公开(公告)号：CN118447498A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410348162.8

申请日：2024-03-26

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  胡振华 ,  于晓明 ,  史小静

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提供了一种近红外二区荧光图像转换方法和系统、电子设备以及存储介质。该方法用于将近红外二区a域荧光图像转换到近红外二区b域，为医生诊断和治疗提供依据。该方法包括：获取近红外二区a宏观/微观图像，近红外二区b宏观/微观图像样本集；通过编码器，解纠缠模块，解码器分别得到转换的近红外二区b宏观/微观图像，重构的近红外二区b宏观/微观图像；通过重构图像和对应的输入图像来训练模型；通过近红外二区b域判别器判别转换的图像的真实性来训练模型；通过解纠缠模块和对比学习的损失函数来训练模型。本发明实现了宏观图像和微观图像从近红外二区a域到b域的转换，提高了图像的清晰度，促进了临床的转化。

公开(公告)号：CN118096504A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410345124.7

申请日：2024-03-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  胡振华 ,  于晓明 ,  史小静

IPC: G06T3/04 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供了一种基于StyleGAN的近红外二区荧光图像转换方法和系统、电子设备以及存储介质。该方法包括：训练近红外二区b域图像生成器StyleGAN，将训练好的StyleGAN冻结参数；获取近红外二区a域图像和b域图像，近红外二区b域图像共两组样本集；将两组样本依次经过编码器和预训练的StyleGAN，分别得到转换的近红外二区b域图像，重构的近红外二区b域图像。为了借助StyleGAN强大的生成能力，编码器编码图像到其隐空间学习内容语义特征和风格特征的编码表示。在无监督场景和仅在目标域预训练的StyleGAN中实现了近红外二区荧光图像的转换，提高了图像的清晰度，促进了荧光成像的临床转化。