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公开(公告)号：CN113114934A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110344671.X
申请日：2021-03-31
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于人工智能辅助医疗技术领域，具体涉及一种尿红细胞多焦距视频采集方法与系统。方法包括以下步骤：S1、连续调节显微镜焦距，采集样本的显微镜变焦视频；S2、对变焦视频中各帧图像进行清晰度计算，所述清晰度计算采用改进的DCT的图像清晰度评价函数进行计算；S3、根据计算得到清晰度值，绘制变焦视频的清晰度变化曲线；将清晰度值变化曲线中，曲线斜率最大时对应的图像焦距作为为采集视频的起点焦距，曲线斜率最小时所对应的图像焦距作为采集视频的终止点焦距，采集并保存显微镜变焦视频。本发明，利用图像的评价函数进行多焦距视频采集，提高了采集的精度和效率。
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公开(公告)号：CN116563261A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310569846.6
申请日：2023-05-19
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及一种基于自监督元学习的多染色肾脏病理图像分割方法，属于人工智能辅助医疗检查技术领域，包括以下步骤：S1、获取不同染色的肾脏病理切片的全视野病理照片，同时每种染色随机挑选2～5张进行像素级的人工标注；S2、通过无标注样本训练自监督预训练模型；S3、以训练完成的自监督预训练模型为一级模型，以U‑Net结构作为骨干网络构建二级模型，通过元训练集对二级模型进行训练，通过元测试集对二级模型进行测试并更新一级模型的权重参数；重新选取染色样本重复上述测试和训练过程，得到的一级模型作为元学习分割模型；S4、通过元学习分割模型对待测病理切片进行分割。本发明可以对不同染色的肾脏病理切片感兴趣区域进行高效分割。
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公开(公告)号：CN118506033A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410405512.X
申请日：2024-04-07
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及人工智能辅助医疗检查技术领域，解决了传统方法对于肾小球基底膜的分割存在准确率不高，而导致无法实现细分和量化的技术问题，尤其涉及一种基于一次参考指导免训练特征匹配的肾小球基底膜的细分和量化方法，包括：制作参考图像、生成特征序列、进行跨图像的关键点匹配、生成待测电镜图像的肾小球基底膜的分割掩膜以及计算待测电镜图像中肾小球基底膜的厚度。本发明所提出的方法能够在电镜图像中自动分割和测量肾小球基底膜实现量化病理指标，并通过将临床指标与诊断结果相结合来分析和预测结果，最后辅助医生进行疾病诊断，满足人工智能在电镜图像诊断中的临床应用需求。
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公开(公告)号：CN113114934B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110344671.X
申请日：2021-03-31
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于人工智能辅助医疗技术领域，具体涉及一种尿红细胞多焦距视频采集方法与系统。方法包括以下步骤：S1、连续调节显微镜焦距，采集样本的显微镜变焦视频；S2、对变焦视频中各帧图像进行清晰度计算，所述清晰度计算采用改进的DCT的图像清晰度评价函数进行计算；S3、根据计算得到清晰度值，绘制变焦视频的清晰度变化曲线；将清晰度值变化曲线中，曲线斜率最大时对应的图像焦距作为为采集视频的起点焦距，曲线斜率最小时所对应的图像焦距作为采集视频的终止点焦距，采集并保存显微镜变焦视频。本发明，利用图像的评价函数进行多焦距视频采集，提高了采集的精度和效率。
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