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公开(公告)号：CN109598716A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811481234.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 上海珍灵医疗科技有限公司
CPC classification number: G06T7/0014 , G06T5/009 , G06T7/10 , G06T2207/10016 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的肠镜退镜速度实时监测方法和系统，主动提示医师退镜的速度及稳定性，并在超速或画面不稳时提醒医生，监督医师始终将退镜速度控制在安全范围内，提高肠镜检查质量。本发明采用感知哈希算法技术，通过分析瞬时或一段时间内肠镜图像的稳定性，实时反映肠镜退镜速度，以提醒医生在肠镜检查时始终将退镜速度控制在安全范围内，提高检测的全面性和有效性。
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公开(公告)号：CN108550151A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810344960.8
申请日：2018-04-17
Applicant: 深圳市唯特视科技有限公司
Inventor： 夏春秋
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T5/50 , G06T2207/10068 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/20221 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明中提出的一种基于对抗训练的反向域自适应方法，其主要内容包括：生成合成的医学数据、反向域适应、单眼内窥镜图像深度估计，其过程为，通过对抗训练来训练转换器网络，训练由一个发生器组成，用于产生真实内窥镜图像的类似合成的表示，发生器中的损失函数包含一个鉴别器，用于将内窥镜图像分类为真实图像或合成图像，自正则化项用于惩罚较大的实际图像偏差，最后使用合成的内窥镜数据来训练单眼内窥镜检查深度估计网络，并使用来自真实内窥镜检查数据对其进行定量测试，以验证域适应方法。本发明将真实医学图像转换为有用的合成表示，其深度显著更好，同时保持了临床相关的诊断特征。
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公开(公告)号：CN107665492A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710516329.7
申请日：2017-06-29
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06K9/6267 , G06N3/0481 , G06N3/08 , G06T3/4038 , G06T2207/10056 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30028 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明公开一种基于深度网络的结直肠全景数字病理图像组织分割方法，包括以下步骤：（1）获取结直肠全景数字病理图片：（2）将结直肠的全景数字图像分割；（3）训练样本图像的建立；（4）提取不同类别的组织深度特征；（5）利用分类器和提取的组织深度特征对分割图像中的组织进行类别的判别；（6）将步图像分类结果拼接，判别出整张图片的组织分类；（7）按照分块坐标将图像进行拼接在一起；本发明对结直肠全景数字病理图像进行分割，利用滑动窗口和训练的模型对所有分割图像依次标记组织类型，同时，利用分类器和提取的组织深度特征对组织进行类别的判别，得到图像分类结果，分类准确，分类速度快。
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公开(公告)号：CN103177437B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201210262749.4
申请日：2012-07-26
Applicant: 奥林巴斯株式会社
Inventor： 神田大和
CPC classification number: G06K9/342 , G06K9/00087 , G06K9/00751 , G06K9/3216 , G06K9/3233 , G06K9/3241 , G06K9/4609 , G06K9/4647 , G06K9/4652 , G06T7/246 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明提供图像处理装置及图像处理方法，该图像处理装置具有：对应区域连结部，其通过在按照时间序列顺序拍摄的一系列的图像之间将拍入了同一对象的区域连结起来，来设定至少1个连结区域；连结区域特征量计算部，其计算所述连结区域的特征量；扼要指标值计算部，其根据所述特征量，计算与在所述一系列的图像中被拍入的对象在所述一系列的图像内的各图像中汇集的程度对应的扼要指标值；以及扼要图像检测部，其根据所述扼要指标值来检测扼要图像。
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公开(公告)号：CN102314604B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201110189115.6
申请日：2011-07-06
Applicant: 奥林巴斯株式会社
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T7/11 , G06T2207/10024 , G06T2207/10068 , G06T2207/20036 , G06T2207/20224 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明提供图像处理装置和图像处理方法。图像处理装置具有：低亮度区域检测部，其根据管腔内部图像的各像素的像素值检测低亮度区域；周围特征量计算部，其根据所述低亮度区域周围的像素值计算周围特征量；暗部区域判别部，其根据所述周围特征量判别所述低亮度区域是否是暗部区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106687023A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201680002610.2
