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公开(公告)号：CN115829946A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211443818.1
申请日：2022-11-18
Applicant: 浙江大学 , 杭州博日科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/00 , C12Q1/686
Abstract: 本发明提供了一种液滴检测方法、装置、电子设备及介质，包括：获取待识别的原始PCR图像，并采用非锐化掩蔽算法对原始PCR图像进行预处理，得到预处理后的PCR图像；采用随机圆检测算法对预处理后的图像进行液滴检测，得到液滴定位信息；其中，液滴定位信息包括：液滴的圆心坐标和半径；采用OBR算法对原始PCR图像进行光斑噪声检测，得到原始PCR图像中光斑噪声定位信息；基于液滴定位信息和光斑噪声定位信息确定液滴图像，并将液滴图像输入到预先训练好的液滴识别模型中，得到液滴识别结果；其中，液滴识别模型是基于卷积神经网络训练得到的。本发明提高了液滴识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN111524064B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010166665.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的荧光显微图像超分辨重建方法，包括：采集普通荧光显微图像和弱荧光显微图像；利用SRRF算法和普通荧光图像获得超分辨图；以普通荧光显微图像、弱荧光显微图像以及超分辨图像组成数据集；利用训练集训练U‑Net网络，获得良好照明条件及弱照明条件的快速SRRF超分辨重建模型和图像增强模型，应用时，采集普通荧光和弱荧光显微序列图像，利用对应的SRRF超分辨重建模型获得超分辨图像，利用图像增强模型增强弱荧光显微图像的质量。该技术方法在不牺牲分辨率的前提下提升成像速度，减少荧光样品的漂白和光毒性，将超分辨成像技术的优势应用到活细胞内亚细胞结构的动态观察中，极具应用前景和商用价值。
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公开(公告)号：CN109523577A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811268090.7
申请日：2018-10-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显微图像的亚细胞结构运动轨迹确定方法，包括：(1)获取亚细胞结构的时间序列图像；(2)对获取的图像进行高斯滤波去噪；(3)采用局部最大值算法检测去噪后图像中的亚细胞结构质心；(4)根据亚细胞结构的运动速度、运动方向、运动趋势以及相机成像速率设计扇形滤波器；(5)根据扇形滤波器和图像中亚细胞结构质心，计算亚细胞结构候选点的匹配概率；(6)对当前帧图像中的每个候选点，寻找从当前帧开始的后续m帧图像中的所有可能候选点的全连接方式，计算每种m帧连续轨迹的平均匹配概率；(7)选取当前帧图像中全局平均匹配概率最大的候选点作为轨迹点，将此轨迹点连接到目标亚细胞结构的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN106226895B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610734383.4
申请日：2016-08-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G02B21/06
Abstract: 本发明公开一种带反馈的旋转全内反射显微装置，包括：沿光路依次设置的激光器、二维扫描振镜、扫描透镜、准直透镜、二色镜、分束镜、二色镜、显微场镜，全反射显微物镜和样品；位于分束镜反射光路上的光强位置探测器，用于收集分束镜反射激光器发出照明光得到第一光点，以及收集样品处发生全反射形成的样品光得到第二光点；计算机，用于根据第一光点和第二光电的位置信息，反馈得到全反射照明的角度以及倏逝波的穿透深度；以及用于采集样品发出荧光的CCD。本发明还公开了一种带反馈的旋转全内反射显微方法。本发明通过对样品和显微物镜同步反馈控制，能够保证样品处于最佳照明面和最佳成像面，具有更好的照明均匀性和成像分辨率。
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公开(公告)号：CN106226895A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610734383.4
申请日：2016-08-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G02B21/06
CPC classification number: G02B21/06
Abstract: 本发明公开一种带反馈的旋转全内反射显微装置，包括：沿光路依次设置的激光器、二维扫描振镜、扫描透镜、准直透镜、二色镜、分束镜、二色镜、显微场镜，全反射显微物镜和样品；位于分束镜反射光路上的光强位置探测器，用于收集分束镜反射激光器发出照明光得到第一光点，以及收集样品处发生全反射形成的样品光得到第二光点；计算机，用于根据第一光点和第二光电的位置信息，反馈得到全反射照明的角度以及倏逝波的穿透深度；以及用于采集样品发出荧光的CCD。本发明还公开了一种带反馈的旋转全内反射显微方法。本发明通过对样品和显微物镜同步反馈控制，能够保证样品处于最佳照明面和最佳成像面，具有更好的照明均匀性和成像分辨率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119399208B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510009077.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T5/50 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G16H15/00
