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公开(公告)号：CN116385340A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211699778.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
Abstract: 本发明公开了一种医用内窥镜图像快速去雾方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、从医用内窥镜图像中提出烟雾区域，获得烟雾区域初提取图像；S2、对烟雾区域初提取图像进行烟雾区域检测与筛选，获得烟雾区域图像；S3、利用雾天图像退化物理模型对烟雾区域图像进行去雾处理，得到无雾图像；S4、对烟雾区域图像进行烟雾浓度检测，当烟雾浓度参比值超过阈值时，对当前的烟雾区域图像进行标记，同时发出报警信息，提示当前的烟雾区域图像烟雾浓度过高。本发明利用算法完成内窥镜图像的烟雾检测和去除，不需要增加额外的硬件去雾设备，使用方便；本发明对医用内窥镜图像去雾效果明显，在去除烟雾的同时可保留图像中原有的病灶细节。
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公开(公告)号：CN116205814A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310146323.0
申请日：2023-02-21
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
Abstract: 本发明公开了一种医用内窥镜图像增强方法、系统及计算机设备，该方法包括以下步骤：S1、消除图像镜面反射：S1‑1、灰度化处理；S1‑2、二值化处理；S1‑3、形态学膨胀处理；S1‑4、扣除镜反射区域；S1‑5、进行图像修复；S2、进行边缘提取获得感兴趣部位的轮廓图S3、将I1和进行融合，得到感兴趣部位轮廓被增强的增强图像。本发明利用算法可有效消除内窥镜图像的中的镜面反射，完成消化道内窥镜图像的增强，能提高辨识度，且不需要增加额外的硬件设备；本发明能准确检测内窥镜图像中各消化道组织的轮廓，以增强图像细节和对比度，降低漏诊风险。
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公开(公告)号：CN115953377A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211699776.8
申请日：2022-12-28
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
Abstract: 本发明公开了一种消化道超声内窥镜图像融合方法和系统，该方法包括以下步骤：S1、通过医用内窥镜摄像头获取病灶的可见光图像，并通过医用超声探头获取病灶相同位置处的二维超声图像；S2、实时获取医用内窥镜摄像头和医用超声探头之间的位置关系P；S3、利用二维超声图像序列获取体数据，对体数据进行三维重建生成三维超声图像；S4、将三维超声图像投影到可见光图像所在的二维坐标系中，与可见光图像叠加进行图像融合，得到融合图像。本发明在不增加探头的情况下，能够通过短时间扫描完成快速的超声‑可见光图像采集和融合，可用于辅助医生诊断，能减少医生的工作量，降低诊断时间，并提高诊断准确率。
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公开(公告)号：CN117357219A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311402332.8
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
Abstract: 本发明公开了一种内窥镜穿刺引导方法、系统以及装置，属于医疗图像处理领域，通过相机获取病灶外部待穿刺处的多个光学图像计算病灶外部待穿刺处的表层特征，通过超声探头以及相机获取病灶处多个超声图像以及多个光学图像，利用多个超声图像对病灶处进行三维重建，利用多个光学图像对病灶处表层三维特征点的获取；根据病灶处表层三维信息以及病灶外部待穿刺处的表层特征，计算病灶与穿刺器械平面的位置关系，求取当前器械穿刺方向与最短路径间的夹角，通过上述步骤，利用超声和光学图像实现穿刺/手术辅助引导，不额外增加镜体体积，系统处理度快，实时性好，可兼容480p到1080p的不同图像分辨率，最高能够支持60fps帧率输出，系统检测精度高。
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公开(公告)号：CN117204791A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311308866.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
Abstract: 本发明公开了一种内窥镜器械引导方法以及系统，属于医疗图像处理领域，通过对采集到的内窥镜图像帧序列进行特征提取和匹配，通过计算获取相机的实时位置；随后在医生操作器械时，通过传感器获得器械的角度和伸出距离，计算出相机与器械的相对位置关系；最后在三维空间中获得器械与相机视野的重叠部分，投影至对应的相机画面实现实时引导，通过上述步骤，仅通过两个额外传感器获得内镜器械的伸出位置，实现实时引导，体积小，不会给设备增加额外负担，系统处理速度快，实时性好，可兼容480p到1080p的不同图像分辨率，最高可支持60fps帧率输出，系统位置检测精度高，一致性较好，在长时间检查/手术时(2h以上)可保持较高的器械定位和引导精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116228907A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310144525.1
申请日：2023-02-21
