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基于耳内图像的耳科疾病智能辅助诊断系统
本项目通过收集本院耳鼻喉科6066张正常人、分泌性中耳炎、急性化脓性中耳炎活动期及化脓性中耳炎静止期耳内镜图像。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 徐倩慧 中山大学医学院 2017.09~2022.06 童钊鹏 中山大学孙逸仙纪念医院 2021.09~ 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 蔡跃新 中山大学孙逸仙纪念医院 副主任医师 耳鼻喉头颈外科 四、项目简介 本项目通过收集本院耳鼻喉科6066张正常人、分泌性中耳炎、急性化脓性中耳炎活动期及化脓性中耳炎静止期耳内镜图像。通过模仿医生诊断的注意力机制,将获取局部关键特征的局部分类器与获取全局特征的主分类器有机结合,构成深度学习的主框架。通过计算AUC等统计学指标来评估模型的性能,并与两位副主任医师、两位主治医师进行人机对比来进一步评估模型的性能,同时通过热图显示深度学习模型在耳内镜图像不同区域的权重,以判断深度学习关注的区域是否与临床医师一致。该深度学习模型可获得整体93.4%的准确率,区分正常人与分泌性中耳炎的AUC为0.99,而区分化脓性中耳炎活动期与静止期的AUC为0.94.模型的准确率要高于两位主治医师,达到副主任医师的水平,同时热图显示深度学习模型定义的关键区域恰好是临床医生做诊断的区域,如化脓性中耳炎鼓膜穿孔区域,分泌性中耳炎的光锥区域。同时,同时,本项目还将深度学习模型的技术落地,自主研发出研发便携式可拍摄与自动诊断的耳镜设备。
中山大学 2022-08-10
一种图像全局最小可觉察差异的测定方法
本发明提供一种图像全局最小可觉察差异的测定方法,模型建立阶段根据每组测试图片特征参数生 成相对应的测试图片,利用阶梯法得到对应的噪声强度阈值,获取针对对比度掩蔽的视觉特性模型,提 出全局最小可觉察差异的计算模型。模型应用阶段,利用模型建立阶段所得全局最小可觉察差异的计算 模型,计算获取任意输入灰度图像的图像全局最小可觉察差异。本发明生成的测试图片具有更大的均方 误差 MSE 与隐藏噪声的能力,更有效地挖掘人眼的感知冗余;本发明提出的图像全局最小可觉察差异 的计算模型,综合了对比度掩蔽效应与其他掩蔽效应,结果更准确。
武汉大学 2021-04-13
基于对数差值点集模板的图像快速配准方法
本发明公开了一种基于对数差值点集模板的图像配准方法,包 括:(1)分别确定基准图像和待配准图像的搜索区域;(2)计算搜索区域的像素灰度值对数差值矩阵;(3)将基准图像搜索区域的对数 差值矩阵中绝对值最大的若干个点进行平均分组,每一组点的集合构 成一个基准模板;(4)在待配准图像搜索区域的对数差值矩阵中搜索 各基准模板的最佳匹配模板;(5)根据各基准模板及其最佳匹配模板 得到最终配准结果,实现配准。本发明的对数差值点集模板方法在配 准显微图像时计算操作主要为查表和减法等简单运算,计算速度快。 同时,在保证配准速度的前提下可以评价配准结果的可信度,从而提 高配准结果的可靠性。
华中科技大学 2021-04-11
一种基于超像素分割的图像语义标注方法
本发明所提供了一种基于超像素分割的图像语义标注方法,首先将基于图像超像素分割提取的特征图块输入卷积神经网络,再将卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展和加权处理,最后构建条件随机场模型进行语义类别标注预测。由于采用本发明的技术方案,该方法将超像素块作为研究对象,简化了用于基于图像超像素分割提取的特征图块的复杂度,提高了语义标注的计算效率;另外,采用多层的超像素块进行语义分析,并将其标注结果进行综合,提高了语义标注的准确率和鲁棒性。
浙江大学 2021-01-12
高性能大动态范围 CMOS 图像传感器的研发
成果与项目的背景及主要用途:该项目是天津市科技发展计划项目,通过了科委组织的专家验收。项目组采用自顶向下的设计方法,完成了 CMOS 图像传感器 1024×768 像素阵列的版图设计,通过了仿真验证,结果达到了设计要求。在 Chartered 公司0.35um 工艺线上成功试制了关键模块和小规模完整的 CMOS 图像传感器样片。样片工作正常,能够正确的拍摄运动物体,各项指标均满足设计要求。 背景:CMOS 图像传感器是当前已广泛用于民用、工业、科技和国防领域的各类图像摄取系统,近年来民用电子产品领域发展迅猛,如照相手机、PC 机、像机等。该成果主要用于图像摄取系统的核心部件—CMOS 图像传感器设计中。 技术原理与工艺流程简介:CMOS 图像传感器利用成熟的 CMOS 工艺制作光敏像素单元,因此可以把光电接收器和信号处理电路集成在单个芯片上。 主要设计内容包括:像素阵列、消噪放大电路、模数转换器、时序控制电路和测试系统设计。采用自顶向下的设计方法,首先根据功能要求对系统进行架构设计,将系统分为时序控制电路部分(数字电路实现)和从像素阵列到 AD 转换的信号处理部分(模拟电路实现)。