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公开(公告)号：CN112862687B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110204642.3
申请日：2021-02-24
摘要： 本发明公开了一种基于二维特征点的双目内窥图像三维拼接方法，该方法包括点云生成、点云预处理、二维特征点匹配、点云配准等步骤，移动双目内窥镜获取各视角的左右图序列后，通过SGBM(Semi‑global block matching)进行双目匹配生成点云，并进行离群点剔除和降采样等预处理，对相邻左视图采用SURF（Speeded Up Robust Features）算法进行二维特征匹配，计算两个视点偏移量，改变初始矩阵平移矩阵，通过ICP（Iterative Closest Point）算法对点云进行配准和拼接，本方法实现了对纹理特征不明显的内窥图像的三维重建，扩大了视场，同时利用双目图像获得稠密点云，重建精度高，能更好地协助医生手术操作。
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公开(公告)号：CN115576087A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211340167.3
申请日：2022-10-27
IPC分类号： G02B15/167 , G02B15/177 , G02B15/20 , G02B15/14
摘要： 本发明涉及一种中画幅双焦距镜头光学系统，通过13片透镜形成光焦度依次为“负‑正‑正‑负”四组架构，从物方到像方沿光轴依次同轴设置固定组、变倍组、补偿组、对焦组，孔径光阑放置在补偿组两透镜中间固定位置。变倍组可沿光轴移动，用于实现广角端和长焦端之间的光学变焦，补偿组和对焦组可沿光轴移动，用于补偿变焦镜头在光学变焦过程中像面位置的变化。孔径光阑随补偿组移动使光圈在广角端和长焦端基本不变。本发明实现了双焦距镜头高倍率与小体积的兼容，同时保证双焦段(广角端和长焦端)满足高分辨率，兼顾低畸变成像性能和大视场角。通过本发明技术方案的改进，满足中画幅光学成像相机在更大视场、更高分辨率、更小畸变等方面的需求。
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公开(公告)号：CN112967330B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110305793.8
申请日：2021-03-23
摘要： 本发明公开了一种结合SfM（Structure from Motion）和双目匹配的内窥图像三维拼接方法，包括内窥镜左右视图序列获取，左视图或右视图序列SfM重建，双目匹配位点判断，双目匹配重建，点云预处理和SfM点云与双目匹配点云配准等步骤，本方法针对胃肠道场景的特点，在SfM三维重建点云框架的基础上，通过双目匹配点云的三维拼接，实现整个场景的快速稠密重建，重建结果保留了原有的特征和尺度信息，方便医生进行重点区域的观察和三维测量。
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公开(公告)号：CN112184653B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011011490.7
申请日：2020-09-23
摘要： 本发明公开了一种基于双目内窥镜的病灶三维尺寸测量及显示方法，包括探针选点、探针端点识别、端点双目匹配、病灶三维测量、虚拟标尺显示等五个步骤。本发明解决了利用物理标尺或虚拟标尺比照式测量病灶尺寸的局限性，同时解决了三维重建测量方法在病灶目标等弱纹理区域容易误匹配导致三维测量结果不准确的问题，本发明可以精确测量病灶三维尺寸，同时生成三维虚拟标尺辅助医生判断，操作简单，结果准确。
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公开(公告)号：CN114521859A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210202195.2
申请日：2022-03-03
摘要： 本发明涉及一种基于双光路设计的立体荧光内窥镜二次光学放大与转像中继系统。该光学系统通过二次转像放大设计，将常规双光路腹腔镜的光轴间距由4‑5mm增大至10mm以上，并在放大像面的同时保证像质不损失。该中继系统包含第一级转像放大组、转向棱镜组、第二级转像放大组。对任一光路系统而言，该内窥镜成像光学系统将成像光通道分为可见光通道和近红外荧光通道。本系统可通过二次光学放大与转像中继系统设计将现有双光路腹腔镜的光轴间距增大至合理尺寸，以解决现有摄像系统尺寸过大，无法实现双光路腹腔镜同步摄像的问题。
