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公开(公告)号：CN120070464A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411952741.X
申请日：2024-12-27
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提出了一种用于肠道粪水区域图像的分割系统，本发明中针对肠道准备图像，首先结合中值滤波和双边滤波进行局部去噪，然后利用非局部平均去噪算法进行整体去噪，以图像块为单位，在肠道准备图像中寻找相似区域，能够比较好地去掉图像中存在的高斯噪声，增加一个参数规定匹配过程中要计算图像块的数量，更好地适应不同的图像，解决了需要计算图像块的数量过大时可以减少噪声和伪影的影响，但也会减少图像的细节的问题，以及需要计算图像块的数量过小时可以保留更多的细节，但增加了噪声和伪影的影响问题，结合边缘特征增强检测，在保证去噪效果的基础上，解决了出现边缘信息等丢失的问题。
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公开(公告)号：CN120064243A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510533941.X
申请日：2025-04-27
Applicant: 山东大学 , 山东大学齐鲁医院德州医院(德州市人民医院)
Abstract: 本发明公开了一种监控方法和装置、电子设备，该方法包括：制备血浆样本；使用拉曼光谱仪对血浆样本进行扫描，收集血浆样本对应的分子振动光谱和血浆样本的化学成分信息；使用拉曼光谱仪对血浆样本中的各目标组织进行测量，生成拉曼光谱图像；结合循环肿瘤DNA相关参数阈值，分析拉曼光谱图像，确定光谱特征和图像特征；依据光谱特征和图像特征，确定血浆样本中循环肿瘤DNA的含量与纯度，以确定化疗效果。本申请提供的该监控方案，能够达到对化疗效果实时监控的目的，且操作简单、效率高，监控结果准确。
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公开(公告)号：CN116233602B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211701399.7
申请日：2022-12-15
Applicant: 山东大学
IPC: H04N23/67 , H04N23/695
Abstract: 本发明涉及相机对焦技术领域，尤其涉及一种高光谱相机的自动对焦方法、系统、介质及设备。高光谱相机的自动对焦方法，包括：S1、获取相对被观测物体不同距离位置的多张图像，求取其中清晰度最高的图像；S2、以所述清晰度最高的图像对应的位置为基准，获取靠近所述被观测物体方向的多个位置的图像，以及远离所述被观测物体方向的多个位置的图像；S3、求取步骤S1中清晰度最高的图像和步骤S2中获取的所有图像中每个图像的平均信号强度，其中平均信号强度最强的图像对应的位置作为对焦位置。通过本发明的高光谱相机的自动对焦方法解决了人工对焦无法准确采集到信号最强的高光谱图像的问题，提高了对焦效率。
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公开(公告)号：CN116246700A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211605765.9
申请日：2022-12-14
Applicant: 山东大学
IPC: G16B20/00 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/58
Abstract: 本发明公开的一种基于高光谱成像的肿瘤基因分型系统及方法，包括：高光谱处理模块，用于获取肿瘤的高光谱图像，并从高光谱图像中提取每个像素点的光谱信息和每个波谱的影像信息；模型分析模块，用于通过获取的每个像素点的光谱信息、每个波谱的影像信息和训练好的肿瘤基因分型模型，获取肿瘤基因分型结果，其中，肿瘤基因分型模型以每个像素点的光谱信息和每个波谱的影像信息为输入，以肿瘤基因分型结果为输出，采用多核SVM模型构建获得。能够实现对肿瘤基因的准确分型。
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公开(公告)号：CN116205932A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211565751.9
申请日：2022-12-07
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种肿瘤高光谱图像样本集构建方法及系统，涉及图像处理技术领域。包括步骤：收集来自高光谱成像设备所扫描的图像数据，采用裁剪算法对感兴趣区域进行学习，并根据学习结果对图像进行裁剪；将裁减后的图像进行格式转换；对格式转换后的图像通过图像分割技术进行分割，获得目标区域；对分割后的图像进行校准，得到目标样本集。本发明通过采集、裁剪、格式转换、图像分割等步骤建立肿瘤高光谱图像的样本集，获取了高质量的肿瘤高光谱样本图像，并且通过样本校准、测试和分类等过程确保样本集中图像的准确度，为医学领域对于肿瘤的临床诊断提供了强有力的理论依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115835030A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211454506.0
申请日：2022-11-21
