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公开(公告)号：CN109508680A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811379146.6
申请日：2018-11-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于膜计算的病理学显微图像分类方法。所述方法包括：S1、基于深度学习对病理学显微图像库进行训练，获得训练好的神经网络；S2、使用训练好的神经网络建立图像处理膜计算结构模型；S3、将待处理的显微图像输入膜计算结构模型，获得待处理的显微图像的分类结果。上述方法将膜计算方法引入到了显微图像分析领域，提高了病理学显微图像分类的准确率。
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公开(公告)号：CN109460768A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811361398.6
申请日：2018-11-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及医学显微图像处理技术领域，尤其涉及一种用于组织病理学显微图像的文本检测与去除方法，包括以下步骤：将输入图像分别在不同通道下进行预处理；然后进行图像分割得到子图像；对子图像进行二值化处理后进行投影分析得到候选文本区域；对候选文本区域运用Haar小波变换进行特征提取；对候选文本区域进行第一级分类，得到确定的文本区域及其特征；然后对确定的文本区域进行第二级分类，得到单个文本词及其特征；将确定的单个文本词去除，输出每一个通道的结果，合并所有通道后输出的图像为最终结果。本发明将文字检测与去除技术应用到了组织病理学显微图像上，为以后对组织病理学显微图像的继续研究扫除了初级障碍。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109444135A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811271519.8
申请日：2018-10-29
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种线圈防护观测装置，包括：铜线支撑装置和密封壳体系统；所述铜线支撑装置包括：密封区工作部和非密封区工作部；所述密封区工作部可转动地设置在所述密封壳体系统的内部；所述非密封区工作部位于所述密封壳体系统的外部，且能够通过转动所述非密封区工作部从而带动所述密封区工作部在所述密封壳体系统内部转动；所述密封壳体系统上设有密封观察窗，用以方便工作人员观察所述密封壳体系统内部中所述铜线支撑装置上的铜线。本发明提供的线圈防护观测装置能够准确模拟铜线圈的工作环境，并且方便采集完整的铜线圈老化数据。
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公开(公告)号：CN109389594A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811173155.X
申请日：2018-10-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于图像分析技术领域，尤其涉及一种基于图论的宫颈癌组织显微图像分析方法。基于图论的宫颈癌组织显微图像分析方法包括以下步骤：采集宫颈癌组织显微图像数据，采用不同的算法对采集的每张原图进行分割，将分割结果进行融合得到融合图像；根据核的形态学和纹理特征将融合图像分成高分化，中分化，低分化三大类；对分类结果进行综合评估。本申请使用融合的分割算法加强了精度，形成了完整的分类流程，并且做出了分类评估。利用图论算法把宫颈癌组织病理图像根据核的空间结构分为高分化，中分化，低分化三大类，这可以应用在组织学家的日常实践中，加快诊断的时间，提高诊断的准确度。
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公开(公告)号：CN109544540B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201811434445.5
申请日：2018-11-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像分析技术的糖尿病视网膜图像质量检测方法。该方法包括对眼底图像的预处理，预处理过程中对其进行形态学处理、均衡化处理和滤波处理，预处理后再进行亮度检测、视盘检测和清晰度检测，最终得到待诊断眼底图像，进行糖尿病性视网膜病变诊断。本方法中的预处理操作大大提高了视网膜眼底图像的可视性，更有利于医生对患者病情的诊断和分析，质量检测操作可以很大程度上减小普查点所拍摄的眼底图像不合格情况的发生，经过该质量检测方法检测合格的眼底图像可用来对糖尿病性视网膜是否病变进行初步诊断。
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公开(公告)号：CN109671072A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811552817.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了基于点式阵列条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，包括：获取待处理的组织病理学图像并进行预处理；对预处理后的图像进行图像分割，获得图像的细胞核二值图和图像的细胞核坐标，并将细胞核二值图分割成固定大小的图像块；对细胞核二值图进行特征提取，得到图像的全局特征，对图像块进行特征提取，得到图像的局部特征；将图像的全局特征和局部特征输入到预先设计的矩形区域点式多尺度阵列布局的条件随机场模型中，根据细胞核坐标定位包含细胞核图像块，得到全图细胞核特征，并使用预先训练的条件随机场分类器进行处理，输出分类结果。可以较为精确的给出患者的病理状态，提高诊断准确率。
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公开(公告)号：CN109410196A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811242279.9
申请日：2018-10-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于泊松环形条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，所述方法包括：101、获取数字化宫颈癌组织病理学图像；102、对获取的数字化宫颈癌组织病理学图像进行预处理；103、采用分割算法对经过预处理的数字化宫颈癌组织病理学图像进行聚类分割和分块，获得多个图像小块；104、从步骤103中获得的每个图像小块中提取特征，然后对提取到的特征进行特征选择；105、采用条件随机场模型对选择到的特征进行数字化宫颈癌组织病理学图像分级，获得宫颈癌组织病理学图像的分级结果。本发明提供的基于泊松环形条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，能够根据宫颈癌组织病理图像，获得宫颈癌的分级结果。
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