-
公开(公告)号：CN115690124B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211363937.6
申请日：2022-11-02
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯混合模型的高精度单帧眼底荧光造影图像渗漏区域分割方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、筛选出有黄斑渗漏或视盘渗漏的报告；S2、选择造影后期t1至t2分钟的眼底荧光造影图像作为工作数据集；S3、截取包含黄斑渗漏或视盘渗漏区域的图像；S4、生成视网膜血管掩膜；S5、去除图像I0上的血管部分；S6、进行淡化处理；S7、采用基于高斯混合模型的方法对图像X'进行分割；S8、对初步渗漏分割图像进行优化。本发明提供的基于高斯混合模型的高精度单帧眼底荧光造影图像渗漏区域分割方法及系统，能够实现对单帧眼底荧光造影图像的高精度分割，对眼底疾病的辅助诊断具有潜在的医学价值。
-
公开(公告)号：CN115690124A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211363937.6
申请日：2022-11-02
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯混合模型的高精度单帧眼底荧光造影图像渗漏区域分割方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、筛选出有黄斑渗漏或视盘渗漏的报告；S2、选择造影后期t1至t2分钟的眼底荧光造影图像作为工作数据集；S3、截取包含黄斑渗漏或视盘渗漏区域的图像；S4、生成视网膜血管掩膜；S5、去除图像I0上的血管部分；S6、进行淡化处理；S7、采用基于高斯混合模型的方法对图像X'进行分割；S8、对初步渗漏分割图像进行优化。本发明提供的基于高斯混合模型的高精度单帧眼底荧光造影图像渗漏区域分割方法及系统，能够实现对单帧眼底荧光造影图像的高精度分割，对眼底疾病的辅助诊断具有潜在的医学价值。
-
公开(公告)号：CN115272267A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210943547.X
申请日：2022-08-08
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的眼底荧光造影图像生成方法、设备、介质及产品，该方法包括以下步骤：采集眼底荧光造影图像；预处理，构建训练数据集；构建并训练用于生成低分辨率眼底荧光造影图像的图像处理网络模型；构建并训练用于生成多帧高分辨率眼底荧光造影图像块的图像处理网络模型；将待处理的图像输入到训练好的LRGAN网络中，自动生成对应的低分辨率眼底荧光造影图像；将待处理的图像输入到训练好的HRGAN网络中，自动生成对应的多帧高分辨率眼底荧光造影图像块；将生成的眼底造影图像块拼接成完整的眼底荧光造影图像。本发明能够在眼底血管结构精确生成的同时，还能对不同时期的眼底荧光造影图像的生成具有较好的效果。
-
公开(公告)号：CN116091451A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310028792.2
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种视网膜色素上皮细胞图像分割方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、对视网膜色素上皮细胞图像进行延展；S2、采用自适应阈值图像分割算法进行分割，将分割后的暗区域作为潜在视网膜色素上皮细胞区域；S3、过滤掉面积小于阈值的区域；S4、采用图像形态学处理方法进行优化；S5、去除延展部分，得到分割结果。本发明通过运用自适应阈值图像分割和图像形态学处理的技术，构建了一种简易的荧光共聚焦显微镜下视网膜色素上皮细胞图像的精确分割算法，能够现有的自动化的荧光共聚焦显微镜下视网膜色素上皮细胞图像分割算法存在的流程复杂不易实现或需要消耗大量的资源去训练算法模型的问题。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.043 seconds)
