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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111815613A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010692369.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于包膜线形态特征分析的肝硬化疾病分期识别方法，其包括：根据超声波图像获取肝包膜的预测膜和真实膜；从预测膜中获取分段斜率的方差VoS、相邻段斜率差的变异系数CV、波动变化的次数NoF；并从真实膜中获取线段的数量NoL；初步预测中，将VoS、NoF以及CV作为输入特征输入以识别“正常-前期”和“中期-后期”两种情况；若初步识别的结果为“正常-前期”，将NoL以及CV作为特征输入轻度识别模型，以判断正常和轻度肝硬化；若初步识别的结果为“中期-后期”，将NoL以及VoS作为特征输入中后期识别模型，以识别中度肝硬化和重度肝硬化。本发明结合肝包膜预测膜和真实膜两种形态下的特征进行分析，可以对肝包膜形态特征进行充分展示。
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公开(公告)号：CN111815538B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010692356.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字图像处理技术的肝硬化超声图像肝包膜提取方法，用于对肝脏浅表切面图像进行处理，其包括以下步骤：利用滑动窗口算法对超声图像的上部进行遍历，以识别所述超声图像中是否有肝腹水区域；对超声图像依次进行高斯模糊处理、二值化处理、形态学闭运算处理以得到二值超声图像。随后基于遍历算法对处理后的二值超声图像进行搜索，寻找肝包膜对应的像素点集以构成肝包膜的预测膜；将预测膜融合到原始的超声图像中，采用灰度差分算法从预测膜中剔除伪膜的像素点，以得到肝包膜的真实膜。本发明可以同时得到肝包膜的预测膜和真实膜，为后续的形态特征分析提供了保障。
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公开(公告)号：CN111815613B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010692369.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06V10/762 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供了一种基于包膜线形态特征分析的肝硬化疾病分期识别方法，其包括：根据超声波图像获取肝包膜的预测膜和真实膜；从预测膜中获取分段斜率的方差VoS、相邻段斜率差的变异系数CV、波动变化的次数NoF；并从真实膜中获取线段的数量NoL；初步预测中，将VoS、NoF以及CV作为输入特征输入以识别“正常‑前期”和“中期‑后期”两种情况；若初步识别的结果为“正常‑前期”，将NoL以及CV作为特征输入轻度识别模型，以判断正常和轻度肝硬化；若初步识别的结果为“中期‑后期”，将NoL以及VoS作为特征输入中后期识别模型，以识别中度肝硬化和重度肝硬化。本发明结合肝包膜预测膜和真实膜两种形态下的特征进行分析，可以对肝包膜形态特征进行充分展示。
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公开(公告)号：CN113989786A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111174577.0
申请日：2021-10-09
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法，该方法包括：建立疲劳驾驶状态下的用户图像样本数据集；基于所述用户图像样本数据集，提取并融合多维面部动作单元和头部姿态特征、多维眼部纹理特征与多维额部纹理特征，获得多维疲劳特征向量；利用MI‑FCBF算法对所述多维疲劳特征向量进行选择，获得低维疲劳特征；根据所述低维疲劳特征，训练Adaboost分类器，生成可用于识别疲劳驾驶状态的分类模型；根据所述分类模型监测用户驾驶状态。上述基于多源视觉信息融合的疲劳驾驶检测方法，将可见光下的面部视觉特征和面部红外热像图纹理信息在特征层进行融合，可以综合视觉信号和生理信号评价疲劳状态，检测结果较为客观。
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公开(公告)号：CN111815538A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010692356.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字图像处理技术的肝硬化超声图像肝包膜提取方法，用于对肝脏浅表切面图像进行处理，其包括以下步骤：利用滑动窗口算法对超声图像的上部进行遍历，以识别所述超声图像中是否有肝腹水区域；对超声图像依次进行高斯模糊处理、二值化处理、形态学闭运算处理以得到二值超声图像。随后基于遍历算法对处理后的二值超声图像进行搜索，寻找肝包膜对应的像素点集以构成肝包膜的预测膜；将预测膜融合到原始的超声图像中，采用灰度差分算法从预测膜中剔除伪膜的像素点，以得到肝包膜的真实膜。本发明可以同时得到肝包膜的预测膜和真实膜，为后续的形态特征分析提供了保障。
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