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公开(公告)号：CN108764329A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510872.0
申请日：2018-05-24
Applicant: 复旦大学附属华山医院北院 , 复旦大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06T7/0012 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30061
Abstract: 本发明涉及一种肺癌病理图像数据集的构建方法，包括以下步骤：步骤S1：构建肺组织病理图像的参考标准数据集；步骤S2：构建癌细胞分析模型；步骤S3：构建肺癌病理图像样本数据集。其优点在于，通过人工标注少量原始数据构建肺癌病理图像参考标准数据集，然后对参考标准数据集进行训练以构建基于少量数据集的癌细胞分析模型，使用模型对肺组织病理图像原始数据进行癌细胞的检测识别，生成肺癌病理图像样本数据集；对样本数据集进行人工抽样核查，将核查过的数据加入肺癌病理图像参考标准数据集，然后对数据集和模型进行迭代训练，提高肺癌病理图像样本数据集的准确率；有效提高构建速度，解决构建肺癌病理图像数据集工作量大、工作时间长的问题。
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公开(公告)号：CN103699907B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410002727.3
申请日：2014-01-04
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于机器学习的农药喷洒检测方法。本发明先在农业作业场景的监控视频中，获取大量务农人员背着农药箱和不背农药箱进行走动的视频,采用较适合刚性物体检测的方法检测农药箱；从视频中各抽取部分图片作为样本，对每个抽取的图片中的农药箱图像进行特征提取，将这些特征组合成特征向量；然后对每幅特征向量用Adaboost的方法进行级联训练，形成一个Adaboost级联分类器，然后将大量的包含或不包含农药箱的图像用该分类器检测图像中是否存在农药箱。本发明具有高实时性和高易实施性，解决了需要实体考察才能判断是否有人在喷洒农药以及农药喷洒效果的弊端。
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公开(公告)号：CN102915446A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210351242.6
申请日：2012-09-20
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于SVM机器学习的植物病虫害检测方法。本发明首先在大量农业场景的监控视频中，获取大量正常生长的植物叶片和发生病虫害的植物叶片,从正常生长的植物叶片和发生病虫害的植物叶片中各抽取部分图片作为样本，对每幅叶片图像提取特征（包括颜色特征、HSV特征、边缘特征和HOG特征），将这些特征组合成特征向量；然后对每幅叶片图像的特征向量用SVM的机器学习方法进行训练，训练后形成一个分类器，然后将大量的植物叶片图像用这个分类器进行检测，检测植物叶片是否发生病虫害。相比于生物学方面的植物病虫害检测方法，本发明具有更高的实时性和易实施性，较好解决了必须深入田间地头才能检测植物病虫害的弊端。
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公开(公告)号：CN102722707A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210189898.2
申请日：2012-06-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于连通区域和间隙模型的车牌字符分割方法。本发明首先对车牌灰度图像进行二值化处理，然后对二值化后的车牌图像标记连通区域，初步获得车牌中字符区域，再根据标准车牌字符间的比例建立间隙模型以确定车牌各字符的位置，从而完成车牌中字符区域的分割。本发明有效利用了标准车牌的字符和间隙的尺寸，避免了由于车牌污损、图像光照等原因引起的字符不清晰对字符分割的影响。相比于传统基于连通区域和基于投影分割的车牌字符分割方法，本发明有效提高车牌字符分割的准确率，较好解决了由于图像不清晰带来的车牌字符分割问题。
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公开(公告)号：CN115472270A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210981257.4
申请日：2022-08-16
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘计算的危重新生儿院际转运临床决策支持方法，利用智能边缘计算设备与新生儿转运设备利用以太网、串口(232/485)、蓝牙等进行连接，实现危重新生儿转运数据的实时采集，构建危重新生儿院际转运高警示药物知识库。建立危重新生儿院际转运静脉补液量计算、危重新生儿院际转运危重症检验危急值预警、危重新生儿院际转运导管置管决策等模型，建立新生儿危重症院际转运早期预警评估机制，并建立了临床决策支持系统，为转运途中危重新生儿的及时有效救治提供辅助决策支持，有效弥补转运团队救治水平与经验的不足，提升急救转运的质量与安全性，有效降低新生儿病死率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116570242A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310553502.6
