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公开(公告)号：CN118136198A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410180124.6
申请日：2024-02-18
IPC: G16H15/00 , G16H50/20 , G16H70/60 , G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于大型语言模型的交互式多光子乳腺癌切缘病理报告生成系统，设计一种由深度卷积神经网络和可视化算法组成的浸润性乳腺癌切缘识别模型；构建肿瘤相关胶原特征诊断报告生成模型，制作多光子图像诊断报告数据集并训练模型；根据学术论文摘要制作乳腺癌医学知识对话数据集微调开源大型语言模型；将两个模型的诊断结果通过函数转换为文本描述，然后结合报告模板和用户问题，形成输入提示符，大型语言模型输出多光子乳腺癌切缘病理报告，并根据用户问题提供交互式解释和医学建议。本发明在传统图像诊断模型中引入大型语言模型，实现在仅有乳腺癌多光子图像情况下自动生成乳腺癌切缘病理报告。
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公开(公告)号：CN117974422A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410168625.2
申请日：2024-02-06
IPC: G06T3/04 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于风格对抗网络的H&E染色图像风格归一化方法。包括：收集不同中心的多风格的H&E图像，风格随机排序并附着标签序号，根据专家评分选择标准染色风格；统计所有风格H&E图像的放大倍率，根据放大倍率采样分块；叠加标签序号通道；设计风格标签对抗损失；设计无参考分类模块；根据标签序号构建风格对抗网络结构；使用H&E图像数据集训练风格对抗网络并生成多风格H&E图像归一化后的虚拟目标风格图像。该方法解决现有风格归一化方法的内容损失以及不同风格图像数据量不均衡的问题，从而提高该方法的泛化性，实现了多风格H&E病理图像的染色归一化。
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公开(公告)号：CN117994365A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410169186.7
申请日：2024-02-06
IPC: G06T7/90 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G16H30/00
Abstract: 本发明涉及一种基于伴随监督网络的胶原纤维双重虚拟染色图像生成方法。包括：构建H&E染色、组织化学网状纤维染色、二次谐波胶原纤维图像数据集；将上述两种胶原纤维图像进行色彩强度翻转；设计循环生成对抗网络1，输入H&E图像，输出强度颠倒的上述两种胶原纤维图像；设计循环生成对抗网络2，输入H&E图像，输出无强度颠倒的两种胶原纤维图像；将网络1生成的虚拟图像进行色彩强度再翻转，并用来约束网络2的输出；网络1和网络2同时进行训练，构建了伴随监督模型；获得伴随监督网络2输出的双重虚拟胶原纤维图像。该方法避免了有监督的配准步骤，解决了无监督聚类错误的问题，实现H&E病理图像的网状纤维和二次谐波胶原纤维的双重虚拟图像生成。
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公开(公告)号：CN106092986B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201610399966.6
申请日：2016-06-08
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于探测脑组织内源性不同分子的双光子激发荧光信号、二次谐波信号和特征拉曼光谱信号，对脑组织的微结构进行无标记高分辨成像的系统。钛宝石飞秒激光器产生飞秒激光脉冲通过分光镜将飞秒激光分成两路，一路入射到光学参量振动器后经由光声调制器进行高频强度调制，通过全反射镜与另一路同步汇合，经过双色分光镜，由光纤耦合透镜聚焦，入射到光纤，光纤的另一端连接激发信号光探头，将光聚焦到脑组织上，激光与脑组织产生的双光子激发荧光信号、二次谐波信号和受激拉曼散射光信号，反向通过相同的小型激发信号光探头收集，经光纤和光纤耦合透镜收集，由双色分光镜反射到探测系统。本发明能对脑组织内源性不同成分的微结构进行高对比度成像。
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公开(公告)号：CN106092986A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610399966.6
申请日：2016-06-08
Applicant: 福建师范大学
CPC classification number: G01N21/6458 , G01N21/65 , G01N2021/655
Abstract: 本发明涉及一种基于探测脑组织内源性不同分子的双光子激发荧光信号、二次谐波信号和特征拉曼光谱信号，对脑组织的微结构进行无标记高分辨成像的系统。钛宝石飞秒激光器产生飞秒激光脉冲通过分光镜将飞秒激光分成两路，一路入射到光学参量振动器后经由光声调制器进行高频强度调制，通过全反射镜与另一路同步汇合，经过双色分光镜，由光纤耦合透镜聚焦，入射到光纤，光纤的另一端连接激发信号光探头，将光聚焦到脑组织上，激光与脑组织产生的双光子激发荧光信号、二次谐波信号和受激拉曼散射光信号，反向通过相同的小型激发信号光探头收集，经光纤和光纤耦合透镜收集，由双色分光镜反射到探测系统。本发明能对脑组织内源性不同成分的微结构进行高对比度成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104856633A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510296271.0
