公开(公告)号：CN114694236A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210220173.9

申请日：2022-03-08

Applicant: 浙江大学

Inventor： 楼丽霞 ,  叶娟 ,  王亚奇 ,  黄星儒 ,  孙一鸣 ,  杨泽华

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/22 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G16H40/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于循环残差卷积神经网络的眼球运动分割定位方法。采集获得被试者的眼位照输入第一阶段循环残差卷积神经网络模型处理得到旋转后眼位照；再次输入第一阶段循环残差卷积神经网络模型得二值掩膜，裁剪获得左右眼检测区域图片，输入第二阶段循环残差卷积神经网络模型检测获得双眼的眼睑和角膜掩膜；根据额头上圆形标记得到比例尺；再由眼睑角膜掩膜对眼位照图像处理测量眼球运动，获得六条眼外肌功能的像素距离，换算得到实际尺寸值。本发明技术性能稳定，分割准确率高，能快速自动检测眼球运动，以计算机辅助图像处理方式避免了人工测量的误差，从而提高眼肌疾病诊断的准确性和客观性。本发明为体检筛查、远程医疗等也提供了可能性。

公开(公告)号：CN114694236B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202210220173.9

申请日：2022-03-08

Applicant: 浙江大学

Inventor： 楼丽霞 ,  叶娟 ,  王亚奇 ,  黄星儒 ,  孙一鸣 ,  杨泽华

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/22 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G16H40/20 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于循环残差卷积神经网络的眼球运动分割定位方法。采集获得被试者的眼位照输入第一阶段循环残差卷积神经网络模型处理得到旋转后眼位照；再次输入第一阶段循环残差卷积神经网络模型得二值掩膜，裁剪获得左右眼检测区域图片，输入第二阶段循环残差卷积神经网络模型检测获得双眼的眼睑和角膜掩膜；根据额头上圆形标记得到比例尺；再由眼睑角膜掩膜对眼位照图像处理测量眼球运动，获得六条眼外肌功能的像素距离，换算得到实际尺寸值。本发明技术性能稳定，分割准确率高，能快速自动检测眼球运动，以计算机辅助图像处理方式避免了人工测量的误差，从而提高眼肌疾病诊断的准确性和客观性。本发明为体检筛查、远程医疗等也提供了可能性。

公开(公告)号：CN115423802A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211210771.4

申请日：2022-09-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 叶娟 ,  王琳艳 ,  杨泽华 ,  宋思远 ,  王亚奇 ,  黄封博 ,  潘新宇 ,  练慧

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的鳞状上皮肿瘤细胞图片自动分类分割方法。方法包括：获得增强切片图片集；构建训练图像集；构建域自适应细胞核多分类分割网络；将训练图像集输入细胞核分类分割网络中进行第一轮训练，获得预训练域自适应细胞核多分类分割网络；将增强切片图片集和训练图像集输入中进行第二轮训练，训练完成的域自适应细胞核多分类分割网络；将待分类分割鳞状上皮细胞肿瘤切片图片输入训练完成的域自适应细胞核多分类分割网络中处理，实现对待分类分割鳞状上皮细胞肿瘤切片图片的自动分类分割。本发明方法能够有效的提取鳞状上皮肿瘤细胞图像特征，实现了对图像中各个细胞的细胞核的自动分类分割，提高了图像中的细胞的识别准确率。