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公开(公告)号：CN111428778A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010199544.0
申请日：2020-03-20
申请人： 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
摘要： 本发明提供了超声图像分类领域的一种胎儿颜面部标准切面自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取复数张胎儿颜面部的超声图像，对各所述超声图像进行预处理并分别生成标准切面；步骤S20、提取所述标准切面中包括局部二值模式以及方向梯度直方图的纹理特征；步骤S30、对所述纹理特征进行欧式距离归一化，得到特征向量；步骤S40、基于所述特征向量，利用支持向量机对所述标准切面进行学习和分类。本发明的优点在于：极大的提升了胎儿颜面部标准切面分类的精度以及效率，进而极大的提升了提升临床诊断效率，降低了临床诊断成本。
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公开(公告)号：CN111428778B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010199544.0
申请日：2020-03-20
申请人： 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/50 , G16H50/20
摘要： 本发明提供了超声图像分类领域的一种胎儿颜面部标准切面自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取复数张胎儿颜面部的超声图像，对各所述超声图像进行预处理并分别生成标准切面；步骤S20、提取所述标准切面中包括局部二值模式以及方向梯度直方图的纹理特征；步骤S30、对所述纹理特征进行欧式距离归一化，得到特征向量；步骤S40、基于所述特征向量，利用支持向量机对所述标准切面进行学习和分类。本发明的优点在于：极大的提升了胎儿颜面部标准切面分类的精度以及效率，进而极大的提升了提升临床诊断效率，降低了临床诊断成本。
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公开(公告)号：CN111428713B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010199592.X
申请日：2020-03-20
申请人： 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/00 , G06T5/50 , G06T7/40 , G06T7/62
摘要： 本发明提供了超声图像分类领域的一种基于特征融合的超声图像自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取超声图像，对所述超声图像进行预处理并生成标准切面；步骤S20、提取所述标准切面中的图像特征；步骤S30、对所述图像特征进行归一化处理，得到特征向量；步骤S40、基于所述特征向量，利用SVM分类器对所述标准切面进行学习和分类。本发明的优点在于：极大的提升了超声图像标准切面分类的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN111402244B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010199674.4
申请日：2020-03-20
申请人： 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/45 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明提供了超声图像分类领域的一种胎儿心脏标准切面自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取复数张胎儿心脏的超声图像；步骤S20、对各所述超声图像进行图像信息增强的预处理并分别生成标准切面；步骤S30、利用灰度共生矩阵提取所述标准切面中的纹理特征；步骤S40、基于所述纹理特征，利用基于决策树以及集成算法构建的分类器对各所述标准切面进行自动分类。本发明的优点在于：极大的提升了胎儿心脏标准切面分类的精度以及效率，进而极大的提升了临床诊断效率，降低了临床诊断成本。
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公开(公告)号：CN111695644A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010794509.3
申请日：2020-08-10
申请人： 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司 , 福建医科大学附属第二医院
摘要： 本发明实施例公开了一种基于光密度变换的肿瘤超声图像分类方法、装置及介质，包括：步骤10、对带有分类标签的原始肿瘤超声图像进行预处理，得到预处理图像；步骤20、获取预处理图像中的感兴趣区域；步骤30、对所述感兴趣区域做两种处理分别得到纹理特征向量和形态特征向量；步骤40、将纹理特征向量进行降维处理，然后分别和对应的形态特征向量进行特征融合，得到融合向量数据；步骤50、利用分类器对一定数量的融合向量数据进行学习，得到肿瘤分类模型；步骤60、将待分类肿瘤超声图像输入肿瘤分类模型，得到分类结果。本发明公开的方法能够有效提升超声图像肿瘤良恶性预测的准确性和鲁棒性，为医生对肿瘤进行诊断提供参考，提升了医生的诊断效率。
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公开(公告)号：CN111402244A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010199674.4
申请日：2020-03-20
申请人： 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
摘要： 本发明提供了超声图像分类领域的一种胎儿心脏标准切面自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取复数张胎儿心脏的超声图像；步骤S20、对各所述超声图像进行图像信息增强的预处理并分别生成标准切面；步骤S30、利用灰度共生矩阵提取所述标准切面中的纹理特征；步骤S40、基于所述纹理特征，利用基于决策树以及集成算法构建的分类器对各所述标准切面进行自动分类。本发明的优点在于：极大的提升了胎儿心脏标准切面分类的精度以及效率，进而极大的提升了临床诊断效率，降低了临床诊断成本。
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公开(公告)号：CN111428713A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010199592.X
申请日：2020-03-20
申请人： 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
摘要： 本发明提供了超声图像分类领域的一种基于特征融合的超声图像自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取超声图像，对所述超声图像进行预处理并生成标准切面；步骤S20、提取所述标准切面中的图像特征；步骤S30、对所述图像特征进行归一化处理，得到特征向量；步骤S40、基于所述特征向量，利用SVM分类器对所述标准切面进行学习和分类。本发明的优点在于：极大的提升了超声图像标准切面分类的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN111695644B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010794509.3
申请日：2020-08-10
申请人： 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司 , 福建医科大学附属第二医院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/54
摘要： 本发明实施例公开了一种基于光密度变换的肿瘤超声图像分类方法、装置及介质，包括：步骤10、对带有分类标签的原始肿瘤超声图像进行预处理，得到预处理图像；步骤20、获取预处理图像中的感兴趣区域；步骤30、对所述感兴趣区域做两种处理分别得到纹理特征向量和形态特征向量；步骤40、将纹理特征向量进行降维处理，然后分别和对应的形态特征向量进行特征融合，得到融合向量数据；步骤50、利用分类器对一定数量的融合向量数据进行学习，得到肿瘤分类模型；步骤60、将待分类肿瘤超声图像输入肿瘤分类模型，得到分类结果。本发明公开的方法能够有效提升超声图像肿瘤良恶性预测的准确性和鲁棒性，为医生对肿瘤进行诊断提供参考，提升了医生的诊断效率。
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公开(公告)号：CN111340823B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010112442.0
申请日：2020-02-24
申请人： 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
摘要： 本发明提供了图像处理领域的一种基于模糊熵以及差分进化的乳腺图像分割法，包括如下步骤：步骤S1、获取乳腺图像，设置模糊熵阈值的分割参数；步骤S2、对种群进行初始化；步骤S3、基于所述分割参数，计算初始化种群内个体的模糊熵隶属度函数，进而求取个体的适应值，生成优化种群；步骤S4、对所述优化种群进行变异、交叉以及选择操作；步骤S5、判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数，若是，则输出各个体对应的最优的模糊熵隶属度参数，并进入步骤S6；若否，则进入步骤S3；步骤S6、利用所述最优的模糊熵隶属度参数以及双阈值分割法对乳腺图像进行分割。本发明的优点在于：极大的提升了乳腺图像分割的精度和速度，进而提升患者的治疗效果。
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公开(公告)号：CN110956612B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201911063168.6
申请日：2019-10-31
申请人： 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
摘要： 本发明提供一种细胞快速计数方法，包括步骤S1、将细胞培养过程中采集到的明场显微细胞图像读入到图像处理工具中；步骤S2、通过计算机图像处理算法对读入的明场显微细胞图像进行图像预处理操作；步骤S3、计算经图像预处理操作后的明场显微细胞图像中的细胞数目。本发明优点在于：通过本发明的技术方案，可大大提高明场显微细胞图像中细胞计数的效率和准确率，且通过实验证明，本发明的细胞计数准确率高达94％以上，这对于生物学研究和临床阶段的一些科研工作意义重大。
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