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公开(公告)号：CN119339089A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411874627.X
申请日：2024-12-19
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种宫颈癌多类别组织病理图像的辅助分析方法及系统，方法包括：获得病理图像数据集；构建宫颈癌多类别组织病理图像分割网络，其中包括多类别注意力单元，所述多类别注意力单元包括多通道灰度注意力模块、多类别膨胀挤压注意力模块和多类别空间注意力模块；使用病理图像数据集对宫颈癌多类别组织病理图像分割网络进行训练，训练好后对病理图像中宫颈癌的癌变区域、实性区域和背景部分进行分割，对分割结果通过自动分级方法得到图像的FIGO分级。本发明在分割宫颈癌多类别组织病理图像的不同类别时，具有较高的准确率和较快的运行速度。
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公开(公告)号：CN119274010A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411786389.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/776
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种利用数据重构的多标记图像数据特征选择方法及系统，方法包括以下步骤：提取多标记图像的特征空间和标记空间；采用低秩表示对特征空间进行重构，得到重构的特征空间；通过方向牵引矩阵对标记空间进行转换，得到重构的标记空间；将重构的特征空间投影到重构的标记空间以产生特征选择矩阵，对特征选择矩阵的稀疏正则化施加L2,1范数约束以获得目标函数；通过求解目标函数获得特征选择矩阵，得到最优特征子集。本发明利用低秩表示的动态特征关系图重构特征空间，引入方向牵引矩阵扰动原始二元标签空间重构标签空间，制定了多标记图像数据特征选择的目标函数，并引入了一种有效的优化策略来处理该函数。
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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：CN115050379A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210454133.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于FHGAN的高保真语音增强模型及其应用，高保真语音增强模型是将端到端的FFTNet模型与生成对抗网络结构相结合，添加PFPLoss引导生成器建模，利用HiFi‑GAN多尺度对抗判别器，并与SE‑FFTNet生成器匹配，在时域和频域上提取深度特征匹配损失，结合适用的目标函数在生成对抗网络机制下平衡学习，得到的FHGAN模型即为所述高保真语音增强模型。本发明在基线模型SE‑FFTNet、HiFi‑GAN的基础上提出FHGAN网络，能够可大大降低模型的计算复杂度、有效区分噪声和干净语音，还原增强语音信号感知细节，可确保语音信号信号完整性。
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公开(公告)号：CN113706563A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111026188.3
申请日：2021-09-02
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种自动初始化Snake模型的X光胸片肺野分割方法，包括：步骤A、图像预处理：将图像进行分割前预处理，得到边缘增强的图像；步骤B、Snake模型轮廓自动初始化：对预处理后的图像进行分析处理，实现Snake模型轮廓的自动初始化；步骤C、X光胸片肺野分割：运用Snake模型算法进行X光胸片肺野分割，得到肺野分割的结果。本发明提供的一种自动初始化Snake模型的X光胸片肺野分割方法，成功地将人力从繁琐的劳动中解放出来，提高了X光胸片肺野的分割效率，并且由于自动初始化的结果更加合理，也大大地提高了X光胸片肺野的分割精度。通过实现轮廓的自动初始化，提高了轮廓初始化过程的稳定性和鲁棒性，增加了Snake模型的自动化程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113380401A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110788927.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于超声图像的乳腺肿瘤良恶性分类方法、装置和介质，该方法包括：对带有分类标签的原始乳腺肿瘤超声图像进行预处理，得到预处理图像；获取预处理图像中感兴趣区域；对感兴趣区域做三种处理分别得到深度残差网络特征向量、纹理特征向量和形态特征向量；将深度残差网络特征向量和纹理特征向量分别进行降维处理，然后将二者进行特征融合，得到融合向量数据；利用支持向量机分类器对一定数量的融合向量数据进行学习，并利用朴素贝叶斯分类器对形态特征向量进行学习，通过加权两种分类器得到肿瘤分类模型；将待分类乳腺肿瘤超声图像输入乳腺肿瘤分类模型，得到分类结果。采用本发明方法可实现更准确地对乳腺肿瘤超声图像的自动分类。
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公开(公告)号：CN111623726B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010686022.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了干涉测量技术领域的一种基于空域填充的干涉条纹空间载频估计方法，包括如下步骤：步骤S1、输入二维空间干涉条纹图；步骤S2、随机提取二维空间干涉条纹图中x方向和y方向的一维干涉条纹信息；步骤S3、利用窗函数对一维干涉条纹信息作加权操作；步骤S4、对加权操作后的一维干涉条纹信息进行空域填充操作；步骤S5、对空域填充操作后的一维干涉条纹信息进行离散傅里叶变换，得到频域插值频谱；步骤S6、对频域插值频谱进行频谱滤波，得到一级频谱分量；步骤S7、搜寻一级频谱分量中强度峰值的坐标位置；步骤S8、基于坐标位置计算x方向和y方向的空间载频大小。本发明的优点在于：极大的提升了空间载频计算的精度以及速度。
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公开(公告)号：CN112862822A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110366530.8
申请日：2021-04-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种超声乳腺肿瘤检测与分类方法、装置与介质，包括：利用医院收集的乳腺超声图像作为标准图像存入计算机，采用基于深度重聚卷积和上下文感知特征相结合的图像处理方法提取标准图像的特征参数；利用医学收集的待测超声图像提取特征参数，根据需要设定参数范围，将待测图像与标准图像进行对比分析，判断待测图像中是否存在肿瘤；如存在肿瘤则继续识别肿瘤的良恶性。本发明克服了传统人工诊断效率低、精度低、漏检率高、误检率高的缺陷，降低了人工诊断的劳动强度，且具有精确的优点。
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公开(公告)号：CN111623726A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010686022.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了干涉测量技术领域的一种基于空域填充的干涉条纹空间载频估计方法，包括如下步骤：步骤S1、输入二维空间干涉条纹图；步骤S2、随机提取二维空间干涉条纹图中x方向和y方向的一维干涉条纹信息；步骤S3、利用窗函数对一维干涉条纹信息作加权操作；步骤S4、对加权操作后的一维干涉条纹信息进行空域填充操作；步骤S5、对空域填充操作后的一维干涉条纹信息进行离散傅里叶变换，得到频域插值频谱；步骤S6、对频域插值频谱进行频谱滤波，得到一级频谱分量；步骤S7、搜寻一级频谱分量中强度峰值的坐标位置；步骤S8、基于坐标位置计算x方向和y方向的空间载频大小。本发明的优点在于：极大的提升了空间载频计算的精度以及速度。
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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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