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公开(公告)号：CN111445473A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010243718.9
申请日：2020-03-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 一种基于血管内超声图像序列多角度重建的血管膜精确分割方法及系统，通过对血管内超声横截面图像序列进行重建得到对应的血管内超声纵轴图像，然后采用改进的聚类方法对血管内超声纵轴图像中的血管膜进行初步分割，再根据初步分割结果恢复出横截面图像下的血管膜精确分割结果。本发明能够同时获得血管内超声两种图像模式(即横截面图像模式和纵轴图像模式)的血管膜分割结果，并在一定程度上克服分叉和旁路血管的影响。从横截面视角和纵轴视角综合分析血管状况，并计算定量参数，对血管状况进行更全面的评估，为医生进一步诊断提供参考，具有临床实用价值。
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公开(公告)号：CN115587985A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211259830.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种组织病理图像细胞核分割以及染色风格规范化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对全视野数字切片进行数据预处理得到图像块，该图像块由具有强细胞核标注的强标注图像块以及无细胞核标注的无标注图像块组成，步骤S2，将强标注图像块作为多任务教师模型的输入对该多任务教师模型进行训练，进一步将无标注图像块输入已训练的多任务教师模型得到由该多任务教师模型推测并筛选的细胞核分割结果作为伪标注；步骤S3，采用强标注图像块和具有伪标注的图像块混合作为学生模型训练集对多任务学生模型进行训练；步骤S4，将待分割的组织病理数字切片图像块输入训练好的多任务学生模型，得到分割以及染色风格规范化结果。
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公开(公告)号：CN111445473B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010243718.9
申请日：2020-03-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 一种基于血管内超声图像序列多角度重建的血管膜精确分割方法及系统，通过对血管内超声横截面图像序列进行重建得到对应的血管内超声纵轴图像，然后采用改进的聚类方法对血管内超声纵轴图像中的血管膜进行初步分割，再根据初步分割结果恢复出横截面图像下的血管膜精确分割结果。本发明能够同时获得血管内超声两种图像模式(即横截面图像模式和纵轴图像模式)的血管膜分割结果，并在一定程度上克服分叉和旁路血管的影响。从横截面视角和纵轴视角综合分析血管状况，并计算定量参数，对血管状况进行更全面的评估，为医生进一步诊断提供参考，具有临床实用价值。
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