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公开(公告)号：CN110782488A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910960899.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/38
Abstract: 本发明提供了一种基于形状约束的连续脑片图像三维配准方法，涉及图像配准的技术领域。包括S1：将待配准的二维脑图像序列对齐，得到二维对齐序列，重建成初始三维体；S2：将标准脑图谱线性配准到初始三维体上，得到参考脑图谱，将二维对齐序列的图片逐张配准在参考脑图谱内对应位置的切面上，得到二维校正序列，重建成校正三维体；S3：获得校正三维体内各像素点的反向形变参数，根据反向形变参数对校正三维体进行空间偏移调整，得到精修三维体。把参考脑图谱作为全局形状的约束条件，从而将真实脑组织的正确形状引入到校正三维体重建中，解决了现有技术中由于缺少空间位置关系和全局形状信息而导致的轴向偏移问题。
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公开(公告)号：CN106157230B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201610351789.4
申请日：2016-05-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海量脑组织三维图像数据快速调用方法，该方法包括：在采用分块结构进行存储的海量脑组织三维图像数据中，通过拟合神经纤维的走势，沿着神经纤维自然延伸方向预测将要使用的三维图像数据块，并提前加载至计算机缓存区中；若用户实际请求调用的三维图像数据块已位于缓存区当中，则从缓存区读取，实现快速调用。本发明方法通过对神经纤维的走势进行分析，有针对性的预加载数据到缓存中，使重建过程中读取数据的时间缩短，减少用户等待时间，提高了神经元形态结构重建的效率。
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公开(公告)号：CN101477241B
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN200910300483.6
申请日：2009-02-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种三维光学显微成像装置，旨在提供一种显微光学扫描层析成像方法，通过精密机械加工技术将大型样品逐行逐层切片，并在机械加工的同时对切片进行扫描成像，以此获取样品完整的断层图像数据集。该系统包括机械加工模块，成像模块和数据采集模块；机械加工模块用于实现对样品的扫描式切片，成像模块用于对刀具刀刃附近的样品成像，数据采集模块用于实现对样品的成像扫描和记录。上述三个模块协调工作，实现显微光学扫描层析成像装置的功能。本发明采用切片和成像同步的模式，整个过程自动化程度极高，不存在不同层之间图片配准难的问题，整个数据获取的效率很高。
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公开(公告)号：CN101477241A
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200910300483.6
申请日：2009-02-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种三维光学显微成像装置，旨在提供一种显微光学扫描层析成像方法，通过精密机械加工技术将大型样品逐行逐层切片，并在机械加工的同时对切片进行扫描成像，以此获取样品完整的断层图像数据集。该系统包括机械加工模块，成像模块和数据采集模块；机械加工模块用于实现对样品的扫描式切片，成像模块用于对刀具刀刃附近的样品成像，数据采集模块用于实现对样品的成像扫描和记录。上述三个模块协调工作，实现显微光学扫描层析成像装置的功能。本发明采用切片和成像同步的模式，整个过程自动化程度极高，不存在不同层之间图片配准难的问题，整个数据获取的效率很高。
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公开(公告)号：CN116843663A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310848453.9
申请日：2023-07-11
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06T3/40 , G16H30/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种适用于组织学切片图像的Aβ斑块识别方法，包括：步骤一，对待测图像进行预处理，形成输入用二维图像，所述输入用二维图像的属性，与后续需要使用的二阶目标检测网络相匹配；步骤二，将所述输入用二维图像输入到所述二阶目标检测网络，所述二阶目标检测网络对所述输入用二维图像进行特征提取，生成候选框，再进行候选框的二次校正，输出预测结果，所述预测结果包括各所述输入用二维图像中所包含的斑块信息，所述二阶目标检测网络预先经过训练。本发明对斑块的识别较准，且效率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110782488B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910960899.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/38
Abstract: 本发明提供了一种基于形状约束的连续脑片图像三维配准方法，涉及图像配准的技术领域。包括S1：将待配准的二维脑图像序列对齐，得到二维对齐序列，重建成初始三维体；S2：将标准脑图谱线性配准到初始三维体上，得到参考脑图谱，将二维对齐序列的图片逐张配准在参考脑图谱内对应位置的切面上，得到二维校正序列，重建成校正三维体；S3：获得校正三维体内各像素点的反向形变参数，根据反向形变参数对校正三维体进行空间偏移调整，得到精修三维体。把参考脑图谱作为全局形状的约束条件，从而将真实脑组织的正确形状引入到校正三维体重建中，解决了现有技术中由于缺少空间位置关系和全局形状信息而导致的轴向偏移问题。
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公开(公告)号：CN114018176A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111255246.X
申请日：2021-10-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种投影图像处理模块、三维重构方法及其系统，该方法包括将通过三步相移法生成的正弦条纹光栅图案编码进RGB信道，获得彩色图像并投影至被测物体以获取原始投影图像；计算原始投影图像相邻像素点间展开相位差值与相邻像素点间包裹相位差值的最小二乘解，得到第一包裹相位；对原始投影图像进行希尔伯特变换后计算相邻像素点间展开相位差值与相邻像素点间包裹相位差值的最小二乘解，得到第二包裹相位；对第一包裹相位和第二包裹相位进行加权计算，得到修正包裹相位并进行相位展开以被测物体的三维高度值。本申请只需要一帧彩色条纹相移图片，获取相位过程快速，且基于希尔伯特变换对非正弦误差进行补偿，可以将非正弦误差降低80％。
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公开(公告)号：CN108537723B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810307540.2
申请日：2018-04-08
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明涉及一种海量脑图像数据集的三维非线性配准方法及系统，所述海量脑图像数据集的三维非线性配准方法，包括以下步骤：S0.降采样步骤；S1.低分辨图像配准步骤，其中包括：S11.线性配准步骤；S12.非线性配准步骤；S2.高分辨图像快速变换步骤，其中包括：S21.高分辨配准的变换矩阵计算步骤；S22.高分辨配准后空间范围计算步骤；S23.分块步骤；S24.高分辨非线性变换步骤。本发明利用低分辨图像数据配准信息，对海量高分辨三维图像数据集进行变换，实现海量高分辨三维图像数据集的非线性配准。本发明适用于基于变换矩阵的所有线性配准和基于位移场的所有非线性配准，能够快速对TB级数据集进行非线性配准。
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公开(公告)号：CN108550147A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810329472.X
申请日：2018-04-13
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
Abstract: 本发明提供一种全脑神经束投射路径自动追踪方法及系统，包括以下步骤：数据预处理；信号提取；数据空间分块；信号密度计算；投射路径计算；路径整合及可视化。本发明对于全脑数据集可以进行神经束投射路径自动追踪，计算结果能与信号高度重合，准确度高。计算所得矢量化的神经束路径，可以定量描述脑区连接关系。
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公开(公告)号：CN108513136A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810306440.8
申请日：2018-04-08
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
IPC: H04N19/597 , H04N19/42 , G06T19/20
Abstract: 本发明提供一种海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法，所述海量空间三维图像数据的压缩方法，包括以下步骤：将海量空间三维图像数据分成尺寸相同的三维数据小块；对分块得到的每个三维数据小块使用视频编码器进行视频编码压缩，得到视频编码文件集合。本发明通过对海量空间三维图像数据先进行分块，然后再视频编码压缩的方法，能够有效且高效地对海量空间三维图像数据进行压缩，而且读取也非常方便快捷。
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