公开(公告)号：CN118470440B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410916942.8

申请日：2024-07-10

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  张延冰 ,  雷晟暄 ,  刘尚明 ,  刘洪彬 ,  孟密密 ,  姜浩 ,  王立言 ,  王伟 ,  宋峻林 ,  赵晗竹 ,  韩浩宇 ,  吴世豪 ,  韩景泓 ,  张彦霖 ,  党广虹 ,  顾夏铭

IPC分类号： G16H30/20 ,  G06V10/764

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习与高光谱图像的肿瘤早期识别系统，涉及肿瘤早期识别技术领域。包括：图像降维模块，用于获取高光谱图像，提取高光谱图像中的光谱信息；特征波段选取模块，用于对提取得到的光谱信息进行差异性分析，根据分析结果确定特征波段；深度学习模型模块，用于利用肿瘤识别模型对选取的特征波段下的光谱信息进行肿瘤初步识别；集成学习模块，用于对肿瘤初步识别结果进行集成学习，并根据集成学习结果优化肿瘤识别模型，采用优化后的肿瘤识别模型对待测高光谱图像进行识别，得到最终的肿瘤识别结果。本发明结合高光谱图像自身光谱信息的优势以及多种深度学习模型预测结果的集成，实现肿瘤早期精确识别。

公开(公告)号：CN117197137B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311464558.0

申请日：2023-11-07

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  韩景泓 ,  雷晟暄 ,  汪子琪 ,  张彦海 ,  赵晗竹 ,  张彦霖 ,  顾夏铭 ,  张伟师 ,  徐立强

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及图像分析技术领域，具体为基于高光谱图像的组织样本分析方法及系统，包括以下步骤：获取待检测组织样本切片的高光谱图像，将设定波段的图像数据拼接为RGB图像，减去检测区域的环境光高光谱特征，经归一化处理得到灰度图像并生成二维数据集；以生成的二维数据集作为识别模型的输入，得到识别结果；其中，识别模型基于设定的函数输出肿瘤恶性程度评分，以肿瘤恶性程度评分的最大值作为识别结果。

公开(公告)号：CN117474815A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311785152.2

申请日：2023-12-25

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  安皓源 ,  雷晟暄 ,  赵晗竹 ,  吕其泽 ,  李云泽 ,  徐立强 ,  韩景泓 ,  顾夏铭 ,  张彦霖

IPC分类号： G06T5/90 ,  G06T5/70 ,  G06T5/20 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明属于高光谱图像处理领域，提出了一种高光谱图像校准方法及系统，包括：获取待校准高光谱图像以及与待校准高光谱图像处在同一拍摄场景的环境光光谱图像和暗噪声光谱图像；分别对待校准高光谱图像以及环境光光谱图像和暗噪声光谱图像进行标准化处理；利用标准化处理后的环境光光谱特征和暗噪声光谱特征对待校准高光谱图像进行环境光与暗电流噪声剔除，得到重构后的待校准高光谱图像；对重构后的待校准高光谱图像中的非边缘像素点进行临点拟合预测滤波，得到校准后的高光谱图像。本发明对待校准高光谱图像进行环境光与暗电流噪声剔除，有效地处理了环境光和暗噪声的影响，提高了图像校准的精度。

公开(公告)号：CN117252875A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311531442.4

申请日：2023-11-17

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  张振磊 ,  雷晟暄 ,  汪子琪 ,  张彦海 ,  赵晗竹 ,  张伟师 ,  韩景泓 ,  张彦霖 ,  顾夏铭

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/90

摘要： 本发明涉及高光谱图像技术领域，尤其涉及基于高光谱图像的医疗图像处理方法、系统、介质及设备。高光谱图像处理方法包括：根据血液不正常外部表征与图像采集参数之间的关系调整所述图像采集参数，获取血液样本高光谱图像；根据反射率校准参数与图像RGB颜色占比之间的关系，对所述高光谱图像进行颜色标准化；将所述高光谱图像的红外光谱分配给红色通道，可见光谱分配给绿色和蓝色通道，增强所述高光谱图像近红外光谱波段信息。将本发明的方法应用于血液高光谱图像处理过程中，排除了外部表征的影响，避免了颜色对判断结果的影响，增加了标志物的光学信息，提高了的正确率。

公开(公告)号：CN117495805A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311454418.5

申请日：2023-11-02

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  刘一飞 ,  雷晟暄 ,  吕其泽 ,  李云泽 ,  赵晗竹 ,  邓金林 ,  张伟师 ,  徐立强 ,  韩景泓 ,  顾夏铭 ,  张彦霖

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/20 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H10/60 ,  G16H50/20 ,  G06T5/70 ,  G06T5/90 ,  G06T5/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096 ,  G06N20/20

摘要： 本发明属于高光谱图像处理领域，提供了辅助早筛系统、介质及设备。其中，辅助早筛系统包括高光谱成像系统，用于获取早筛者的粪便样本高光谱图像及空白样本高光谱图像；高光谱图像预处理系统，用于将粪便样本高光谱图像与空白样本高光谱图像两者对应位置的像素值进行逐位置相除，得到光谱校正后的粪便样本高光谱图像，再对光谱校正后的粪便样本高光谱图像进行滤波处理；高光谱图像降维系统，用于提取滤波处理后的粪便样本高光谱图像中的高光谱特征并进行降维处理；高光谱图像识别系统，用于利用降维的高光谱特征及集成学习模型，识别出高光谱图像是否包含结直肠癌病灶区域。

