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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114299041A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111658858.3
申请日：2021-12-31
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06T7/194 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于深度多示例学习的电子胆道镜图像辅助诊断方法，该方法包括胆道镜系统中获取图像，图像预处理，深度多示例学习模型训练和模型预测患者胆管狭窄良恶性。对于没有图片级别标注的胆道镜视频截取图像，本方法采用深度多示例学习方法，将一个患者的所有图像作为多示例包，患者的病理结果作为包标签进行模型的训练，充分利用了序列信息，最终预测患者胆管狭窄的良恶性。本方法能辅助医生对患者的胆道检查进行判断，提高医生诊断的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN112862687A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110204642.3
申请日：2021-02-24
Abstract: 本发明公开了一种基于二维特征点的双目内窥图像三维拼接方法，该方法包括点云生成、点云预处理、二维特征点匹配、点云配准等步骤，移动双目内窥镜获取各视角的左右图序列后，通过SGBM(Semi‑global block matching)进行双目匹配生成点云，并进行离群点剔除和降采样等预处理，对相邻左视图采用SURF（Speeded Up Robust Features）算法进行二维特征匹配，计算两个视点偏移量，改变初始矩阵平移矩阵，通过ICP（Iterative Closest Point）算法对点云进行配准和拼接，本方法实现了对纹理特征不明显的内窥图像的三维重建，扩大了视场，同时利用双目图像获得稠密点云，重建精度高，能更好地协助医生手术操作。
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公开(公告)号：CN117710233A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410162617.7
申请日：2024-02-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T5/50 , G06T5/77 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种内窥图像的景深扩展方法及装置，该方法包括接收不同聚焦平面对应的原始图像；设计编码‑解码网络模型用于获取内窥图像的底层特征；利用高维空间频率对底层特征进行焦点度量分析得到初始决策图以及初始融合图像；同时确定边界区域范围并据此设计边界度量指标修复焦面边界过渡，得到最终的融合图像。该装置主要包括图像采集模块，图像融合模块，图像修复模块，图像显示模块。本发明降低了图像融合方法在实际内窥镜系统应用中对不同相机采集的图像之间的高配准要求，并且可有效地实现内窥镜系统的景深扩展，为医生临床诊断提供技术支持；本发明在景深扩展性能、处理速度和性价比等方面均优于现有景深扩展系统。
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公开(公告)号：CN112862687B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110204642.3
申请日：2021-02-24
Abstract: 本发明公开了一种基于二维特征点的双目内窥图像三维拼接方法，该方法包括点云生成、点云预处理、二维特征点匹配、点云配准等步骤，移动双目内窥镜获取各视角的左右图序列后，通过SGBM(Semi‑global block matching)进行双目匹配生成点云，并进行离群点剔除和降采样等预处理，对相邻左视图采用SURF（Speeded Up Robust Features）算法进行二维特征匹配，计算两个视点偏移量，改变初始矩阵平移矩阵，通过ICP（Iterative Closest Point）算法对点云进行配准和拼接，本方法实现了对纹理特征不明显的内窥图像的三维重建，扩大了视场，同时利用双目图像获得稠密点云，重建精度高，能更好地协助医生手术操作。
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公开(公告)号：CN112967330B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110305793.8
申请日：2021-03-23
Abstract: 本发明公开了一种结合SfM（Structure from Motion）和双目匹配的内窥图像三维拼接方法，包括内窥镜左右视图序列获取，左视图或右视图序列SfM重建，双目匹配位点判断，双目匹配重建，点云预处理和SfM点云与双目匹配点云配准等步骤，本方法针对胃肠道场景的特点，在SfM三维重建点云框架的基础上，通过双目匹配点云的三维拼接，实现整个场景的快速稠密重建，重建结果保留了原有的特征和尺度信息，方便医生进行重点区域的观察和三维测量。
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