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公开(公告)号：CN112614112A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011553440.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种MCSLI图像中条纹损伤的分割方法，先构建基于U‑Net网络的融合型图像分割网络模型；再选取多个MCSLI图像构成训练数据集，并将训练数据集输入所述融合型图像分割网络模型中进行训练，并根据训练结果优化所述融合型图像分割网络模型；将待处理的MCSLI图像输入优化后的融合型图像分割网络模型中进行条纹损伤的分割。本发明能够精确高效地实现MCSLI图像的条纹损伤的自动分割。
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公开(公告)号：CN112308863A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011161061.8
申请日：2020-10-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请实施例公开一种基于改进U型网络的视网膜OCT图像中近视性黄斑病变区域分割方法，该方法包括：搭建网络结构，网络结构包括编码器模块、特征聚合池化模块FAPM、解码器模块、深监督模块，特征聚合池化模块FAPM设置于编码器模块的编码器通道中，用于进行下采样聚合全局上下文信息以及局部信息，深监督模块设置于解码器的除底层以外的各层中，用于引导网络生成更具有代表性的特征图；实验，采用光学相干断层扫描OCT图像中RBCC损伤和近视牵引纹病变区域的联合分割任务对网络结构的输出进行验证。本申请的基于改进U型网络的视网膜OCT图像中近视性黄斑病变区域分割方法实现视网膜OCT图像中的RBCC损伤和近视牵引纹的自动分割，提高了小目标分割性能。
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公开(公告)号：CN112308829A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011160346.X
申请日：2020-10-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请实施例公开一种适用于视网膜光学相干断层扫描图像中高反射亮斑分割的自适应网络，包括特征编码模块、自适应SA模块、特征解码模块；特征编码模块包括特征提取单元、双重残差DR模块，双重残差DR模块包括两个残差块；自适应SA模块包括特征输入端、可变形卷积层、矩阵乘法、像素级求和；特征解码模块重构自适应SA模块产生的高层特征，并通过2×2反卷积层反卷积逐渐与双重残差DR模块引导的局部信息进行特征拼接，通过一个1×1卷积层卷积得到的结果作为特征解码模块的输出。本申请可以在增强特征提取的同时简化整体网络的学习过程并增强梯度传播，并能够适应不同尺寸的分割目标。
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公开(公告)号：CN111325755A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010068764.X
申请日：2020-01-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种U型网络及角膜图像中神经纤维的分割方法，所述U型网络包括编码器和解码器，编码器和解码器均为4层，对称跨层连接；解码器部分上采样操作之后加入了多尺度分离及融合模块；该U型网络减少了参数量，增加了感受野、提高了分割性能；所述分割方法采用前述训练好的U型网络，损失函数采用预测图与金标准之间纤维长度差异和Dice损失结合来共同约束U型网络。本发明能够对细小角膜神经纤维进行准确分割，提高角膜神经纤维的分割精度。
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公开(公告)号：CN111292338A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010073201.X
申请日：2020-01-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了医学图像处理技术领域的一种从眼底OCT图像中分割脉络膜新生血管的方法及系统，旨在解决现有技术中脉络膜新生血管的分割结果中分割准确度低、病变的边界区域不清晰的技术问题，采集包含脉络膜新生血管病变的眼底OCT图像；构建基于差分放大模块的卷积神经网络；训练构建的基于差分放大模块的卷积神经网络并测试；使用训练好的网络从眼底OCT图像中分割脉络膜新生血管。本发明采用VGG16作为U-Net网络的编码部分，在每个卷积块的池化操作之后连接一个差分放大模块，构成跳跃连接，来增加网络在训练时对高低频信息的注意，采用二进制交叉熵损失函数和Dice损失函数之和作为损失函数来约束整个网络，分割准确度高、病变的边界区域更加清晰精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106558030B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201611005068.4