Abstract: 本发明公开了一种病理图像自监督染色归一化方法和装置，属于数字病理和图像处理相结合的技术领域，包括：构建病理图像数据库；设计染色归一化模型，其包括公共特征域提取模块、内容感知器、场景感知器、融合模块，该染色归一化模型可以对病理图像进行颜色转换，得到染色归一化后图像；基于输入原始病理图像和染色归一化后图像的像素级差异构建自监督损失函数并训练染色归一化模型，该模型可对任意未知病理数据中心的图像实现朝选定的病理数据中心图像进行自适应染色风格归一化。
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公开(公告)号：CN118638242A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410397816.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 浙江大学
IPC: C07K19/00 , C12N15/62 , A61K38/17 , A61K47/64 , A61K41/00 , A61P5/30 , A61P5/32 , A61P15/12 , A61P15/02 , A61P13/00 , A61P19/10 , A61P15/00 , A61P15/14 , A61P35/00
Abstract: 本发明涉及生物技术领域，具体涉及一种基于光遗传学技术靶向调控雌激素信号的融合蛋白及其应用。本发明构建了可利用蓝光进行核质转位的光控雌激素受体(OptoER)元件。OptoER融合了两个雌激素受体来源的DNA结合域(DBD)，可结合到基因组的雌激素受体响应元件区域，从而影响下游基因转录。其次，通过在OptoER的N端融合不同类型的转录调控因子可实现不同趋势的转录调控。基于光遗传学技术，实现了对OptoER单细胞级核质转位的高时空分辨率、可逆调控，为因雌激素失调导致的相关疾病提供新的非激素替代疗法。
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公开(公告)号：CN116805278A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310550036.6
申请日：2023-05-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种荧光显微图像超分辨率重建质量的增强方法和装置，属于生物医学图像处理中底层视觉技术领域，包括：获取弱条件下的荧光显微图像；对荧光显微图像进行去噪和增强操作以获得去噪增强结果图像；根据二维多项式正交基函数集对去噪增强结果图像估计平场图像，并反推得到光场校正后的图像；对光场校正后的图像进行超分辨重建处理，输出高质量、高空间分辨率的图像。该方法和装置明显提高超分辨算法重建图像的质量，减少重建伪影、提高前景重建的连续性，降低荧光显微图像成像条件，进而减弱光毒性的影响、减少样品的荧光漂白，有益于活细胞长时程的超分辨重建。
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公开(公告)号：CN115100033B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202210558421.0
申请日：2022-05-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种荧光显微图像超分辨重建方法和装置以及计算设备，包括：获取荧光亚细胞样品的时间序列图像数据，每帧图像具有荧光波动；依据时间序列图像数据中的荧光波动强度构建荧光波动曲线；获取任意荧光亚细胞结构的单帧荧光显微图像，利用荧光波动曲线对单帧荧光显微图像进行模拟扩增，以得到存在荧光波动的时间序列图像数据；采用SRRF算法对模拟扩增得到的时间序列图像数据进行重建，以得到荧光显微图像的超分辨重建结果。能够达到在不依赖耗时采集存在荧光波动的时间序列图像基础上，实现快速荧光显微图像超分辨重建。
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公开(公告)号：CN115631145A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211223729.6
申请日：2022-10-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , A61B5/00 , A61B5/16
Abstract: 本发明公开了一种ASD儿童凝视检测方法、装置及手眼协调能力测试设备、方法，凝视检测方法包括：构建并训练凝视检测模型；采集包含ASD儿童面部的视频数据并输入至训练好的凝视检测模型中，判断ASD儿童是否凝视目标；凝视检测模型包括：空间特征提取模块，逐帧提取视频数据的空间特征，输出低级细节特征与高级语义特征；时间特征增强模块，对每帧输出的低级细节特征与高级语义特征进行时间特征增强；凝视检测结果生成模块，使用SSD检测框架输出当前帧的眼部检测框，再使用记忆增强进程从长期帧与短期帧中聚集关键信息增强当前帧的眼部检测框，获得当前帧的眼部检测框位置与目光接触分类结果。在本发明的测试中测试者不需要佩戴与参与校准任何设备。
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