公开(公告)号：CN115428038A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202180030063.X

申请日：2021-11-19

Applicant: 索尼集团公司 ,  美国索尼公司

Inventor： M·佐尔丹 ,  刘明昌 ,  K-K·A·黄 ,  S-H·蒋 ,  龚礼予

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 基于图像的分类工作流使用无监督聚类来帮助用户识别感兴趣的亚群以进行分选。标记的细胞图像用于为特定实验微调有监督分类网络。所述工作流允许用户对各种应用以相同方式选择群体进行分选。有监督分类网络非常快，这允许其在细胞行进通过设备时做出实时分选决定。所述工作流更加自动化并且具有更少的用户步骤，从而提高了易用性。所述工作流使用机器学习来避免人为错误和手动门控的偏差。所述工作流不需要用户是图像处理方面的专家，因此增加了易用性。

公开(公告)号：CN107530132B

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201680008532.7

申请日：2016-02-16

Applicant: 索尼公司

Inventor： C-R·乔 ,  刘明昌

IPC: A61B34/20

Abstract: 为了在解剖手术期间定位手术工具，图像捕捉设备(218)捕捉手术位置的图像，并且处理器(202)基于颜色和/或几何约束，确定(906)存在于图像中的手术工具(例如，406b)的物理特性。基于手术工具的物理特性，检测(908)手术工具的2D掩模。此外，当手术工具的2D掩模在手术工具的顶端和/或末端被遮蔽时，估计(912)手术工具的姿态。

公开(公告)号：CN109952597A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201780070638.4

申请日：2017-08-15

Applicant: 索尼公司

Inventor： C-R·乔 ,  刘明昌

IPC: G06T7/32

Abstract: 用于数据标准化的患者间大脑配准方法即使存在肿瘤也可变形地对准从不同患者获得的两个大脑图像。

公开(公告)号：CN108602561A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201780009492.2

申请日：2017-01-27

Applicant: 索尼公司

Inventor： A·布莱斯托弗 ,  刘明昌 ,  李俊杰

IPC: B64C39/02 ,  G06T7/70 ,  G06T7/00

Abstract: 本文中公开了用于利用多摄像机网络捕捉静止场景和/或运动场景的系统和方法的各个方面。系统包括多个无人驾驶飞行器UAV。多个UAV中的每个与被配置为捕捉多个图像的成像装置相关联。多个UAV中的第一UAV包括第一成像装置，第一成像装置被配置为捕捉一个或多个静止对象和/或移动对象的第一图像集合。第一UAV被配置为从一个或多个成像装置接收聚焦透镜信息、当前地点和当前方位。确定一个或多个成像装置中的每个的目标地点和目标方位。将控制信息传送给一个或多个其他UAV以将当前地点和当前方位修改为一个或多个成像装置中的每个的所确定的目标地点和方位。

公开(公告)号：CN103534712B

公开(公告)日：2018-01-23

申请号：CN201380000104.6

申请日：2013-02-04

Applicant: 索尼公司

Inventor： 余良吟 ,  刘明昌 ,  黄光满

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6284 ,  G06K9/00624 ,  G06K9/4671

Abstract: 一种用于执行图像分类过程的系统，包括：图像管理器，其包括关键点生成器、支持区域过滤器、取向过滤器以及匹配模块。关键点生成器计算测试图像中的关键点的初始描述符。支持区域过滤器和取向过滤对初始描述符执行相应的过滤过程，以生成经过滤的描述符。匹配模块将经过滤的描述符与一个或多个数据库图像集比较，以对测试图像分类。电子设备的处理器通常控制图像管理器，以有效执行图像分类过程。

公开(公告)号：CN103581686A

公开(公告)日：2014-02-12

申请号：CN201310280579.7

申请日：2013-07-05

Applicant: 索尼公司

Inventor： 刘明昌 ,  M·罗伯尔森

IPC: H04N19/597 ,  H04N19/587

CPC classification number: G06T9/00 ,  G02B21/367 ,  G06T2200/21

Abstract: 一种压缩Z-堆叠显微镜图像的方法和装置，包含压缩图像的原始Z-堆叠的全焦点图像和深度图表示，计算作为根据全焦点图像和深度图所生成的模拟Z-堆叠和原始Z-堆叠之间的差别的预测残差，以及将预测残差与压缩的全焦点图像和深度图连接，以产生最终压缩文件。

公开(公告)号：CN103578100A

公开(公告)日：2014-02-12

申请号：CN201310280321.7

申请日：2013-07-05

Applicant: 索尼公司

Inventor： 刘明昌 ,  M·罗伯尔森

IPC: G06T7/00 ,  G02B21/36

CPC classification number: G02B21/367

Abstract: 一种用于模拟显微术中的景深的方法和设备，所述方法包括：计算全对焦图像的每个像素的模糊量；对所述全对焦图像的一个或多个区域执行点扩展函数运算；计算所述区域上的中间积分图像和规范化积分图像；以及基于中间积分图像和规范化积分图像确定每个像素的输出像素。

公开(公告)号：CN103370720A

公开(公告)日：2013-10-23

申请号：CN201380000100.8

申请日：2013-02-04

Applicant: 索尼公司

Inventor： 余良吟 ,  刘明昌 ,  张习民

IPC: G06K9/34

CPC classification number: G06K9/00718 ,  G06K9/469

Abstract: 一种用于执行场景表达过程的系统，包括处理来自给定场景的源图像以在所述源图像中定义子场景的图像管理器。所述图像管理器基于对应的子场景和一定的图像特征对每个源图像创建图像理解图，还对每个源图像创建场景表达图。所述图像管理器进一步产生整合的场景表达以单一表达表示全部源图像。电子设备的处理器控制所述图像管理器执行所述场景表达过程。

公开(公告)号：CN119301647A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202380043242.6

申请日：2023-11-12

Applicant: 索尼集团公司 ,  美国索尼公司

Inventor： S-H·蒋 ,  刘明昌

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06V20/69

Abstract: 本文中描述了包括一个或多个特征提取器(模型)和用于聚类的聚类组件的框架。该框架支持(1)取代耗时的人工门控的基于图像的离线无监督聚类；(2)基于图像的在线单细胞分选。在训练期间，使用具有或不具有基准真值的一个或多个细胞图像数据集来训练一个或多个特征提取器，这些特征提取器基于包括几个卷积层的神经网络。训练后，将特征提取器就用于提取细胞图像的特征，以进行无监督细胞聚类和分选。另外，在特征提取器经过训练之后，可以使用附加数据集进一步改进特征提取器。

公开(公告)号：CN118843894A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202380026208.8

申请日：2023-09-18

Applicant: 索尼集团公司 ,  美国索尼公司

Inventor： 刘明昌 ,  S-H·蒋 ,  唐海鹏 ,  M·佐尔丹 ,  K-K·A·黄

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06F18/23 ,  G06V10/94 ,  G06V10/771

Abstract: 图像激活细胞分选（IACS）分类工作流程包括：采用基于神经网络的特征编码器（或提取器）来提取细胞图像的特征；基于提取的细胞特征自动对细胞进行聚类；基于细胞图像识别聚类以挑选要分选的（一个或多个）聚类；基于所选择的（一个或多个）聚类对分类网络进行微调；以及一旦经细化，分类网络就被用于分选细胞进行实时活体分选。