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公开(公告)号：CN106023165A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610312546.X
申请日：2016-05-12
申请人： 曲阜师范大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0012 , G06T2207/10056 , G06T2207/30101
摘要： 本发明提供一种用于光学分辨率光声显微镜(OR‑PAM)下活体肿瘤血管新生图像的血管提取方法，属于图像处理领域。本发明中首先使用了多种增强算法结合对肿瘤血管新生图像进行预处理，有效的增强了细小血管的对比度，最大程度的降低了噪声的影响。然后采用Otsu算法来自动选取阈值进行二值化图像，有效的降低错分概率。最后使用两步快速行进法去测定血管的中心线，从而使所计算的中心线能够更准确地定位在血管内，而且针对传统的水平集血管提取算法速度太慢的问题，使用快速行进算法进行血管提取的算法运行速度有了很大的提升。实验结果表明，该方法可以更有效的提取出肿瘤血管新生图像的血管信息，包括细小血管的信息也提取效果良好。
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公开(公告)号：CN114706642A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210316757.6
申请日：2022-03-25
申请人： 曲阜师范大学
IPC分类号： G06F9/451 , G06F16/958 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于计算机技术领域，公开了一种基于网页命令行与子图快速匹配的远程桌面操作方法。首先在网页内容中发布包含命令行关键字的语句，然后客户端读取可编辑网页内容，并解析命令行关键字，根据命令语句来执行对应的结束程序和点击鼠标操作；在远程操作系统端利用交互软件发起控制请求，提出了变长式点面法快速定位子图坐标点；提出了基于样本及中心点最值化约束的全连接深度学习的子图匹配模型；根据训练后的深度学习模型来匹配该子图归属哪一个操作类别，匹配成功则执行对应的操作或预定指令执行转义操作。本发明的优点在于提出了变长式点面法快速定位子图坐标以及基于样本及中心点最值化约束的全连接深度学习的子图匹配模型。
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公开(公告)号：CN105595964B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610039709.1
申请日：2016-01-21
申请人： 曲阜师范大学
摘要： 本发明涉及一种双聚焦超声探头和稀疏阵列光声断层成像系统。该探头包括凹陷探测面，所述凹陷探测面在第一方向上的数值孔径大于在第二方向上的数值孔径，使所述凹陷探测面在第一方向上的信号接收角度大于在所述第二方向上的信号接收角度，及所述凹陷探测面在所述第二方向上的聚焦区域长度大于在所述第一方向上的聚焦区域长度，所述第一方向和所述第二方向垂直。本发明中的探头对成像断面具有较大的信号接收角度，因此能够提高低采样率下压缩感知图像重建方法所重建的图像质量。同时，可以采用稀疏排布的方式形成环形的探头阵列，可以减少成像系统的成本。同时，可以降低图像重建所需的数据采集量，进而提高数据采集速度和成像速度。
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公开(公告)号：CN110796603B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911165348.5
申请日：2019-11-25
申请人： 曲阜师范大学
摘要： 本发明公开了一种深度学习模型下深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法，属于生物医学成像领域，具体步骤为：采集训练数据，在声学分辨率光声成像系统下，采集肿瘤血管的低分辨率光声图像，在光学分辨率光声显微成像系统下，采集肿瘤血管的高分辨率光声图像；基于训练数据，训练深度学习模型，深度学习模型为生成对抗深度学习网络模型；基于训练后的深度学习模型，实现声学分辨率光声成像系统下深层肿瘤新生血管的高分辨率成像。本发明实现了声学分辨率光声成像系统下的光学分辨率的光声图像重建，能够对深层肿瘤新生血管进行光学分辨率成像，清晰获取整个肿瘤区域的新生血管网络，从而为后续的各种肿瘤血管量化分析提供高质量的血管数据。
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公开(公告)号：CN105262825A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510724145.0
申请日：2015-10-29
CPC分类号： H04L67/08
摘要： 本发明涉及一种典型的云桌面传送协议软件，具体涉及基于H.265的SPICE云桌面传输和展现方法及系统，属于信息技术领域，主要解决现有云桌面视频压缩效率低，桌面抖动以及启动风暴问题。本发明具体采用以下步骤：在服务端提供扩展的基于Go语言net/http包的Web服务器；H.265编码扩展；H.265解码扩展；利用FFMpeg进行功能扩展，在客户端进行解码优化；JPEG2000服务端图像编码扩展；JPEG2000客户端图像解码。本发明能够降低视频传输中SPICE对网络带宽的占用；减少因不同压缩算法切换导致的桌面抖动现象；解决连接风暴问题，给用户以本地PC上的桌面体验。