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种用于高光谱成像设备的环境光抑制系统及方法，涉及抑制环境光干扰技术领域。包括高光谱成像设备、传感器模块、差分模块和滤波模块；传感器模块用于获得环境光成像信号，高光谱成像设备用于获得目标反射光和环境光混合的成像信号；差分模块用于将得到的环境光成像信号与得到的目标反射光和环境光混合的成像信号逐个像素点做差，得到环境光被初步抑制后的成像信号；滤波模块对初步抑制后的成像信号进行环境光噪声的二次滤除，得到最终的环境光被抑制的成像信号。本发明通过差分电路将光源与环境光产生的成像信号与环境光产生的成像信号做差，从而抑制高光谱设备在成像过程中受到的环境光干扰，提高了成像质量。
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公开(公告)号：CN115272873B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211177847.8
申请日：2022-09-27
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/34 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开的基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处理系统及方法，属于图像处理技术领域，包括：图像获取模块，用于获取高光谱图像；去噪模块，用于对高光谱图像进行去噪，获得去噪后图像；梯度面获取模块，用于获得去噪后图像的像素值，并根据像素值计算获得去噪后图像的梯度面；非线性解混模块，用于根据梯度面和P‑线性混合模型对去噪后图像进行非线性解混，获得非线性解混后数据；结果获取模块，用于通过非线性解混后数据和非线性归一化算法，获得预处理后的高光谱图像。对获取的高光谱图像进行预处理后，能够解决切片制备与高光谱扫描像元光谱信息收集不一致带来的数据统计分布不均及难以处理的奇异样本数据问题。
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公开(公告)号：CN118470440B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410916942.8
申请日：2024-07-10
Applicant: 山东大学
Inventor： 李玮 , 张延冰 , 雷晟暄 , 刘尚明 , 刘洪彬 , 孟密密 , 姜浩 , 王立言 , 王伟 , 宋峻林 , 赵晗竹 , 韩浩宇 , 吴世豪 , 韩景泓 , 张彦霖 , 党广虹 , 顾夏铭
IPC: G16H30/20 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与高光谱图像的肿瘤早期识别系统，涉及肿瘤早期识别技术领域。包括：图像降维模块，用于获取高光谱图像，提取高光谱图像中的光谱信息；特征波段选取模块，用于对提取得到的光谱信息进行差异性分析，根据分析结果确定特征波段；深度学习模型模块，用于利用肿瘤识别模型对选取的特征波段下的光谱信息进行肿瘤初步识别；集成学习模块，用于对肿瘤初步识别结果进行集成学习，并根据集成学习结果优化肿瘤识别模型，采用优化后的肿瘤识别模型对待测高光谱图像进行识别，得到最终的肿瘤识别结果。本发明结合高光谱图像自身光谱信息的优势以及多种深度学习模型预测结果的集成，实现肿瘤早期精确识别。
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公开(公告)号：CN115728236A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211455793.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种高光谱图像采集与处理系统及其工作方法，涉及高光谱成像设备技术领域，该系统包括：相互通信连接的图像采集装置和图像处理器，图像采集装置用于采集高光谱图像，图像处理器用于识别高光谱图像中的肿瘤组织区域，其中，图像采集装置包括：多光谱光源，用于为生物组织提供多种频段的光，处理部件，设置于反射光的光路通道中，用于对生物组织的反射光进行分光和变向处理，采集部件，用于采集经分光和变向处理之后的反射光，将光信号转化成电信号，以及调节部件，用于对电信号进行处理，将其转换成图像信号，并根据处理结果对多光谱光源、处理部件和采集部件进行调节。该系统可以用于手术过程中肿瘤组织的快速识别。
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公开(公告)号：CN116167964A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211500673.4
申请日：2022-11-28
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于肿瘤高光谱图像的肿瘤分类方法及系统，该方法包括：获取肿瘤组织的高光谱图像和环境光高光谱图像，提取环境光光谱特征和肿瘤高光谱图像数据；对肿瘤高光谱图像数据进行数据预处理，获取肿瘤高光谱图像数据集；以标注肿瘤类型的肿瘤高光谱图像数据集为训练集，训练肿瘤分类模型；该肿瘤分类模型包括良恶性分类模型、良性分类模型和恶性分类模型，每种分类模型均包含多个采用不同分类算法的模型，通过赋权分类输出最终的分类结果；将待分类肿瘤高光谱图像输入训练完成的肿瘤分类模型，输出肿瘤分类结果。本发明根据肿瘤高光谱图像数据，利用构建的综合不同分类算法的肿瘤分类模型进行肿瘤分类，实现分类效率和准确性的提高。
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