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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111402244B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010199674.4
申请日：2020-03-20
Applicant: 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/45 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了超声图像分类领域的一种胎儿心脏标准切面自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取复数张胎儿心脏的超声图像；步骤S20、对各所述超声图像进行图像信息增强的预处理并分别生成标准切面；步骤S30、利用灰度共生矩阵提取所述标准切面中的纹理特征；步骤S40、基于所述纹理特征，利用基于决策树以及集成算法构建的分类器对各所述标准切面进行自动分类。本发明的优点在于：极大的提升了胎儿心脏标准切面分类的精度以及效率，进而极大的提升了临床诊断效率，降低了临床诊断成本。
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公开(公告)号：CN112837243A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110245871.X
申请日：2021-03-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种联合整体与局部信息的阴道镜图像高光消除的方法及装置，所述方法包括：首先，对阴道镜图像的高光区域整体应用高斯模糊和填充的修复方法，保证图像的平滑性；然后，图像分块后在局部高光区域应用样本块的修复方法，尽可能保留图像的解剖纹理细节；最后，联合前面两步整体与局部信息修复后的宫颈图像，在高光消除的基础上保留其余重要信息，最大化地增强图像的视觉可观性。
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公开(公告)号：CN111402244A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010199674.4
申请日：2020-03-20
Applicant: 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了超声图像分类领域的一种胎儿心脏标准切面自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取复数张胎儿心脏的超声图像；步骤S20、对各所述超声图像进行图像信息增强的预处理并分别生成标准切面；步骤S30、利用灰度共生矩阵提取所述标准切面中的纹理特征；步骤S40、基于所述纹理特征，利用基于决策树以及集成算法构建的分类器对各所述标准切面进行自动分类。本发明的优点在于：极大的提升了胎儿心脏标准切面分类的精度以及效率，进而极大的提升了临床诊断效率，降低了临床诊断成本。
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公开(公告)号：CN111583227B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010382639.6
申请日：2020-05-08
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种荧光细胞自动计数方法、装置、设备和介质，方法包括步骤S1、读取荧光细胞的显微图像；步骤S2、对荧光细胞的显微图像进行预处理，包括校正显微图像不均匀光照，增强显微图像中细胞与背景的对比度；采用中值滤波滤除显微图像噪声，保留图像边缘的细节信息；采用开运算去除显微图像噪声和背景杂质，平滑细胞的轮廓、断开细胞狭窄的连接和去掉细胞细小的突出部分；步骤S3、对显微图像上粘连的荧光细胞进行分割，避免细胞计数时将粘连的细胞群当成一个细胞；步骤S4、计算荧光细胞的数目。本发明可以从效率、准确率以及成本上满足大部分实验室的需求。
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公开(公告)号：CN111428713A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010199592.X
申请日：2020-03-20
Applicant: 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了超声图像分类领域的一种基于特征融合的超声图像自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取超声图像，对所述超声图像进行预处理并生成标准切面；步骤S20、提取所述标准切面中的图像特征；步骤S30、对所述图像特征进行归一化处理，得到特征向量；步骤S40、基于所述特征向量，利用SVM分类器对所述标准切面进行学习和分类。本发明的优点在于：极大的提升了超声图像标准切面分类的精度以及效率。
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