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公开(公告)号：CN114706642B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210316757.6
申请日：2022-03-25
申请人： 曲阜师范大学
IPC分类号： G06F9/451 , G06F16/958 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于计算机技术领域，公开了一种基于网页命令行与子图快速匹配的远程桌面操作方法。首先在网页内容中发布包含命令行关键字的语句，然后客户端读取可编辑网页内容，并解析命令行关键字，根据命令语句来执行对应的结束程序和点击鼠标操作；在远程操作系统端利用交互软件发起控制请求，提出了变长式点面法快速定位子图坐标点；提出了基于样本及中心点最值化约束的全连接深度学习的子图匹配模型；根据训练后的深度学习模型来匹配该子图归属哪一个操作类别，匹配成功则执行对应的操作或预定指令执行转义操作。本发明的优点在于提出了变长式点面法快速定位子图坐标以及基于样本及中心点最值化约束的全连接深度学习的子图匹配模型。
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公开(公告)号：CN115719417A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211206973.1
申请日：2022-09-30
申请人： 曲阜师范大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明提供了一种基于标签块和像素空间加权的二值化分割方法，属于计算机图像处理领域。在训练阶段，首先从训练样本中人工选取背景和目标子图，然后利用标签块的方式分别对提取的特征标记为目标和背景，形成矩阵特征进行学习。计算每个元素在当前块中的像素空间权重。最后，利用标签块的特征训练因子幂指数类条件概率分类模型。对待测样本进行二值分割测试时，利用块的形式对测试集中的图像进行遍历，通过训练后的分类模型，计算得到每个块的二值分割值，最后将图像每一块进行二值分割处理。本发明能够将小鼠OCT眼睛图像中的目标提取出来，取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN114066850A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111359981.5
申请日：2021-11-17
申请人： 曲阜师范大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T5/30 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明属于计算机图像处理技术领域，公开了一种基于分类框架的光学相干层析扫描眼睛图像二值化方法及系统，首先对少量光学相干层析扫描眼睛样本图像进行指定单纯小区域划分并标注感兴趣区域和背景两类，然后利用Gabor模板提取每一个目标区域的特征并拼接为一个特征向量，对提取的特征进行降维并学习特征向量映射子空间；引入支持向量机学习分类器模型；对分类结果图像采用算法处理；最后得到二值化图像。本发明的优点在于解决了小样本二值化问题以及提出了基于指定N‑邻域目标区域分类框架的光学相干层析扫描眼睛图像二值化方法，可以充分利用小样本训练支持向量机分类模型，并能够学习得到图像样本的自适应的二值化阈值。
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公开(公告)号：CN110796603A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911165348.5
申请日：2019-11-25
申请人： 曲阜师范大学
摘要： 本发明公开了一种深度学习模型下深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法，属于生物医学成像领域，具体步骤为：采集训练数据，在声学分辨率光声成像系统下，采集肿瘤血管的低分辨率光声图像，在光学分辨率光声显微成像系统下，采集肿瘤血管的高分辨率光声图像；基于训练数据，训练深度学习模型，深度学习模型为生成对抗深度学习网络模型；基于训练后的深度学习模型，实现声学分辨率光声成像系统下深层肿瘤新生血管的高分辨率成像。本发明实现了声学分辨率光声成像系统下的光学分辨率的光声图像重建，能够对深层肿瘤新生血管进行光学分辨率成像，清晰获取整个肿瘤区域的新生血管网络，从而为后续的各种肿瘤血管量化分析提供高质量的血管数据。
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公开(公告)号：CN105595964A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610039709.1
申请日：2016-01-21
申请人： 曲阜师范大学
CPC分类号： A61B5/00 , A61B8/00 , A61B5/0095 , A61B5/72 , A61B8/4444 , A61B8/5215
摘要： 本发明涉及一种双聚焦超声探头和稀疏阵列光声断层成像系统。该探头包括凹陷探测面，所述凹陷探测面在第一方向上的数值孔径大于在第二方向上的数值孔径，使所述凹陷探测面在第一方向上的信号接收角度大于在所述第二方向上的信号接收角度，及所述凹陷探测面在所述第二方向上的聚焦区域长度大于在所述第一方向上的聚焦区域长度，所述第一方向和所述第二方向垂直。本发明中的探头对成像断面具有较大的信号接收角度，因此能够提高低采样率下压缩感知图像重建方法所重建的图像质量。同时，可以采用稀疏排布的方式形成环形的探头阵列，可以减少成像系统的成本。同时，可以降低图像重建所需的数据采集量，进而提高数据采集速度和成像速度。
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