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公开(公告)号：CN117611610B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311689117.0
申请日：2023-12-11
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征补偿的微动脉瘤分割方法，涉及图像处理的技术领域，包括：获取待分割微动脉瘤图像，并将待分割微动脉瘤图像输入至编码模块进行深度特征提取，得到多尺度特征；将编码模块每相邻两层输出的多尺度特征输入多尺度特征补偿模块进行特征补偿；通过减法融合模块将各个尺度下特征补偿后的特征以及减法融合模块对应层级特征的差值处理后的特征进行融合，并将融合后的特征拼接至解码模块；解码模块将融合后的特征进行解码处理，得到分割微动脉瘤图像。本发明在UNet网络的基础上，设计了多尺度特征补偿模块以及减法融合模块，通过补偿特征提取过程中丢失的信息，从而丰富特征的多样性和有效性，提高了分割的精度。
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公开(公告)号：CN114931364A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210373038.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种非接触式心率和呼吸率检测方法、系统、装置和存储介质，该方法包括采样人脸图像数据，将视频数据转为逐帧的图像数据，对图像数据进行灰度处理、人脸检测和感兴趣区域的采集分割，计算出分割区域图像的灰度值平均值，对采集的灰度均值数据进行小波变化，对选取频段的数据进行快速傅里叶变化，提取的幅度最大值对应的频率作为心率/呼吸率的值，从而降低了心率和呼吸率测量的复杂度。本发明还可以在固定帧率的情况下自动选择出小波滤波的层数以及应该选取的频段，还可以根据需求频段再给出的帧率设备中选出最优以达到较为准确的滤波效果，另外通过频段的叠加灵活了可选频段的范围，使得测量结果可以在控制中更为贴近准确值。
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公开(公告)号：CN105342567B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201510817470.1
申请日：2015-11-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了种提高重建光声图像信噪比的装置和方法,其特征在于:包括脉冲激光器、环形超声传感器阵列、信号预处理电路、驱动装置和计算机,待测样品及环形超声传感器阵列浸没于水中,环形超声传感器阵列采集到的光声信号首先经过预放大器放大后使用高速A/D进行采样,然后送入FPGA采用并行方法对数据进行预处理以增加可以进行图像重建的数据,最后这些数据通过高速接口传输到计算机中实现光声图像的重建、显示和相应参数的提取。本发明通过系统中的装置和算法增加了光声信号数据,从而在重建中提高了光声图像的信噪比,使之可以更准确地反映生物组织内部的信息,同时采用FPGA对光声数据进行并行预处理,提高了数据处理速度。
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公开(公告)号：CN115018756B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210223486.X
申请日：2022-03-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/00 , G06V40/14 , G06V40/18 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09 , A61B3/12
Abstract: 本发明公开了一种眼底视网膜动静脉的分类方法，包括获取彩色的眼底视网膜图像；将眼底视网膜图像分别输入到多尺度深监督全卷积网络和深监督高分辨率网络中，分别得到信息融合所需的处理结果；将两种处理结果按照特征级融合或决策级融合的策略，并利用对应的信息融合技术进行融合，实现同时对视网膜动静脉的整体结构和细小血管进行分割和分类。本发明以彩色眼底视网膜图像为研究对象，利用深度学习技术，结合视网膜图像特点，通过多尺度深监督全卷积神经网络，或改进条件生成对抗网络，或多尺度深监督全卷积网络和深监督高分辨率网络融合算法，对彩色眼底视网膜图像进行动静脉分类，不仅提高了分类的准确性及效率较高，而大大降低了劳动强度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114463457B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210018190.4
申请日：2022-01-07
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波和舒尔分解的荧光分子断层重建方法及系统，包括以下步骤：将荧光分子断层成像的逆向问题转变为线性矩阵方程；对线性矩阵方程求解，利用求出的解对重建参数进行迭代更新，获得最终的重建结果；其中，在线性矩阵方程求解的过程中，对线性矩阵方程进行小波变换获得概貌矩阵方程，对概貌矩阵方程进行舒尔分解得到条件数减少的子系统，利用子系统的解计算线性矩阵方程。本发明减少重建过程的计算量，加速重建过程，提高成像效率，并进一步提高成像质量。
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公开(公告)号：CN115018756A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210223486.X
申请日：2022-03-09
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种眼底视网膜动静脉的分类方法，包括获取彩色的眼底视网膜图像；将眼底视网膜图像分别输入到多尺度深监督全卷积网络和深监督高分辨率网络中，分别得到信息融合所需的处理结果；将两种处理结果按照特征级融合或决策级融合的策略，并利用对应的信息融合技术进行融合，实现同时对视网膜动静脉的整体结构和细小血管进行分割和分类。本发明以彩色眼底视网膜图像为研究对象，利用深度学习技术，结合视网膜图像特点，通过多尺度深监督全卷积神经网络，或改进条件生成对抗网络，或多尺度深监督全卷积网络和深监督高分辨率网络融合算法，对彩色眼底视网膜图像进行动静脉分类，不仅提高了分类的准确性及效率较高，而大大降低了劳动强度。
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公开(公告)号：CN113050385A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110238502.8
申请日：2021-03-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G03F7/20
Abstract: 本发明公开了一种DMD光刻机中灰度图像数据存储方法，包括：步骤1：计算机的上位机软件对灰度图像文件进行读入并解析，解析完成后以像素为单位，通过USB接口将图像数据和指令发送给USB接口芯片；步骤2：USB接口芯片将接收到的图像数据和指令发送给FPGA芯片；步骤3：FPGA芯片在接收到以像素为单位的灰度图像数据后，先将每个像素数据拆分为位平面数据，再通过移位寄存方法进行数据格式转换；步骤4：通过间隔存储方法将格式转换后的位平面数据存储于DDR2的内存中；步骤5：根据指令更新DMD显示状态；本发明使用移位寄存的方法对接收到的数据进行位操作，即可完成数据的拆分和拼接，操作简便且节省BRAM资源，同时还解决了存储大尺寸图像的问题。
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公开(公告)号：CN117333470B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311365396.5
申请日：2023-10-20
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种糖尿病技术领域，尤其是指一种糖尿病视网膜病变硬渗出物分割方法及装置，所述糖尿病视网膜病变硬渗出物分割方法在编码路径运用了三个自底向上的相邻互补校正模块，在解码路径运用了一个自底向上的渐进迭代融合模块，并将解码路径的两个输出特征使用空间感知模块进行自适应融合，输出糖尿病视网膜病变的硬渗出物预测概率图。本发明提高了分割精度，有效解决了硬渗出物分割时小病变以及模糊边界定位不精准的问题。
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公开(公告)号：CN112905514B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110238507.0
申请日：2021-03-04
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DMD的光刻设备数据传输系统，包括计算机和DMD板卡，所述DMD板卡包括USB接口芯片、FPGA芯片、DDR2和DMD芯片组；所述计算机作为系统中的上位机，通过发送指令控制DMD板卡进行图像显示，同时完成对矢量图形文件的解析和数据初步处理，在处理后将数据指令经由USB接口芯片发送给FPGA芯片；所述USB接口芯片用于连接USB接口和FPGA芯片，接收计算机通过上位机软件发送的数据和指令并发送给FPGA芯片；所述FPGA芯片用于接收矢量图形数据，对其进行光栅化处理后生成的位图图像数据并存储于DDR2，将存储的图像数据读取出来发送给DMD芯片组；所述DMD芯片组用于数据加载、微镜复位、块清零操作，并通过PWM脉冲宽度调制方式实现灰度图像的显示。
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