申请日：2016-11-15
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种三维大视野扫频光学相干断层成像中脉络膜的分割方法，进行以下处理：图像增强处理；视盘区域检测：用改进的Canny算子检测视网膜上表面和内‑外视网膜分界面，通过检测内‑外视网膜分界面的缺失，得到视盘区域的二维投影；脉络膜上表面分割：在内‑外视网膜分界面下方，去除视盘区域后，用三维多分辨率图搜算法，基于梯度代价函数，获得脉络膜上表面；脉络膜下表面分割：在脉络膜下表面下方，去除视盘区域后，用三维多分辨率图搜算法，基于梯度代价函数，获得脉络膜上表面的初步分割结果；根据初步分割结果，计算梯度信息与区域信息相结合的代价函数，用三维图搜算法获得精确分割结果。本发明对SS‑OCT图像获得三维的脉络膜区域，可计算12×9毫米范围内任意位置的脉络膜厚度和脉络膜总体积。
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公开(公告)号：CN110501575A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910711397.8
申请日：2019-08-02
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种超高精度快速微电容测量系统，包括控制系统，所述控制系统连接有信号发生器模块，所述信号发生器模块连接有信号检测模块，所述信号检测模块通过数据采集模块与控制系统连接，所述信号检测模块包括信号放大器模块和峰值检波电路模块；所述信号放大器模块与所述信号发生器模块相连，用于检测电容参数；所述峰值检波电路模块与所述信号放大器模块相连，通过差分放大电路模块与数据采集模块连接。本发明提供了一种超高精度快速微电容测量系统，能够对电容式传感器进行快速有效的高精度检测。
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公开(公告)号：CN109509178A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811240108.2
申请日：2018-10-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的U-net网络的OCT图像脉络膜分割方法，该U-net网络主要改进点包括：(1)通过在网络中增加编码器和译码器的数量来提取更多特征信息；(2)在编码器后面加入精致残差块来增强每一层识别能力；(3)在译码器后面加入注意力模块让高层语义信息指导底层细节信息；(4)损失函数采用传统的L2损失和Dice损失结合来共同约束网络模型，采用本发明改进的U-net网络可以自动分割无论是正常人眼还是病理性近视人眼脉络膜的上下边界，并且分割结果准确性高。
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公开(公告)号：CN106558030A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201611005068.4
申请日：2016-11-15
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种三维大视野扫频光学相干断层成像中脉络膜的分割方法，进行以下处理：图像增强处理；视盘区域检测：用改进的Canny算子检测视网膜上表面和内‑外视网膜分界面，通过检测内‑外视网膜分界面的缺失，得到视盘区域的二维投影；脉络膜上表面分割：在内‑外视网膜分界面下方，去除视盘区域后，用三维多分辨率图搜算法，基于梯度代价函数，获得脉络膜上表面；脉络膜下表面分割：在脉络膜下表面下方，去除视盘区域后，用三维多分辨率图搜算法，基于梯度代价函数，获得脉络膜上表面的初步分割结果；根据初步分割结果，计算梯度信息与区域信息相结合的代价函数，用三维图搜算法获得精确分割结果。本发明对SS‑OCT图像获得三维的脉络膜区域，可计算12×9毫米范围内任意位置的脉络膜厚度和脉络膜总体积。
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公开(公告)号：CN105748041A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610085396.3
申请日：2016-02-15
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开一种光学相干断层扫描成像中散斑噪声的抑制系统和方法，扫频光源通过第一光分路器分别连接样品臂光路和参考臂光路；第一光分路器包括样品背向散射光输出端，所述樣品背向散射光输出端与参考臂光路的输出端，经第二光分路器连接平衡探测器的输入端，平衡探测器的输出端连接数据采集器；样品臂光路中利用两个分光镜和一对反射镜得到两个平行的光路，使得入射光和返回光的光路能够具有不同的选择，从而形成三个不同的光程差，即基于不同散斑模式的子图，再对这三幅子图进行处理即可获得散斑已改善的样品图像。即本发明在不牺牲成像速度和横向分辨率的同时，能够有效地降低散斑噪声，从而提高OCT断层图像质量。
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