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公开(公告)号：CN110363738B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810305736.8
申请日：2018-04-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法及其装置，涉及图像处理技术领域。与传统技术整体处理相比，本发明的一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法，在视网膜骨骼化网络图像的基础上，通过连通域内相互连通的两个交点来截取局部图像结构(即候选特征区域)，并将局部图像结构变换(旋转、高斯滤波、压缩)到圆形高斯滤波器适用的形式下，解决了视角和尺度变化问题，提高了多幅图像的配准精度，有利于构建完整的视网膜图像信息，减少了视网膜病变给诊断带来的干扰，提高了诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN110363738A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201810305736.8
申请日：2018-04-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法及其装置，涉及图像处理技术领域。与传统技术整体处理相比，本发明的一种具有仿射不变性的视网膜图像配准方法，在视网膜骨骼化网络图像的基础上，通过连通域内相互连通的两个交点来截取局部图像结构(即候选特征区域)，并将局部图像结构变换(旋转、高斯滤波、压缩)到圆形高斯滤波器适用的形式下，解决了视角和尺度变化问题，提高了多幅图像的配准精度，有利于构建完整的视网膜图像信息，减少了视网膜病变给诊断带来的干扰，提高了诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN108961261A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810209966.4
申请日：2018-03-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/11
CPC classification number: G06T7/11 , G06T2207/20016 , G06T2207/20116 , G06T2207/30041 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明公开了一种基于空间连续性约束的视盘区域OCT图像层次分割方法，该方法首先使用BM3D算法去除OCT图像中的散斑噪声；之后使用基于模糊C均值和主动轮廓的ROI分割方法将图像中多个高反射区相互分离；然后使用ROI区域图像对血管阴影进行定位；使用A‑scan分割算法依次对所述ROI区域进行分割，利用血管阴影区域对每幅图像的初步分割结果进行修正；最后使用空间连续性约束优化修正后的分割结果，获得ILM、IS‑OS、BM的分割边界；该方法是一种行之有效的视盘区域OCT图像的层次分割方法，分割准确度较高，并对散斑噪声、血管阴影具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106023094B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610304053.1
申请日：2016-05-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像的骨组织微观结构修复系统及其修复方法。所述基于图像的骨组织微观结构修复系统包括图像处理模块、图像配准模块及填充模块，通过所述图像处理模块获得完整的具低精度的第一图像和具缺失部位的高精度的第二图像，通过位置映射关系获得缺失部位相对应的映射区域，再通过计算整体匹配度在第二图像中获得与所述映射区域相似度最高的匹配块，再通过位置映射关系将所述匹配块的填充区域填充至所述缺失部位完成修复。本发明的基于图像的骨组织微观结构修复系统及其修复方法具有修复精度高的优点。
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公开(公告)号：CN118552626A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411002916.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/80 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种单视角图像相机标定方法，包括获取现有的图像数据集；基于图像的几何特征提取图像对应的特征向量并构建训练数据集；构建包括编码器网络和解码器网络的单视角图像相机标定初步模型并训练得到单视角图像相机标定模型；采用单视角图像相机标定模型完成目标单视角图像相机的参数标定。本发明还公开了一种实现所述单视角图像相机标定方法的系统。本发明能够在不预设标志物的场景中获得更精准的标定结果，而且可靠性更高，精确性更好，实用性更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117934490A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410099354.X
申请日：2024-01-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督的宫颈肿瘤磁共振图像分割方法，包括获取宫颈肿瘤磁共振图像，并通过标记处理，构建带标签图像数据集和无标签图像数据集；构建基于半监督的磁共振图像宫颈肿瘤分割初步模型；随机选择若干张图像，通过弱增广获得弱增广图像，通过图像自适应增广处理获得强增广图像；计算总损失函数；通过梯度下降算法进行反向传播，更新初步模型的参数；重复上述步骤，构建最终的基于半监督的磁共振图像宫颈肿瘤分割模型；采用最终分割模型，针对实际磁共振图像，完成宫颈肿瘤的分割；本发明还提供一种包括所述基于半监督的宫颈肿瘤磁共振图像分割方法的成像方法；本发明方法的精确性提高、可靠性增强、分割效果提升、鲁棒性加强。
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公开(公告)号：CN116664602A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310919310.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于少样本学习的OCTA血管分割方法，包括获取现有的OCTA血管图像并部分标注；随机抽取图像并数据增强；构建OCTA血管分割原始模型；采用增强后的数据图像训练模型；采用得到的模型进行实际的血管分割。本发明还提供了一种包括所述基于少样本学习的OCTA血管分割方法的成像方法。本发明采用构建的OCTA血管分割模型进行像素级分割预测，并基于不同的输入图像构建不同的损失函数对模型进行训练，从而完成基于少样本学习的OCTA血管分割；因此本发明能够在少样本的情况下完成OCTA图像的血管分割，而且可靠性更高，精确性更好，效率更高。
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公开(公告)号：CN111192274A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911391004.6
申请日：2019-12-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种空间敏感的视盘视杯联合分割方法、系统和可读存储介质，该方法针对现有的眼底图像中视盘视杯分割方法中没有考虑标志点空间分布特性的不足，考虑了大感受野稠密特征，通过提取大感受野稠密特征，并考虑了眼底图像中的血管空间分布差异，通过对血管稠密程度不同的区域学习不同的分类器，来对不同区域的像素进行分类。该方法能够很好地识别出有效的血管弯曲点和无效血管弯曲点，能够很好地分割出视盘和视杯区域。
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公开(公告)号：CN107657605B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201710810756.6
申请日：2017-09-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动轮廓和能量约束的筛板前表面深度测量方法，该方法采用基于k均值聚类和主动轮廓的Bruch膜开口点测定方法和基于能量约束的筛板前表面分割方法，首先将k均值聚类的聚类图作为C‑V主动轮廓模型的初始轮廓，提取出轮廓中的Bruch膜开口点，再根据开口点的位置得到筛板前表面分割的感兴趣区域，使用能量约束方法分割出筛板前表面，最后根据两个步骤的结构测量出筛板前表面深度。该方法所得结果优于现有的方法，并与专家手工标定结果相一致，能够解决专家在临床诊断时需要手动标定测量筛板前表面深度的费时费力的问题，对青光眼的早期筛查和临床诊断具有积极意义。
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公开(公告)号：CN109744996A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910027537.X
申请日：2019-01-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种OCT图像的BMO位置定位方法，包括合成二维投影图并对彩色眼底图像进行视盘分割；彩色眼底图和二维投影图进行配准得到二维投影图上的视盘轮廓；视盘轮廓投影到OCT图像上得到两条投影线；分割RPE层并得到BMO点的粗定位点；训练识别网络；以BMO点的粗定位点为中心提取感兴趣区域并输入识别网络；将识别结果进行后处理并选取一致性最好的图像块作为最终的BMO定位区域；最终的BMO定位区域的集合中心即为最终的BMO定位点。本发明方法在BMO定位的精度上优于现有方法，更为接近专家手动标定的结果，而且本发明能够减少BMO周围组织对自动定位造成的影响，帮助临床医生自动标定出BMO位置。
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