公开(公告)号：CN117315485A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311438713.1

申请日：2023-10-31

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  杨博文 ,  雷晟暄 ,  安皓源 ,  赵晗竹 ,  张伟师 ,  韩景泓 ,  张彦霖 ,  顾夏铭 ,  刘一飞

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/764

摘要： 本发明公开了一种基于高光谱图像的早期肿瘤组织识别系统，涉及高光谱图像处理技术领域。包括：环境光捕获模块，被配置为捕获环境光特征并进行预处理；特征提取模块，被配置为提取高光谱图像的肿瘤组织特征区域并对肿瘤组织特征区域进行标注；图像处理模块，被配置为消除环境光影响，对消除环境光影响后的肿瘤组织特征区域进行预处理和光谱波段优选；模型训练模块，将选择的特征波段通过半监督式聚类算法进行初步训练，再通过迁移学习训练不同维度的卷积神经网络；得到肿瘤组织识别模型；肿瘤识别模块，被配置为采用肿瘤组织识别模型对肿瘤组织进行识别。本发明系统在降低训练CNN所需数据集的同时也提高了肿瘤识别的准确度。

公开(公告)号：CN117197137A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311464558.0

申请日：2023-11-07

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  韩景泓 ,  雷晟暄 ,  汪子琪 ,  张彦海 ,  赵晗竹 ,  张彦霖 ,  顾夏铭 ,  张伟师 ,  徐立强

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及图像分析技术领域，具体为基于高光谱图像的组织样本分析方法及系统，包括以下步骤：获取待检测组织样本切片的高光谱图像，将设定波段的图像数据拼接为RGB图像，减去检测区域的环境光高光谱特征，经归一化处理得到灰度图像并生成二维数据集；以生成的二维数据集作为识别模型的输入，得到识别结果；其中，识别模型基于设定的函数输出肿瘤恶性程度评分，以肿瘤恶性程度评分的最大值作为识别结果。

公开(公告)号：CN116167964A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202211500673.4

申请日：2022-11-28

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  安皓源 ,  雷晟暄 ,  田崇轩 ,  赵晗竹 ,  张延冰 ,  张振磊 ,  赵宇航 ,  宋峻林

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

摘要： 本发明公开了一种基于肿瘤高光谱图像的肿瘤分类方法及系统，该方法包括：获取肿瘤组织的高光谱图像和环境光高光谱图像，提取环境光光谱特征和肿瘤高光谱图像数据；对肿瘤高光谱图像数据进行数据预处理，获取肿瘤高光谱图像数据集；以标注肿瘤类型的肿瘤高光谱图像数据集为训练集，训练肿瘤分类模型；该肿瘤分类模型包括良恶性分类模型、良性分类模型和恶性分类模型，每种分类模型均包含多个采用不同分类算法的模型，通过赋权分类输出最终的分类结果；将待分类肿瘤高光谱图像输入训练完成的肿瘤分类模型，输出肿瘤分类结果。本发明根据肿瘤高光谱图像数据，利用构建的综合不同分类算法的肿瘤分类模型进行肿瘤分类，实现分类效率和准确性的提高。

公开(公告)号：CN116128799A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211455115.0

申请日：2022-11-21

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  张延冰 ,  雷晟暄 ,  安皓源 ,  田崇轩 ,  张振磊 ,  宋峻林 ,  赵晗竹 ,  赵宇航

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/00 ,  G06T5/40

摘要： 本发明提供一种基于高光谱图像的肿瘤切缘识别系统，涉及医学图像处理技术领域，该系统包括：降维模块，用于对获取的高光谱图像进行降维处理，得到光谱信息图像和空间信息图像；识别模块，用于将光谱信息图像输入至预先训练的残差网络中，输出得到第一肿瘤切缘区域；以及，对空间信息图像进行图像增强处理，并输入至预先训练的语义分割网络中，输出得到第二肿瘤切缘区域；输出模块，用于根据第一肿瘤切缘区域和第二肿瘤切缘区域，输出最终的肿瘤切缘区域。这样，通过将高光谱图像进行降维处理得到光谱信息图像和空间信息图像，并针对不同的图像分别进行肿瘤切缘区域的识别，可以充分学习高光谱图像中的光谱信息和空间信息，提高肿瘤切缘的灵敏度。

公开(公告)号：CN115908468A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211455696.8

申请日：2022-11-21

申请人： 山东大学

发明人： 李玮 ,  安皓源 ,  雷晟暄 ,  张延冰 ,  赵晗竹 ,  张振磊 ,  田崇轩 ,  赵宇航 ,  宋峻林

IPC分类号： G06T7/13 ,  G06T7/12 ,  G06T7/181

摘要： 本公开属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的术中肿瘤切除定量确定方法及系统，包括：获取模块，其被配置为获取肿瘤的高光谱荧光图像；提取模块，其被配置为提取所获取图像的肿瘤荧光特征；确定模块，其被配置为基于所得到的肿瘤荧光特征划定肿瘤边界，确定肿瘤的切缘位置；定量模块，其被配置为对确定的切缘位置进行快速病理检查，估计肿瘤细胞的参量数量，扩展肿瘤的切除定量。