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公开(公告)号：CN119784840A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411850759.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
IPC: G06T7/73 , G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于图像融合的病变区域自动定位方法、装置和设备，方法包括：采集目标对象在检查过程中的共聚焦显微内镜图像和白光内镜检查图像，若两种图像针对同一病变区域存在相同诊断结果，则对白光内镜检查图像的病变区域进行定位，生成参考白光内镜图像；通过白光内镜获取目标对象的实时活检图像，计算实时活检图像和参考白光内镜图像的相似度，若相似度大于目标相似度阈值，则将实时活检图像中的病变区域判定为目标病变区域。本发明采用共聚焦显微内镜与白光内镜融合的方法自动定位病变区域，从而在活检取样前将实时获取的白光内镜图像与预先定位的参考白光内镜图像进行匹配，准确定位待取样的目标病变区域，提高活检取样效率与准确率。
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公开(公告)号：CN118941635A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410981128.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
IPC: G06T7/77 , G02B21/00 , G02B21/36 , G02B26/10 , A61B1/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T5/50
Abstract: 本申请公开了一种基于概率分布的纤芯点云定位方法及相关设备，该方法包括：基于N帧原始图像数据集进行融合操作，以获取融合图像；获取融合图像的局部标准差图像；对局部标准差图像基于OSTU法进行二值化处理，以获取二值化图像；对二值化图像中满足预设筛选条件的面积最大轮廓区域作为纤芯预估端面区域；基于纤芯预估端面区域获取背景区域和纤芯预估中心位置；在背景区域内与纤芯预估端面区域交界处一定范围内的像素点基于预设阈值进行进一步筛选，并根据筛选结果和纤芯预估端面区域，确定纤芯实际端面区域；在纤芯实际端面区域内进行纤芯定位操作，以获取纤芯实际位置中心；基于纤芯实际位置中心在纤芯实际端面区域内确定纤芯点云。
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公开(公告)号：CN117541569A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311601479.X
申请日：2023-11-28
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种共聚焦内窥镜无效图像筛除方法及相关设备，涉及图像处理领域，该方法包括：获取共聚焦内窥镜图像的感兴趣区域图像；获取上述感兴趣区域图像的第一特征信息、第二特征信息和第三特征信息，其中，上述第一特征信息是基于上述感兴趣区域图像的像素值直方图由高至低的像素统计值确定的特征值信息，第二特征信息是基于上述感兴趣区域图像的像素值直方图由低至高的像素统计值确定的特征值信息，上述第三特征信息是基于多个目标算子进行卷积操作后获取的卷积信息对应的特征值信息；通过上述第一特征信息、上述第二特征信息和第三特征信息和特征信息阈值信息进行比较以对无效图像进行筛除。
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公开(公告)号：CN119785964A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411851115.1
申请日：2024-12-16
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
IPC: G16H15/00 , G06T7/00 , G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了多图像融合的诊断报告生成方法、模型训练方法及设备，模型训练方法包括以下步骤：采集不同部位的共聚焦显微内镜图像以及对应的白光内镜图像和诊断报告，建立数据集；构建包括图像解码模块和文本生成模块的诊断报告生成模型；基于数据集对所述诊断报告生成模型进行训练，直至达到预设收敛条件；所述图像解码模块用于生成局部特征向量和整体特征向量的融合结果，所述文本生成模块用于生成融合结果对应的第一主题向量，并将第一主题向量和先验知识对应的第二主题向量进行语句合并，生成诊断报告。本发明不仅减轻了医生负担，提升了诊断速度，而且可以避免遗漏、误判等情况，提高了诊断报告的准确性。
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公开(公告)号：CN118948180A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411448495.4
申请日：2024-10-17
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司 , 精微视达医疗科技(常州)有限公司
IPC: A61B1/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , A61B1/04
Abstract: 本发明公开了一次性共聚焦显微成像探头导管、使用方法及影像仪，方法包括以下步骤：一次性共聚焦显微成像探头导管插入成像主机后，获取探头导管的当前使用次数，若不为0，则生成弃用指令；若为0，则获取目标对象的实时检查图像，并利用预设神经网络模型判断实时检查图像中是否包含诊断信息，若是，则将探头导管的当前使用次数更新为1次，并写入探头导管的ID芯片，否则重复执行本步骤，直至任一实时检查图像中包含诊断信息。本发明可以强制制止一次性共聚焦显微成像探头导管的重复使用，从而极大降低患者交叉感染的概率，提高手术安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118429671A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410519848.9
申请日：2024-04-28
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
IPC: G06V10/75
Abstract: 本申请公开了一种纤芯匹配方法及相关设备，涉及医疗器材领域，该方法包括：根据当前时刻纤芯匹配点集生成当前纤芯位置图；根据历史时刻纤芯匹配点集生成历史纤芯位置图；根据上述当前纤芯位置图和上述历史纤芯位置图确定纤芯位置重合度；根据上述纤芯位置重合度进行降序排序，以筛选出前K个位置作为候选列位置；根据每一个上述候选列位置、上述当前时刻纤芯匹配点集和上述历史时刻纤芯匹配点集进行匹配操作和匹配结果评价操作，并选取匹配代价最小的匹配结果进行纤芯匹配。
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公开(公告)号：CN118365711A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311601059.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种共聚焦内窥镜图像校正参数计算方法及相关设备，涉及图像处理领域，该方法包括：对待计算数据集中的待计算图像数据进行二值化处理操作，以获取二值化图像集；对上述二值化图像集中的二值化图像数据进行形态封闭操作，以获取封闭图像集；在上述封闭图像集中的封闭图像中获取类椭形区域的高度信息、宽度信息和最边列信息；基于上述高度信息、宽度信息和最边列信息计算校正参数，其中，上述校正参数包括拉伸系数信息和中心列信息。
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公开(公告)号：CN117635495A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311601353.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种多索引值的共聚焦内窥镜图像校正方法及相关设备，涉及图像处理领域，该方法包括：获取校正参考值，其中，上述校正参考值是基于均匀扫描采样点数据集、正弦采样数据点集、校正参数和频率参数确定的，上述校正参数包括拉伸系数和中心列信息，上述频率参数包括振镜扫描频率和正弦采样频率；根据上述校正参考值和上述中心列信息确定校正目标值；基于校正目标值和目标阈值对上述正弦采样数据集进行校正操作。
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公开(公告)号：CN118941634A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410981060.X
申请日：2024-07-22
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于贝叶斯理论的纤芯点云定位方法及相关设备，涉及图像处理领域，该方法包括：在初始点云图中遍历每个纤芯，将纤芯及其第一预设邻域的点确定为初始点云，以生成N个初始点云，同一个初始点云内的各点具有相同的非零像素值，N个初始点云的像素值均不相同，初始点云的像素值固定不变；将待定义点临近的初始点云中的像素值确定为待定义点云的像素值，其中，待定义点为初始点云外的任一点；计算待定义点在该点与第二预设领域组成的数据集的各像素值后验概率；根据待定义点的像素值将其归为与之像素值相同的点云中，以获取最终点云图。
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公开(公告)号：CN118396904A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410519932.0
申请日：2024-04-28
Applicant: 精微视达医疗科技(苏州)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种实时消除振镜抖动引起图像畸变的偏移量计算方法及相关设备，涉及医疗器材领域，该方法包括：获取目标行的最新接收数据；获取上述目标行对应的寻找最佳偏移次数；根据上述寻找最佳偏移次数确定偏移量搜索范围；在上述偏移量搜索范围内计算对齐代价，以将上述对齐代价最小的对应偏移量作为畸变偏移量。
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