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公开(公告)号：CN114463290A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210066327.3
申请日：2022-01-20
Applicant: 创芯国际生物科技(广州)有限公司 , 厦门大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于显微图像的类器官类型智能识别方法及系统。该方法包括：获取肺泡类器官显微图像；将其中每个肺泡类器官进行框选并单独提取，用xi表示其中一个肺泡类器官图像；将每个肺泡类器官图像分别输入到3种类型智能判断与识别模型中得到3种预测结果；待所有肺泡类器官图像处理完毕后，统计3种类型智能判断与识别模型的精确率和召回率结果，并利用这些结果对三种模型进行评价，选择评价结果最优的模型为最终的分选模型；采用其进行肺泡类器官类型的识别与判断。本发明以肺泡类器官影像为数据输入，可直接导出详细分型比例数据，拥有统一的判别标准且快速直观，可进行高通量作业，分型比例数据可作为建库和质控标准，还可作为研究参数。
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公开(公告)号：CN114463290B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210066327.3
申请日：2022-01-20
Applicant: 创芯国际生物科技(广州)有限公司 , 厦门大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于显微图像的类器官类型智能识别方法及系统。该方法包括：获取肺泡类器官显微图像；将其中每个肺泡类器官进行框选并单独提取，用xi表示其中一个肺泡类器官图像；将每个肺泡类器官图像分别输入到3种类型智能判断与识别模型中得到3种预测结果；待所有肺泡类器官图像处理完毕后，统计3种类型智能判断与识别模型的精确率和召回率结果，并利用这些结果对三种模型进行评价，选择评价结果最优的模型为最终的分选模型；采用其进行肺泡类器官类型的识别与判断。本发明以肺泡类器官影像为数据输入，可直接导出详细分型比例数据，拥有统一的判别标准且快速直观，可进行高通量作业，分型比例数据可作为建库和质控标准，还可作为研究参数。
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公开(公告)号：CN111340889A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010102585.3
申请日：2020-02-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光扫描自动获取匹配图像块与点云球的方法，包括：获取原始点云数据，并去除原始点云数据中的地面点云，以得到初始点云，以及提取初始点云的三维关键点；获取相机图像，并提取相机图像的二维关键点；获取相机参数，并根据相机参数截取初始点云中相机图像对应的局部点云；根据相机参数将局部点云的三维关键点投影到相机图像上，并根据相机图像的二维关键点对局部点云的三维关键点进行投票，以建立二维关键点与三维关键点的匹配关系；根据二维关键点与三维关键点的匹配关系获取局部点云球和局部点云球对应的图像块；能够有效、快速地获取大量匹配的图像块与点云球，具有较高的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111260794A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010034538.X
申请日：2020-01-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种基于跨源图像匹配的户外增强现实应用方法，该方法包括：获取相机图像和与相机图像对应匹配的渲染图像，并对相机图像和渲染图像进行处理，以获取成对匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块；根据自动编码机和孪生网络构建深度学习模型，并对深度学习模型进行训练；基于训练好的深度学习模型对待匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块的特征描述子进行提取，并根据提取到的特征描述子对待匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块进行跨源图像匹配，以获得跨源图像匹配结果；根据跨源图像匹配结果获取跨源图像的对应关系，并根据对应关系计算虚实注册变换关系；根据虚实注册变换关系实现对户外增强现实的应用从而提高增强现实的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111340889B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010102585.3
申请日：2020-02-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光扫描自动获取匹配图像块与点云球的方法，包括：获取原始点云数据，并去除原始点云数据中的地面点云，以得到初始点云，以及提取初始点云的三维关键点；获取相机图像，并提取相机图像的二维关键点；获取相机参数，并根据相机参数截取初始点云中相机图像对应的局部点云；根据相机参数将局部点云的三维关键点投影到相机图像上，并根据相机图像的二维关键点对局部点云的三维关键点进行投票，以建立二维关键点与三维关键点的匹配关系；根据二维关键点与三维关键点的匹配关系获取局部点云球和局部点云球对应的图像块；能够有效、快速地获取大量匹配的图像块与点云球，具有较高的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115700799A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110795932.X
申请日：2021-07-14
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/778 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的类器官质量控制方法、存储介质，方法包括：在药前类器官显微影像和药后类器官显微影像中框选出每个类器官；构建一包括卷积神经网络和多任务学习神经网络的模型；依据框选出每个类器官的药前类器官显微影像和药后类器官显微影像，基于anchor策略对所述卷积神经网络进行训练，使得所述卷积神经网络具备从图像中识别每个类器官的能力；依据对类器官质量评估有判别性的有效特征，对所述多任务学习神经网络进行训练，使得所述多任务学习神经网络具备评估类器官发育质量的能力；获取训练所述模型后得到的评估模型。本发明能够规避ATP法对测定时间敏感的弊端，提高类器官质量评价的准确度。
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公开(公告)号：CN115019105A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210731014.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/06
Abstract: 本申请的实施例提供了一种点云分类模型的隐语义分析方法、装置、介质及设备。该方法包括：将点云数据输入至点云分类模型中进行识别处理，以使点云分类模型输出分类结果；根据分类结果以及点云分类模型中各神经元的启动值，按照神经元之间的启动链路反向确定各神经元与分类结果之间的相关性值；根据点云分类模型对点云数据的分组信息，确定在点云分类模型的各网络层中与各分组点云分别对应的目标神经元组；根据目标神经元组中每一神经元对应的相关性值，确定该网络层中与目标神经元组对应的分组点云的显著值，以生成与各网络层相对应的可视化信息。本申请实施例的技术方案可以提高隐语义分析的分析结果的可靠性，保证隐语义分析的分析效果。
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公开(公告)号：CN111260794B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010034538.X
申请日：2020-01-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种基于跨源图像匹配的户外增强现实应用方法，该方法包括：获取相机图像和与相机图像对应匹配的渲染图像，并对相机图像和渲染图像进行处理，以获取成对匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块；根据自动编码机和孪生网络构建深度学习模型，并对深度学习模型进行训练；基于训练好的深度学习模型对待匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块的特征描述子进行提取，并根据提取到的特征描述子对待匹配的局部相机图像块和局部渲染图像块进行跨源图像匹配，以获得跨源图像匹配结果；根据跨源图像匹配结果获取跨源图像的对应关系，并根据对应关系计算虚实注册变换关系；根据虚实注册变换关系实现对户外增强现实的应用从而提高增强现实的效果。
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公开(公告)号：CN115019105B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210731014.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/06
Abstract: 本申请的实施例提供了一种点云分类模型的隐语义分析方法、装置、介质及设备。该方法包括：将点云数据输入至点云分类模型中进行识别处理，以使点云分类模型输出分类结果；根据分类结果以及点云分类模型中各神经元的启动值，按照神经元之间的启动链路反向确定各神经元与分类结果之间的相关性值；根据点云分类模型对点云数据的分组信息，确定在点云分类模型的各网络层中与各分组点云分别对应的目标神经元组；根据目标神经元组中每一神经元对应的相关性值，确定该网络层中与目标神经元组对应的分组点云的显著值，以生成与各网络层相对应的可视化信息。本申请实施例的技术方案可以提高隐语义分析的分析结果的可靠性，保证隐语义分析的分析效果。
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