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公开(公告)号：CN112634234A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011553484.4
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脉络膜萎缩的分割方法，先构建基于U‑Net网络的级联多尺度信息交互融合网络，构建级联多尺度信息交互融合网络时，在编码网络和解码网络之间设置级联多尺度信息交互融合模块；再将待处理的眼底医学影像输入至级联多尺度信息交互融合网络中进行脉络膜萎缩的分割。本发明利于提升了分割网络对不同形状特征的提取能力，提升了对医学影像中脉络膜萎缩的分割效率。
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公开(公告)号：CN107392909B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201710480352.5
申请日：2017-06-22
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法，为了精确的分割视网膜层与新生血管而设计。本发明基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法，包括：得到OCT图像特征训练神经网络分类器；多分辨图搜索算法获得最终的SF1；提取OCT图像的24个特征，使用神经网络分类器找到初始表面S1，S2,…,S8；根据初始边界S2至S8，使用约束图搜索算法依次找到精确的SF2至SF8；在SF7与SF8之间分割新生血管与积液，本发明基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法，操作简单、检测结果准确。克服现有的对于病变OCT图像分割算法识别率较低、分割效果较差等问题。
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公开(公告)号：CN111259982A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010089915.X
申请日：2020-02-13
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的早产儿视网膜图像分类方法和装置，包括步骤：将待识别的二维视网膜眼底图像进行预处理，得到预处理后的二维视网膜眼底图像；将预处理后的二维视网膜眼底图像输入到预先训练好的深度注意力网络模型中，输出图像的分类结果识别出早产儿视网膜病变ROP图像；所述深度注意力网络模型为在原始ResNet18网络的第三个残差层和第四个残差层后分别添加互补残差注意力模块和通道注意力SE模块。本发明能够获取丰富且重要的全局和局部信息，使得网络能够学习到正确的病变特征，从而使得分类网络能较好解决病变与背景之间极大的数据不平衡问题，进而提高深度注意力网络模型的分类性能。
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公开(公告)号：CN110196021A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910041947.X
申请日：2019-01-16
Applicant: 苏州大学
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明公开了一种基于光学相干断层扫描成像技术测量涂层厚度及其应用，所述的方法包括以下步骤：搭建光学相干断层扫描成像（OCT）测试系统；使用OCT系统对样品材料进行深度方向和表面的二维横截面进行扫描，并最终获得被测对象的三维扫描图；将所获得的三维扫描图进行降噪处理后，转换成二进制图像，之后采用边缘跟踪法分割涂层的上下边界，计算涂层的厚度。所述的方法不仅能够实现对涂层的无损自动检测，而且该方法能够实现快速、准确、大范围的测量涂层的厚度。可应用于测量薄膜涂层的厚度包括印刷电路板表面的三防漆、着色聚合物涂料、瓷器保护涂层、等离子喷涂陶瓷、生物可降解复合涂层、清漆涂层、透明或半透明药片薄膜涂层。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109658466A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811500608.5
申请日：2018-12-10
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供了一种具有可行性和有效性的视网膜OCT疾病影像生成的方法，生成的OCT影像可用于扩充OCT疾病影像分类算法的训练数据集；该方法以条件生成对抗网络cGAN为基础，网络结构由生成器与判别器组成，通过将生成对抗损失函数cGAN loss与一种新型结构相似性损失函数SSIM loss相结合，将正常视网膜OCT影像转化成可用于补充分类模型训练集的OCT疾病影像。
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公开(公告)号：CN104778442B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201510097720.9
申请日：2015-03-05
Applicant: 苏州大学
Abstract: 视网膜细胞荧光显微图像的自动分割和计数方法，包括：a）预处理,对图像进行预处理，滤除图像中的噪声点；b）边界编码，提取出细胞的轮廓，对提取出的轮廓进行编码；c）凹点检测，找到轮廓中的凹点并标记；d）分割，对粘连细胞进行分割。该方法结合了传统的和近代提出的多种算法，保留了阈值滤波，边缘检测算法中运算简单，计算开销小，运行效率高的优点。同时结合了Freeman链码和多边形凹凸性的方法，对粘连细胞进行了较好的分割，使分割结果具有较好的准确性和较高的效率。
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公开(公告)号：CN108257126A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810072546.6
申请日：2018-01-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种三维视网膜OCT图像的血管检测和配准方法、设备及应用，所述的方法包括图像预处理步骤，根据血管所在视网膜中的位置生成血管在图像的对应位置上的垂直投影图，并进行图像去噪和增强；血管骨架提取步骤，基于去噪和增强后的垂直投影图提取血管的骨架结构；特征提取步骤，找出目标图像和待配准图像的匹配的特征点；配准步骤，基于提取的特征点，生成目标图像和待配准图像之间的刚性配准模型。该方法能够很好的消除散斑噪声的影响，实现视网膜SD‑OCT图像中血管自动检测和准确配准，对常见眼科疾病病程发展的评估以及医生术前术后治疗方案的确定起到了重要的辅助作用。
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公开(公告)号：CN106846338A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710071069.7
申请日：2017-02-09
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10101 , G06T2207/30041
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的视网膜OCT图像视乳头结构分割方法，包括以下步骤：1）图像预处理，对视网膜图像进行滤波、拉平处理；2）根据手动标记的标记点，建立主动外观模型，并用主动外观模型进行视网膜图像结构的粗分割；3）以步骤2）中的结果为约束条件，用图搜索方法进行视网膜图像结构的精确分割。本发明首次提供了一种具有可行性和有效性的对以视盘为中心的SD‑OCT（频域光学相干断层成像）视网膜图像进行分割的方法，使显微镜成像设备可以利用这种方法进行非接触、高分辨率、高解析度的成像。
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公开(公告)号：CN103854284B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410066419.7
申请日：2014-02-26
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维图搜索浆液性色素上皮层脱离的视网膜分割方法，包括：（1）基于视网膜上界面分割的块速B扫描图像对齐方法；（2）按分界面显著程度顺序、以已分割界面为约束条件的多分辨率图搜分割方法；（3）用不同的约束条件进行图搜算法得到有隆起区域的色素上皮层下界面和平滑的视网膜底部分界面的方法；（4）基于色素上皮层下界面和视网膜底部分界面位置差别，并结合区域大小和亮度信息的浆液性色素上皮层脱离的分割方法；（5）将图像平坦化后进行外层视网膜层次分割和校正的方法。本发明分割结果具有较高的准确性，能够替代手动分割，对于临床相关眼科疾病的诊断与治疗能起到重要的辅助作用。
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