版图设计完成后,导出 GDSII 文件,在新加坡 Chartered 公司 0.35um 工艺线进行流片,然后进行封装。根据芯片工作对外界的要求设计 PCB电路板,搭建测试系统,对芯片功能和各项电学指标进行测试分析。  技术水平及专利与获奖情况:技术水平属国内先进。 应用前景分析及效益预测:该项目取得了 CMOS 图像传感器的核心设计技术,可用于各种CMOS图像传感器设计中,中国CMOS图像传感器市场需求庞大,年复合成长率达到 60%,因此有着广阔的应用前景。目前国外同类产品的销售价格远远高于芯片的开发成本,因此存在很大的利润空间,将产生很好的经济效益。功能上可完全兼容、并替代进,通过合作根据市场需求,随时调整产品种类和指标,使经济效益最大化。 应用领域:CMOS 图像传感器广泛应用于消费类、工业和科技等各个领域。 民用领域:拍照手机、数码相机、可视门镜、摄像机、汽车防盗等;工业领域:生产监控、安全监控等。
天津大学 2021-04-11
基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写
本发明公开了一种基于多尺度空洞融合迭代优化的增强图像隐写,适用于图像隐写领域,包括以下步骤:使用封面图像C获取其对应的增强图像E后,分别对其进行特征提取,后引入多尺度空洞融合的注意力机制;再将两个图像的特征融合得到图像X;之后与秘密连接形成载密张量M;编码器接收三个输入:图像M的特征、当前的扰动,以及这个扰动的损失函数的梯度进行拼接形成GRU单元的输入;通过反复应用编码器,最终生成的隐写图像;解码器接收编码器生成的隐写图像,经过一系列卷积,从隐写图像中恢复原始的隐藏信息;批评者网络来评估生成的隐写图像的自然性,并提供反馈;重复步骤2到5。最终生成的图像即为包含隐藏信息的隐写图像。本方法将学习和迭代优化方法结合起来,在双通道输入图像增强下结合多尺度融合注意力机制,从而找到图像中更适合隐藏信息的部分,使生成的隐写图像更加隐蔽。
南京工业大学 2021-01-12
多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法
本发明公开了一种多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法,包括:从造影图序列的医学图像中自动选取 I 个血管结构特征点,并分别对这些特征点在整个造影图序列中进行自动跟踪,以得到每个特征点的跟踪序列,利用离散傅里叶变换对每个特征点的跟踪序列进行处理,以生成离散傅里叶变换结果 Si(k),初始化迭代参数 j=0,并获取离散傅里叶变换结果 Si(k)中各频点的幅度和频率范围,在各频点的幅度和频率范围中对该频点的跟
华中科技大学 2021-04-14
双光学放大倍率图像采集装置及图像采集控制处理系统
通过采用两个不同光学放大倍率图像采集系统,进行巧妙的光路切换,实现了针对检测对象变换图像分辨率的要求,有效解决了高密度PCB检测速度和微小元件检测准确度的矛盾,破解了长期困扰自动光学检测技术领域共性技术难题;应用企业已累计生产销售682台套,用户已达到300多家,部分产品出口到了欧盟、东南亚等国家和地区,打破了相关高端设备一直被国外设备垄断的局面,有效促进了行业的技术进步。
华南理工大学 2021-04-14
新型高效MnxV2O5+x基可见光催化剂的催化机理及动态表征
环境污染和能源短缺已成为当今世界面临的最主要危机,人们不断探究治理环境和开发可再生能源的新方法。于1972年,Fujishima和Honda报道采用TiO2光电极和铂电极组成光电化学体系使水分解为氢气和氧气,从而开辟了半导体催化这一新的研究领域。近些年,将有机污染物降解已经成为能源环境科学领域的研究热点。该研究对于治理水污染,保护水环境具有重要的科学意义。 主要通过化学方法可控的调控可见光催化材料纳米晶体的尺寸和形貌,合成具有规则形貌和特定裸露晶面的可见光催化材料(例如纳米棒、纳米带、纳米片、纳米八面体和纳米六面体等),并在此基础上进一步优化能级能带结构,同时探究催化剂不同晶面上光生载流子的分离行为、氧化还原能力以及催化活性的选择性等独特性质,深入结合理论模拟计算,研究不同形貌的催化剂的裸露晶面上光生载流子的行为和表面/界面微观反应机制。为了深入研究太阳能-化学能转化过程中的关键科学问题,构筑一种新型的具有特定结构和功能的MnxV2O5+x(x=1、2或3)基可见光催化材料,在不添加任何贵金属元素的情况下,Mn3V2O8修饰的V2O5/g-C3N4异质结构在可见光照射下表现出明显的光催化活性,比V2O5/g-C3N4异质结构高出近3倍。由于V2O5和g-C3N4之间的Z-方案路径促进了载流子的分离,因此具有优异的可见光催化活性。
淮阴工学院 2021-05-11
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介: 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。  
中国人民大学 2021-05-15
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