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公开(公告)号：CN111815607B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010663503.2
申请日：2020-07-10
Applicant: 济南大学
Inventor： 苏洁
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/762 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种面向造血系统的骨髓细胞数据集构建方法及系统，包括：根据骨髓显微图像中骨髓细胞的类型和位置构建骨髓细胞基本数据集；根据经骨髓细胞基本数据集训练后的骨髓细胞检测模型对待测骨髓显微图像进行细胞检测，得到待确认的骨髓细胞；对待确认的骨髓细胞进行交互纠错，根据得到的已确认的骨髓细胞的类型和位置，将已确认的骨髓细胞和所属骨髓显微图像添加至骨髓细胞基本数据集中，对骨髓细胞基本数据集进行更新。实现对骨髓细胞基本数据集的持续完善，解决医学图像数据集缺乏问题、提高数据集质量。
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公开(公告)号：CN113409923A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110572633.X
申请日：2021-05-25
Applicant: 济南大学
IPC: G16H30/40
Abstract: 本发明提供了骨髓图像个体细胞自动标记中的纠错方法及系统。其中该方法包括利用细胞标记模型标记骨髓病理图像，得到初始标记结果；利用类别纠错器对初始标记结果进行二次确认，得到细胞的分类得分及纠错后的细胞类型，对分类错误的标记进行修正，得到第一次纠错后的标记结果；利用定位纠错器比较第一次纠正后的标记结果中的每个细胞标记框与相应细胞尺寸的约束关系，对定位错误的标记进行修正，得到第二次纠错后的标记结果；利用模糊确认器分别计算第二次纠错后的标记结果中任意两个细胞的标记框面积的交叠率，根据交叠率与重叠阈值的比值及标记框所属类别来判断是否存在模糊标记问题，对模糊标记问题进行修正，得到最终纠错后的标记结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111815607A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010663503.2
申请日：2020-07-10
Applicant: 济南大学
Inventor： 苏洁
Abstract: 本发明公开了一种面向造血系统的骨髓细胞数据集构建方法及系统，包括：根据骨髓显微图像中骨髓细胞的类型和位置构建骨髓细胞基本数据集；根据经骨髓细胞基本数据集训练后的骨髓细胞检测模型对待测骨髓显微图像进行细胞检测，得到待确认的骨髓细胞；对待确认的骨髓细胞进行交互纠错，根据得到的已确认的骨髓细胞的类型和位置，将已确认的骨髓细胞和所属骨髓显微图像添加至骨髓细胞基本数据集中，对骨髓细胞基本数据集进行更新。实现对骨髓细胞基本数据集的持续完善，解决医学图像数据集缺乏问题、提高数据集质量。
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公开(公告)号：CN117218672A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311243479.7
申请日：2023-09-26
Applicant: 济南大学
IPC: G06V30/414 , G06V30/18 , G06V30/148 , G06V30/24 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的病案文字识别方法及系统，对原始病案图像进行预处理，分别使用Canny边缘检测算法和Hough直线检测算法对图像进行边缘检测和角度校正；对预处理后图像的文本区域进行标注，得到文本检测训练数据集；使用DBNet网络对图片进行检测，获取图片中文本区域的边界框位置坐标；构建改进的SVTR模型，对文本检测到的区域提取特征，训练文字识别模型，对图片进行识别获得病案图片中的字符内容。确定待进行文字识别的图像后,对病案图像进行预处理,对预处理后的图像进行文本检测，将检测后的图像根据检测框进行分割，对单行文本进行识别，获得文字识别结果，对图像文字进行预测得到准确率极高的识别文字。
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公开(公告)号：CN110619640B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910792304.9
申请日：2019-08-26
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种骨髓细胞图像中粒细胞的检测方法，包括以下步骤：接收骨髓细胞图像，对所述骨髓细胞图像进行分割，并标记连通区域；根据连通区域的大小对连通区域进行过滤；根据连通区域的大小和形状特征识别候选分叶核区域，从而确定粒细胞区域。本发明能够快速的对获取的骨髓细胞图像进行粒细胞检测。
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公开(公告)号：CN110619640A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910792304.9
申请日：2019-08-26
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种骨髓细胞图像中粒细胞的检测方法，包括以下步骤：接收骨髓细胞图像，对所述骨髓细胞图像进行分割，并标记连通区域；根据连通区域的大小对连通区域进行过滤；根据连通区域的大小和形状特征识别候选分叶核区域，从而确定粒细胞区域。本发明能够快速的对获取的骨髓细胞图像进行粒细胞检测。
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公开(公告)号：CN113409923B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110572633.X
申请日：2021-05-25
Applicant: 济南大学
IPC: G16H30/40
Abstract: 本发明提供了骨髓图像个体细胞自动标记中的纠错方法及系统。其中该方法包括利用细胞标记模型标记骨髓病理图像，得到初始标记结果；利用类别纠错器对初始标记结果进行二次确认，得到细胞的分类得分及纠错后的细胞类型，对分类错误的标记进行修正，得到第一次纠错后的标记结果；利用定位纠错器比较第一次纠正后的标记结果中的每个细胞标记框与相应细胞尺寸的约束关系，对定位错误的标记进行修正，得到第二次纠错后的标记结果；利用模糊确认器分别计算第二次纠错后的标记结果中任意两个细胞的标记框面积的交叠率，根据交叠率与重叠阈值的比值及标记框所属类别来判断是否存在模糊标记问题，对模糊标记问题进行修正，得到最终纠错后的标记结果。
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