申请日：2023-05-17
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种面向危重症儿童的疼痛表情数据集的构建与验证方法，通过构建面向危重症儿童的疼痛表情数据集，基于Swin Transformer的儿童面部表情评估算法，对上述数据集进行验证，算法模型在PECIC数据集训练的各项测试性能进行进行评估，得到疼痛等级的评估性能结果。本申请的面向危重症儿童的疼痛表情数据集的构建与验证方法构建的PECIC数据集具有多样性、权威性、科学性和合理性，建立的PECIC数据集在危重症儿童疼痛表情分析上具有更好的可用性和准确性。
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公开(公告)号：CN103577833A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201210271736.3
申请日：2012-08-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体涉及一种基于运动模板的异常闯入检测方法。本发明方法包括：在监控视频中选定感兴趣区域和异常物体尺寸参数，并对差图像进行二值化以去掉超时影响，更新历史图像；然后计算运动历史图像的梯度方向，并将整个运动分割为独立的运动部分，最后计算选择区域的全局运动方向，从而获得运动目标的运动方向。本发明利用运动目标相邻两帧之间在画面上存在的交集，不用外推和相关分析以及轨迹后处理就可以清晰的显示出目标的轨迹、速度与方向。比现有技术的跟踪方法，具有更高的实时性和更好的鲁棒性，较好解决了由于光照变化，摄像头抖动等造成的检测和跟踪异常。
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公开(公告)号：CN114188002A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111394140.8
申请日：2021-11-23
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明提供一种疑难危重新生儿急救转诊指挥系统与装置，系统包括：数据汇聚模块，数据计算分析模块，辅助决策模块，转诊信息终端模块，指挥中心显示模块，人机交互模块以及语音交互模块；以及该装置，包括存储器、显示屏、人机交互设备，所述存储器存储计算机执行指令，所述处理器执行指令对数据进行分析处理，所述显示屏对分析的数据进行显示，所述人机交互设备用于处理器的指令输入输出交互。本发明为危重新生儿提供及时诊疗，可以实现急救转诊全流程的调度与指挥，提高了急救转诊的效率。
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公开(公告)号：CN112633404A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011608745.8
申请日：2020-12-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于DenseNet的COVID‑19患者的CT影像分类方法及装置，用于根据COVID‑19疑似患者的计算机断层扫描图像进行分类得到分类结果，其特征在于，包括如下步骤：存储医疗影像信息；利用预处理方法进行预处理得到预处理数据；利用训练好的密集连接神经网络模型从预处理数据中获取深层信息以及浅层信息并进行融合得到融合特征向量；使用激活函数将融合特征向量映射到低维空间得到分类概率预测值；基于密集连接神经网络模型的内部参数以及计算机断层扫描图像获得CAM激活图；显示计算机断层扫描图像、分类概率预测值以及CAM激活图从而辅助医生进行诊断。本发明的方法及装置适用于疫情地区的早期筛查阶段，不仅能改善核算检测假阴性过高的问题，还能提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN102799870B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201210241541.4
申请日：2012-07-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域，具体为一种基于分块一致LBP和稀疏编码的人脸识别方法。本发明首先将人脸图像按4*4分割成等大小的16块子区域，对于每块区域计算其1像素半径、8邻居的一致LBP直方图，再将16个子区域的LBP直方图连接成一个列向量，作为单幅人脸图像的特征向量。然后将通过将测试图像表示成训练集上的一个最稀疏线性组合，识别出人脸对象。相比于传统的特征提取和分类的算法，本发明能够更好的提取人脸的结构信息，并且能够在单训练样本和存在遮挡的情况下，表现出较高的识别率和鲁棒性。
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