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公开(公告)号：CN114782855A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210229362.2
申请日：2022-03-10
申请人： 宁波慈溪生物医学工程研究所 , 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
IPC分类号： G06V20/40 , G06K9/62 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明属于深度学习技术领域，提供了一种基于深度学习的白内障手术评价方法、系统及介质，包括步骤：S1、利用视频帧中手术器械特征结合眼部背景特征，对该视频帧所处的手术阶段进行分类；S2、根据手术各环节的初始特征标签训练通用型网络来提取各个环节对应视频帧中用于手术评价的评价特征；S3、将提取的评价特征根据预设标签获取手术各环节的量化信息，将量化信息输入至训练后的预设分类评价网络中对手术各环节进行分类评价。本发明的优点在于建立ICO‑OSCAR标准中描述性评价指标与深度学习网络可学习手术特征的量化关系，从而实现通过人工智能技术替代专家医生全程参与手术培训，提高培训效果的客观性、可靠性，及响应速率。
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公开(公告)号：CN118096769A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410524350.1
申请日：2024-04-29
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
摘要： 本发明公开了一种视网膜OCT图像的分析方法及装置，涉及视网膜OCT图像处理领域，获取当前待处理的视网膜OCT图像，预先训练好了具有泛化能力的域泛化视网膜分层模型，将该视网膜OCT图像作为输入项输入上述域泛化视网膜分层模型，可以得到具有语义一致性的特征表示，进而根据该特征表示对视网膜OCT图像分层以得到分层后的层次结构。可见，本申请通过构建语义一致的特征表达，捕捉了图像间共性的高级语义属性，减弱了不同OCT设备或者数据中心引入的特征分布偏差，该域泛化视网膜分层模型具备在跨设备和跨中心数据上的泛化能力，使得视网膜分层得到的层次结构更准确，自动化程度高，利于实际应用。
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公开(公告)号：CN116934609A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210371930.2
申请日：2022-04-08
申请人： 宁波慈溪生物医学工程研究所 , 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
摘要： 本发明公开了一种用于超广角眼底图像中的睫毛阴影的去除方法，包括对原始超广角眼底图像中的睫毛进行建模，模拟出真实的睫毛阴影特征，实现全自动的睫毛生成，获得睫毛掩膜图像和合成睫毛图像；搭建具有睫毛掩膜约束的睫毛阴影去除框架BRM_GAN，采用合成睫毛图像对BRM_GAN框架进行训练，并采用训练好的生成器模型将原始超广角眼底图像上的睫毛阴影进行去除。本发明提出了一种用于超广角眼底图像睫毛阴影去除的BRM_GAN框架，解决了超广角眼底图像睫毛遮挡的问题。
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公开(公告)号：CN116612339A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310897664.1
申请日：2023-07-21
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种核性白内障图像分级模型的构建装置及分级装置，涉及医学图像处理技术领域，所述构建装置包括：获取单元，其用于获取原始训练数据集；训练集生成单元，其用于获取核性白内障的级别序列，并采用多种划分方式将级别序列划分为两个子级别序列，分别根据各种划分方式对应的两个子级别序列将原始训练数据集进行两个类别的标注，得到各种划分方式对应的训练数据集；训练单元，其用于基于各种划分方式对应的训练数据集，训练各种划分方式对应的二分类模型，确定各二分类模型的优先级顺序；整合单元，其用于生成白内障图像分级模型，白内障图像分级模型包括按照优先级顺序整合的各二分类模型。本发明能提高核性白内障分级的准确性。
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公开(公告)号：CN116188476A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210989967.1
申请日：2022-08-17
申请人： 宁波慈溪生物医学工程研究所 , 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种OCT图像脉络膜大血管结构分割方法及存储介质，所述方法包括：构建非线性隐变量模型以优化变分自编码器网络；将血管结构不明显的训练样本集输入到变分自编码器网络中进行训练，获取样本图像的规范分布；基于最大后验估计规则对所述待分割图像进行图像重建，并检测重建图像中与规范分布异常的离群值；获取重建图像与异常区域产生的差异图进行二进制值标记并分割。采用本发明公开的提出的OCT图像脉络膜大血管结构分割方法，可实现对脉络膜大血管结构的无监督自动分割。