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公开(公告)号：CN112767266A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110030166.8
申请日：2021-01-11
摘要： 本发明公开了一种面向深度学习的显微内窥镜图像数据增强方法,包括：(1)对获取的内窥镜细胞核图像进行标注，得到细胞核掩码图像，(2)构建并训练对抗生成网络模型，(3)生成仿真细胞核掩码图像数据集，(4)将生成的仿真细胞核掩码图像数据集输入训练好的对抗生成网络模型中，生成合成数据集；(5)将生成的合成数据集进行染色分离，随机调整染色配比，再进行染色融合，得到数据增强的样本集。本发明能够生成具有一定多样性的、质量足够好的显微内窥镜图像，能够解决深度学习显微内窥镜数据集不平衡以及数据量不足的难题，使得模型能够提供获得更好的预测能力辅助医生诊断，进一步提高医生的诊断精确度并提高工作效率。
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公开(公告)号：CN112767266B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110030166.8
申请日：2021-01-11
摘要： 本发明公开了一种面向深度学习的显微内窥镜图像数据增强方法,包括：(1)对获取的内窥镜细胞核图像进行标注，得到细胞核掩码图像，(2)构建并训练对抗生成网络模型，(3)生成仿真细胞核掩码图像数据集，(4)将生成的仿真细胞核掩码图像数据集输入训练好的对抗生成网络模型中，生成合成数据集；(5)将生成的合成数据集进行染色分离，随机调整染色配比，再进行染色融合，得到数据增强的样本集。本发明能够生成具有一定多样性的、质量足够好的显微内窥镜图像，能够解决深度学习显微内窥镜数据集不平衡以及数据量不足的难题，使得模型能够提供获得更好的预测能力辅助医生诊断，进一步提高医生的诊断精确度并提高工作效率。
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公开(公告)号：CN112396621B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011305801.0
申请日：2020-11-19
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的高分辨率显微内窥镜图像细胞核分割方法，该方法包括：获取原始内窥镜图像，对内窥镜图像进行细胞核的像素级标注，得到细胞核的掩码图像，并将标注后的掩码图像与内窥镜图像一并分成训练集、验证集；构建分层多尺度注意机制高分辨卷积神经网络模型；训练数据集进行数据增强后输入至所述卷积神经网络中进行迭代训练，并使用验证集判断迭代训练是否完成；当判断迭代训练完成后，将所述原始内窥镜图像输入至训练后的所述卷积神经网络，输出内窥镜图像中各像素属于细胞核的预测概率，得到所述细胞核的分割结果，实现对输入图像的精确分割。
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公开(公告)号：CN112396621A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011305801.0
申请日：2020-11-19
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的高分辨率显微内窥镜图像细胞核分割方法，该方法包括：获取原始内窥镜图像，对内窥镜图像进行细胞核的像素级标注，得到细胞核的掩码图像，并将标注后的掩码图像与内窥镜图像一并分成训练集、验证集；构建分层多尺度注意机制高分辨卷积神经网络模型；训练数据集进行数据增强后输入至所述卷积神经网络中进行迭代训练，并使用验证集判断迭代训练是否完成；当判断迭代训练完成后，将所述原始内窥镜图像输入至训练后的所述卷积神经网络，输出内窥镜图像中各像素属于细胞核的预测概率，得到所述细胞核的分割结果，实现对输入图像的精确分割。
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公开(公告)号：CN112184653A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011011490.7
申请日：2020-09-23
摘要： 本发明公开了一种基于双目内窥镜的病灶三维尺寸测量及显示方法，包括探针选点、探针端点识别、端点双目匹配、病灶三维测量、虚拟标尺显示等五个步骤。本发明解决了利用物理标尺或虚拟标尺比照式测量病灶尺寸的局限性，同时解决了三维重建测量方法在病灶目标等弱纹理区域容易误匹配导致三维测量结果不准确的问题，本发明可以精确测量病灶三维尺寸，同时生成三维虚拟标尺辅助医生判断，操作简单，结果准确。
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