申请日：2015-06-03
Applicant: 福建师范大学
IPC: A61B1/04
Abstract: 本发明涉及小型化探针式多光子内窥镜探头，包括能够同时传输超短脉冲激发光源和激发信号的空芯双包层光子晶体光纤、双层压电驱动器、由延迟透镜和物镜组合的梯度折射率透镜组件、医用探针，使得该小型化探针式多光子内窥镜探头可以实现在组织深部的成像。本发明该探头的设计将光纤技术、梯度折射率透镜技术和探针技术融合在一起，超短脉冲激发光经过空芯双包层光子晶体光纤传输到梯度折射率透镜组件的一端，双层压电驱动器驱动光纤悬臂实现二维扫描，而后激光聚焦到物镜的前焦面，医用探针引导梯度折射率透镜组件深入组织内部实现深部组织的聚焦，激发的信号光通过梯度折射率透镜组件的物镜收集，而获得组织深部的成像。
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公开(公告)号：CN115731456A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211426119.6
申请日：2022-11-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于快照式光谱偏振相机的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:利用快照式光谱相机和快照式偏振相机，获取检测目标的光谱及偏振图像；步骤S2:对检测目标的光谱特性筛选特征波段，对特征波段光谱图进行PCA变换处理，获得光谱预处理结果SP0图，同时计算偏振的总光强图像S0和新偏振参量Is图，并将S0与Is图进行PCA变换处理，获得偏振预处理结果Po0图;步骤S3:对SP0图与Po0图进行配准与融合，获得融合图像F;步骤S4:根据目标特征信息，对F图进行目标检测。本发明通过光谱与偏振信息的互补性，融合光谱与偏振信息，从而提高多目标检测时的检测性能。
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公开(公告)号：CN115690515A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211423976.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/764 , G06T5/50 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种基于交织序列映射的光谱偏振图像目标检测方法，包括以下步骤：步骤S1:根据目标的光谱偏振特性选择合适的波段并获取对应波段的偏振图像;步骤S2:基于偏振图像，计算偏振参量，再对其进行差异增强与基于交织序列方法的偏振方向一维数据映射，得到差异增强结果与交织序列映射结果；步骤S3:对差异增强结果与交织序列映射结果进行图像融合得到融合图像；步骤S4:对融合图像进行基于像素的目标检测。本发明有效地提高目标与背景的对比度和清晰度，从而提高了目标检测的准确率与精确率。
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公开(公告)号：CN113740276A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111024402.1
申请日：2021-09-02
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明涉及一种基于多光谱探测系统的果蔬农残可视化实时检测方法，包括以下步骤:步骤S1:构建多光谱探测系统，并获取具有农药残留的果蔬光谱数据；步骤S2:采用人机交互模块对光谱数据进行反射率校正；步骤S3:利用matlab软件选取感兴趣区域并计算平均反射率；步骤S4:对初始样本集进行预处理，剔除异常样本后，划分为预测集和验证集；步骤S5:基于预测集和验证集，训练获得光谱反射率和果蔬农残之间关系的预测模型；步骤S6:获取待测果蔬的光谱数据，进行反射率校正，选取感兴趣区域并计算平均反射率，输入预测模型，得到预测结果。本发明利用可见/近红外多光谱成像技术实现快速、无损的果蔬农残检测，基于可视化模型直观获取农残量并快速判定果蔬农残等级。
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公开(公告)号：CN116012839A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310073803.9
申请日：2023-01-18
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/72 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于多光子肿瘤相关胶原特征的乳腺癌切缘识别方法，包括：获取乳腺癌多光子图像；根据乳腺癌多光子图像中的肿瘤相关胶原特征，在乳腺癌多光子图像中采集设定数量的图像块，对其进行数据清洗和数据预处理，构造训练数据集；构建组织成分识别模块并用其学习训练数据集中的特征信息；根据乳腺组织病理特点和临床肿瘤切除原则，构建组织成分可视化模块，显示组织成分识别结果；对给定的乳腺癌多光子图像进行从局部到整体的识别，以滑动窗口的方式重叠地将图像块输入到组织成分识别模块，输出组织成分类别；最后将所有的组织成分识别结果整合，形成最终的切缘识别结果。该方法有利于快速、自动地识别切除范围和乳腺癌切缘位置。
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