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
IPC: G06T11/00 , G06T3/00 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种医学图像电子染色方法、存储介质及计算机设备，该方法包括以下步骤：步骤一、构建生成器和判别器；步骤二、基于生成器建立染色网络G和还原网络F，基于判别器建立判别网络DX和DY；步骤三、进行训练；步骤四、进行电子染色处理。本发明提供的电子染色方法可对医学图像中的可疑区域进行电子染色，便于医生观察病灶的轮廓与纹理，而且不需要更改现有的消化道内窥镜结构，本发明的方法自适应性较强，无需人工调整算法的参数；与传统染色内镜相比，本发明在操作时更加简洁，染色过程可自动完成，无需人工喷洒染色剂，并且可根据医生的需要将内窥镜图像切换成染色与未染色形式。
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公开(公告)号：CN119338847A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310904241.8
申请日：2023-07-21
Applicant: 苏州国科医工科技发展(集团)有限公司 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
Abstract: 本发明公开了一种染色体中期分裂相图像的分割方法，属于图像处理领域，通过最小前景与背景的面积比确定对应的阈值，采用最终的图像分割阈值去除图像背景；将每一染色体的灰度级拉伸使图像对比度增强，对训练集中图像进行数据增强以增加训练集中图像的数量，将图像中的染色体和噪音视为同一类目标，由候选区域生成网络检测，给出置信度与初始矩形框；由多个子网络模块识别目标的类别、精细坐标以及轮廓，分割子网络对识别结果进行分割，得到染色体和噪音的轮廓，准确去除背景和噪音，增强染色体的显带，提高了图像的质量，自动完成染色体的识别，以及交叉、粘连、重叠染色体的分割，提高现有核型分析的效率。
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公开(公告)号：CN119991537A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202311489697.9
申请日：2023-11-09
Applicant: 苏州国科医工科技发展(集团)有限公司 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
Abstract: 本发明提供一种精子中段形态缺陷分析方法、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：通过语义分割网络对包含精子头部和中段的染色图像进行语义分割，得到标记有精子头部和精子中段的二值分割结果；通过得到的精子头部的二值分割结果，将精子头部拟合成椭圆，求取与精子中段连接的长轴端点；通过得到的精子中段的二值分割结果细化以获得中段中心线；计算精子中段形态特征，识别精子中段形态缺陷。本发明能够定量计算特征结果，可解释性强，不需依赖医生或研究人员的专业知识和经验，提高了精子中段形态缺陷识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119445567A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202310961434.7
申请日：2023-08-01
Applicant: 苏州国科医工科技发展(集团)有限公司 , 济南高新科技成果转化经纪有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/32 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种染色体分类方法，属于图像处理领域，通过校正所有染色体的角度，使染色体在图像中呈竖直状，统一所有角度校正后的染色体图像的尺寸，将所有染色体图像划分训练集和验证集，构建染色体极性识别模型，以识别染色体极性并纠正染色体极性；构建染色体类别识别模型，以识别染色体图像上染色体类型以及对应的置信度；检测可能识别错误的染色体，并构建候选集和缺失集两个集合，候选集用于暂时存放可能被错误分到其它类别的染色体，缺失集用于记录染色体数量不足的类别，对候选集中染色体的类别进行修正，能够以较高的精度在短时间内，完成对大批量染色体的识别，极大地提高现有核型分析的效率和准确度，减少医师的工作量。
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公开(公告)号：CN119478932A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202311014211.6
申请日：2023-08-11
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06V20/69 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/28
Abstract: 本发明公开了一种染色体中期分裂相图像排序方法，属于图像处理领域，通过对染色体中期分裂相图像中交叉、粘连的染色体进行分割；对分割后的染色体图像进行多个特征的提取；设置各个特征的合理区间，当每一图像的各个特征均处在对应的区间内，置入集合S1，当每一图像的某一特征不在区间内，置入集合S2，集合S1内的图像按照连通域数目从大到小的顺序排列，集合S2的图像按照染色体数量从多到少的顺序排列，将集合S2中所有图像的序号加上集合S1的长度，然后合并两个集合，完成整体的排序，通过上述方法，能够自动筛选出符合核型分析所需的图像，无需人工操作；本申请的排序方法处理速度快，有效降低核型分析所需的时间，提高效率。
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