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公开(公告)号：CN115908825A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310225551.7
申请日：2023-03-10
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供了一种基于视觉处理的类圆形结构分割方法及装置，涉及图像处理技术领域。本发明所述的基于视觉处理的类圆形结构分割方法，包括：获取视频帧；对所述视频帧进行去噪处理获得中间图像；检测所述中间图像中的类圆形结构区域图像；将所述类圆形结构区域图像由笛卡尔坐标系转换为极坐标系获得输入数据；基于U‑net神经网络构建多尺度输入结构的初始模型；根据损失函数对所述初始模型进行训练获得分割模型；将所述输入数据输入所述分割模型获得所述类圆形结构区域的分割图像。本发明的技术方案，能够在被观测物体图像像素分布不均匀、类圆形结构区域边缘模糊变形、以及类圆形结构区域被遮挡等实际情景中实现对类圆形结构的高精度分割。
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公开(公告)号：CN114931436B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210890329.4
申请日：2022-07-27
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
摘要： 本发明提出了一种白内障手术导航系统，白内障手术导航系统包括：图像获取模块，用于获取眼前节源图像和与眼前节源图像对应的眼前节目标图像；图像处理模块，用于根据血管结构数据将眼前节源图像相对眼前节目标图像进行图像配准，以确定眼前节源图像的源图像最陡子午线；切口确定模块，用于根据源图像最陡子午线确定白内障手术导航的角膜缘切口位置。本发明的有益效果是：实现了白内障手术切口的无标记准确定位。
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公开(公告)号：CN117726642B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410174151.2
申请日：2024-02-07
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
IPC分类号： G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/082 , G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种用于光学相干断层扫描图像的高反射病灶分割方法和装置，属于图像处理领域，包括：采集视网膜图像并进行人为标注，得到分割图像域数据；构建包含生成器和双重判别器的条件生成对抗网络，生成器包含区域自适应选择模块和相邻帧引导模块，以实现局部‑全局、帧内‑帧间信息的高效利用；采用源域数据和分割图像域数据对条件生成对抗网络进行训练，通过整体分割损失函数的最小化，得到训练好的Ad‑GAN框架，用于视网膜图像中高反射病灶的实际分割任务。本发明通过在生成器中设置区域自适应选择模块和相邻帧引导模块，充分利用视网膜图像中的局部‑全局以及帧内‑帧间信息，能够明显提高对高反射病灶的分割精度。
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公开(公告)号：CN114931436A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210890329.4
申请日：2022-07-27
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
摘要： 本发明提出了一种白内障手术导航系统，白内障手术导航系统包括：图像获取模块，用于获取眼前节源图像和与眼前节源图像对应的眼前节目标图像；图像处理模块，用于根据血管结构数据将眼前节源图像相对眼前节目标图像进行图像配准，以确定眼前节源图像的源图像最陡子午线；切口确定模块，用于根据源图像最陡子午线确定白内障手术导航的角膜缘切口位置。本发明的有益效果是：实现了白内障手术切口的无标记准确定位。
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公开(公告)号：CN118172708A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410436494.1
申请日：2024-04-11
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G16H50/20 , G06V10/62
摘要： 本申请属于一种图像分割方法，针对现有的通用分割算法用于白内障手术组织与器械分割时，存在分割难度大，准确性低，难以获得精确分割结果的问题，提供一种白内障手术视频的组织与器械分割方法及相关装置，对白内障手术视频进行阶段划分，得到每个手术阶段的图像序列，采用图像分割方法模型获取每个手术阶段的图像序列中第一帧图像的分割标签，作为第一帧伪标签，根据预设的不确定性度量阈值，对所有第一帧图像的伪标签进行过滤，得到过滤后的第一帧伪标签，以每个手术阶段的图像序列和过滤后的第一帧伪标签输入基于匹配的视频物体分割网络，得到每个手术阶段的图像分割结果，解决了手术器械类别多、外观相似以及瞳孔视觉特征变化等分割难点。
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