。解决了现有方案中无法保证对具有不同屈光度的人眼进行准确测量的问题，达到了快速准确获取不同屈光度人眼的眼后节OCT图像的效果。
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公开(公告)号：CN112330638A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011237202.X
申请日：2020-11-09
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请实施例公开一种视网膜OCT图像水平配准和图像增强方法，该方法包括以下步骤：S1、图像配准：将待配准图与基准图一一进行配准，配准方向包括垂直方向与水平方向；S2、图像处理与结果获取：将配准后的图像和基准图进行叠加平均，对平均图分出外核层ONL，对图像中外核层ONL以上的像素进行加权自适应伽马校正AGCWD，以进一步增强对比度，得到最终的结果。本申请的视网膜OCT图像水平配准和图像增强方法，在使用任意一张待配准图与基准图配准时，优化配准流程，提升水平方向上的配准精度与速度。同时，还对平均后图像中外核层ONL以上部分进行局部对比度增强，进一步提升图像质量，使得层次结构与细节特征更加鲜明与突出。
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公开(公告)号：CN112308830A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011161035.5
申请日：2020-10-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请实施例公开一种基于注意力机制和深监督策略的早产儿视网膜病变自动分区识别方法，包括图像的预处理，将二维视网膜眼底彩照图像利用双线性插值下采样到256×256并进行减均值处理；对数据进行在线数据扩增操作；网络结构的搭建，通过在DenseNet121卷积神经网络中设置空间通道注意力模块SACAB并引入深监督策略搭建为网络结构；模型的训练和测试，通过迁移学习将ImageNet上预训练的DenseNet121卷积神经网络作为预训练模型，并通过训练集中的数据训练网络结构，网络结构训练结束后，通过测试集测试网络结构的性能。本申请实现了对早产儿视网膜眼底彩照图像中I区/II区/III区的自动分类识别，为后续的ROP自动诊断奠定基础。
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公开(公告)号：CN112168132A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011236869.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请实施例公开一种使用OCT信号进行眼底屈光补偿判定与成像优化的方法，该方法包括：S1、控制参考臂光程：通过计算视网膜结构的凹凸性以及成像位置，在图像中找到视网膜结构并调整到图像中合适位置；S2、自动屈光补偿：控制参考臂光程与样品臂扫描光束光程的光程差为固定值，通过爬山法找到信号最强的图像进行屈光补偿；S3、视网膜结构左右微调：判定视网膜结构的左右偏移，根据偏移控制Y轴电机进行水平调整；S4、调整视网膜成像位置：根据图像强度再次调节参考臂光程以调整视网膜在图像中的高低位置。本申请的使用OCT信号进行眼底屈光补偿判定与成像优化的方法，能够降低成本并实现快速精准的屈光补偿，同时对视网膜成像进行优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108168740B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201711308033.2
申请日：2017-12-11
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微液滴的全柔性无源压力传感器及其制造方法及其检测方法，基于微液滴的全柔性无源压力传感器，包括：形成感应腔室的两层导电电极，滴于感应腔室内的感测液滴，设于感应腔室两侧的传感器线圈，设于传感器线圈内的间隔层，覆盖导电电极和传感器线圈的柔性覆盖膜，感应腔室内设有供感测液滴扩展的空间。本发明在外部负载作用下，传感器的柔性覆盖膜发生弯曲形变，压迫内部的感测液滴向四周扩展，从而改变设备的电容值；将谐振频率的相应变化转换为可由外部电磁耦合线圈检测的信号，传感器具有灵敏性高，可靠重复性，高稳定性，检测方便，检测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN110243503A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910564634.2
申请日：2019-06-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G01L1/14 , B23K26/38 , B23K26/402
Abstract: 本发明公开基于铁氧体膜的柔性电感式压力传感器阵列，包括柔性基底层，所述基底层上覆盖有柔性吸波材料，所述柔性基底层和柔性吸波材料之间设置有支撑件，所述柔性基底层采用的是柔性平面线圈，支撑件采用的是弹性支柱；所述平面线圈与柔性吸波材料之间通过多个弹性支柱连接隔开，形成柔性电感式压力传感器。本发明提供一种基于铁氧体膜的柔性电感式压力传感器阵列，具有高灵敏度、快速响应、高稳定性、抗干扰强、耐久度高的性能特点，能够应用于可穿戴电子设备中。
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公开(公告)号：CN109726743A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811516615.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图像分类方法，包括以下步骤：（a）采集图像并将采集到的图像分为训练集和测试集，对图像进行预处理；（b）搭建VinceptionC3D网络结构，VinceptionC3D网络是基于C3D卷积神经网络的改进，在C3D网络的基础上添加了融合多通道特征的Vinception模块，并把批标准化的方法应用到了原始C3D网络中，（c）模型的训练和测试：利用C3D的预训练模型作为VinceptionC3D的预训练模型，利用训练集中的数据训练加载预训练模型后的网络得到训练好的VinceptionC3D模型，模型训练结束后，用测试集测试模型。本发明能对三维视网膜OCT图像进行整体分类，为后续的视网膜OCT图像分割与分析提高效率奠定基础。
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公开(公告)号：CN106846314A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710064457.2
申请日：2017-02-04
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于术后角膜OCT影像数据的图像分割方法，包括以下步骤：图像预处理、坎尼（Canny）边缘检测、中央竖直噪声定位和角膜上下边界分割，最终获得角膜结构的分割结果，将角膜图像从背景图像中分割出来。本发明首次提供了一种具有可行性、有效性和创新性的术后角膜OCT影像数据的自动化图像分割方法，不仅能够分割存在伤口的角膜图像，而且对存在中央噪声的角膜图像也一样适用。该方法不仅改善了手动分割图像耗时耗力，主观性强等缺点，而且通过计算机的智能化处理使得分割结果更加精确，有效提高了医学影像数据的后期利用率。
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公开(公告)号：CN106844994A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710071557.8
申请日：2017-02-09
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种本构模型与有限元结合的脉络膜新生血管生长预测方法，图像预处理；区域提取和划分：将图像分割为CNV区域、外视网膜层、内视网膜层和脉络膜层4个区域；网格化：对4个区域进行四面体网格生成；建模：运用超弹性生物力学模型与反应扩散方程建模，将脉络膜新生血管生长后的质量改变作为源项加入到方程中，使变形梯度张量根据新生血管的生长持续变化；优化模型，算出最佳准确率，进行参数检验；根据每个时间点预测的参数拟合一条参数曲线，预测最后一个时间点的生长参数，得到预测结果。本发明的方法能够更加灵活和个性化的模式生物机械模型，模型假设的组织是正交各向异性，对非线性、大变形区域也有很好的预测结果，准确度高。
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