申请日：2016-08-12
Applicant: HOYA株式会社
Inventor： 牧野贵雄
CPC classification number: A61B1/00009 , A61B1/00048 , A61B1/04 , G06T5/001 , G06T7/0012 , G06T7/207 , G06T2207/10024 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明提供一种评价值计算装置以及电子内窥镜系统，其中，所述电子内窥镜系统被构成为具备：配置单元，将与具有多个色彩成分并构成彩色图像的各像素对应的像素对应点按照该像素对应点的色彩成分配置在与规定的色彩空间的原点交叉的第一色彩平面内；轴设定单元，在第一色彩平面内设定规定的基准轴；转换单元，定义包括基准轴的第二色彩平面，将该第一色彩平面内的所述各像素对应点投影转换于该第二色彩平面；评价值计算单元，基于被投影转换于第二色彩平面的各像素对应点，计算对于彩色图像的规定的评价值。
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公开(公告)号：CN102973231B
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201210262891.9
申请日：2012-07-26
Applicant: 奥林巴斯株式会社
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/4652 , G06K2209/053 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/90 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明提供图像处理装置以及图像处理方法。图像处理装置将图像内所包含的关注区域分类为多个分类项目。图像处理装置具有：初始区域检测部，其检测关注区域中的至少一部分并设定为初始区域；扩展区域检测部，其通过对初始区域进行扩展来检测扩展区域；以及区域判定部，其计算初始区域和扩展区域的特征量，并根据该特征量判定关注区域与多个分类项目中的哪一个相当。
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公开(公告)号：CN105828691A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201380081721.3
申请日：2013-12-19
Applicant: 奥林巴斯株式会社
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/0012 , G06T7/64 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028
Abstract: 提供在一个图像内包含与被摄体之间的摄像距离不同的区域的情况下也能够高精度地判别有无异常软毛的图像处理装置等。图像处理装置(1)具有：关注区域设定部(110)，其在图像内设定关注区域；线形状凸区域提取部(120)，其在关注区域中提取像素值比周围高的像素连续规定像素数以上的线形状的区域；区域内曲率特征量计算部(130)，其基于沿着线形状的区域的一个以上的圆弧的曲率计算曲率特征量；以及异常判别部(140)，其根据曲率特征量的分布来判别在关注区域内是否存在异常部。
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公开(公告)号：CN104114077B
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201380009876.6
申请日：2013-10-10
Applicant: 奥林巴斯株式会社
Inventor： 谷口胜义
IPC: A61B1/00
CPC classification number: A61B1/00009 , A61B1/00006 , A61B1/00016 , A61B1/0002 , A61B1/00045 , A61B1/0005 , A61B1/041 , G06T7/0016 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028
Abstract: 提供能够利用过去实施的胶囊型内窥镜检查的检查结果进行观察的图像处理装置等。图像处理装置(5)具有：图像提取部(54c)，其从通过本次检查而得到的本次图像群和通过过去检查而得到的过去图像群中，分别提取表示第1特征的第1特征图像和表示第2特征的第2特征图像；摄像时间取得部(54d)，其取得与从本次图像群中提取出的第1和第2特征图像的摄像时刻的间隔对应的第1量、以及与从过去图像群中提取出的第1和第2特征图像的摄像时刻的间隔对应的第2量；比较部(54e)，其对第1量和第2量进行比较；以及显示控制部(55)，其在第1量与第2量之差为规定的基准值以上的情况下，对本次图像群进行基于比较部(54e)的比较结果的显示控制。
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公开(公告)号：CN105701833A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610097448.9
申请日：2016-02-22
Applicant: 西南交通大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T5/002 , G06T5/10 , G06T2207/10068 , G06T2207/30028
Abstract: 本发明提供了一种消化道胶囊内窥镜视频钩虫图像计算机自动检测方法。通过将图像进行双匹配滤波，检测出可疑钩虫形状的区域，同时，将不同尺度的匹配滤波检测出的可疑钩虫区域进行多尺度乘积，去除噪声，然后对可疑钩虫区域进行边缘检测，并对检测到的边缘进行平行曲线和中线检测，再根据中线垂直切取可疑钩虫区域及周边黏膜区域并拼接成拉伸管状区域，对拉伸管状区域提取灰度累计直方图特征之后，最终采用Rusboost将可疑钩虫区域区分出钩虫，气泡以及肠道褶皱，从而检测出钩虫图像，通过上述方式，本发明能够通过计算机自动准确检测出肠道内的钩虫，提高医生对消化道胶囊内窥镜视频的诊断效率，减少医生工作量。
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