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公开(公告)号：CN116805278B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202310550036.6
申请日：2023-05-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T3/4053 , G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种荧光显微图像超分辨率重建质量的增强方法和装置，属于生物医学图像处理中底层视觉技术领域，包括：获取弱条件下的荧光显微图像；对荧光显微图像进行去噪和增强操作以获得去噪增强结果图像；根据二维多项式正交基函数集对去噪增强结果图像估计平场图像，并反推得到光场校正后的图像；对光场校正后的图像进行超分辨重建处理，输出高质量、高空间分辨率的图像。该方法和装置明显提高超分辨算法重建图像的质量，减少重建伪影、提高前景重建的连续性，降低荧光显微图像成像条件，进而减弱光毒性的影响、减少样品的荧光漂白，有益于活细胞长时程的超分辨重建。
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公开(公告)号：CN115587933A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211238021.8
申请日：2022-10-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的软硬件协同荧光实时超分辨成像系统，包括低分辨显微镜、相机以及带有显示器的计算机；其中，低分辨显微镜用于对活细胞样品进行低分辨显示；相机受计算机控制采集低分辨显示结果形成图像；计算机通过配置相机参数控制相机的图像数据采集，同时基于深度学习构建的图像重建模型对采集的图像进行超分辨成像，控制调节超分辨图像在显示器的显示效果。
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公开(公告)号：CN114549528B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210442041.0
申请日：2022-04-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种微液滴数字PCR液滴检测方法及系统，包括：获取微液滴数字PCR图像并进行预处理，在预处理后的图像上依次使用Canny边缘检测和Hough圆检测获取独立液滴的定位信息，按定位信息对液滴进行截取并进行人工标注，以构建训练数据集；基于卷积神经网络构建液滴识别模型，使用训练数据集进行训练；将待测微液滴数字PCR图像进行预处理，使用Canny边缘检测和Hough圆检测获取独立液滴的定位信息，获得每个液滴的图像并按批次输入训练好的液滴识别模型，对液滴进行有效或无效分类识别；最后根据有效液滴的中心灰度进行阴性阳性判断。本发明的方法及系统可对样本中的阳性微液滴进行高精准度、高通量地识别。
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公开(公告)号：CN115100033A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210558421.0
申请日：2022-05-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种荧光显微图像超分辨重建方法和装置以及计算设备，包括：获取荧光亚细胞样品的时间序列图像数据，每帧图像具有荧光波动；依据时间序列图像数据中的荧光波动强度构建荧光波动曲线；获取任意荧光亚细胞结构的单帧荧光显微图像，利用荧光波动曲线对单帧荧光显微图像进行模拟扩增，以得到存在荧光波动的时间序列图像数据；采用SRRF算法对模拟扩增得到的时间序列图像数据进行重建，以得到荧光显微图像的超分辨重建结果。能够达到在不依赖耗时采集存在荧光波动的时间序列图像基础上，实现快速荧光显微图像超分辨重建。
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公开(公告)号：CN109523577B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201811268090.7
申请日：2018-10-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显微图像的亚细胞结构运动轨迹确定方法，包括：(1)获取亚细胞结构的时间序列图像；(2)对获取的图像进行高斯滤波去噪；(3)采用局部最大值算法检测去噪后图像中的亚细胞结构质心；(4)根据亚细胞结构的运动速度、运动方向、运动趋势以及相机成像速率设计扇形滤波器；(5)根据扇形滤波器和图像中亚细胞结构质心，计算亚细胞结构候选点的匹配概率；(6)对当前帧图像中的每个候选点，寻找从当前帧开始的后续m帧图像中的所有可能候选点的全连接方式，计算每种m帧连续轨迹的平均匹配概率；(7)选取当前帧图像中全局平均匹配概率最大的候选点作为轨迹点，将此轨迹点连接到目标亚细胞结构的运动轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111524064B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010166665.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的荧光显微图像超分辨重建方法，包括：采集普通荧光显微图像和弱荧光显微图像；利用SRRF算法和普通荧光图像获得超分辨图；以普通荧光显微图像、弱荧光显微图像以及超分辨图像组成数据集；利用训练集训练U‑Net网络，获得良好照明条件及弱照明条件的快速SRRF超分辨重建模型和图像增强模型，应用时，采集普通荧光和弱荧光显微序列图像，利用对应的SRRF超分辨重建模型获得超分辨图像，利用图像增强模型增强弱荧光显微图像的质量。该技术方法在不牺牲分辨率的前提下提升成像速度，减少荧光样品的漂白和光毒性，将超分辨成像技术的优势应用到活细胞内亚细胞结构的动态观察中，极具应用前景和商用价值。
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公开(公告)号：CN109523577A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811268090.7
申请日：2018-10-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显微图像的亚细胞结构运动轨迹确定方法，包括：(1)获取亚细胞结构的时间序列图像；(2)对获取的图像进行高斯滤波去噪；(3)采用局部最大值算法检测去噪后图像中的亚细胞结构质心；(4)根据亚细胞结构的运动速度、运动方向、运动趋势以及相机成像速率设计扇形滤波器；(5)根据扇形滤波器和图像中亚细胞结构质心，计算亚细胞结构候选点的匹配概率；(6)对当前帧图像中的每个候选点，寻找从当前帧开始的后续m帧图像中的所有可能候选点的全连接方式，计算每种m帧连续轨迹的平均匹配概率；(7)选取当前帧图像中全局平均匹配概率最大的候选点作为轨迹点，将此轨迹点连接到目标亚细胞结构的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN116805278A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310550036.6
申请日：2023-05-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种荧光显微图像超分辨率重建质量的增强方法和装置，属于生物医学图像处理中底层视觉技术领域，包括：获取弱条件下的荧光显微图像；对荧光显微图像进行去噪和增强操作以获得去噪增强结果图像；根据二维多项式正交基函数集对去噪增强结果图像估计平场图像，并反推得到光场校正后的图像；对光场校正后的图像进行超分辨重建处理，输出高质量、高空间分辨率的图像。该方法和装置明显提高超分辨算法重建图像的质量，减少重建伪影、提高前景重建的连续性，降低荧光显微图像成像条件，进而减弱光毒性的影响、减少样品的荧光漂白，有益于活细胞长时程的超分辨重建。
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公开(公告)号：CN115100033B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202210558421.0
申请日：2022-05-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种荧光显微图像超分辨重建方法和装置以及计算设备，包括：获取荧光亚细胞样品的时间序列图像数据，每帧图像具有荧光波动；依据时间序列图像数据中的荧光波动强度构建荧光波动曲线；获取任意荧光亚细胞结构的单帧荧光显微图像，利用荧光波动曲线对单帧荧光显微图像进行模拟扩增，以得到存在荧光波动的时间序列图像数据；采用SRRF算法对模拟扩增得到的时间序列图像数据进行重建，以得到荧光显微图像的超分辨重建结果。能够达到在不依赖耗时采集存在荧光波动的时间序列图像基础上，实现快速荧光显微图像超分辨重建。
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公开(公告)号：CN111524064A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010166665.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的荧光显微图像超分辨重建方法，包括：采集普通荧光显微图像和弱荧光显微图像；利用SRRF算法和普通荧光图像获得超分辨图；以普通荧光显微图像、弱荧光显微图像以及超分辨图像组成数据集；利用训练集训练U‑Net网络，获得良好照明条件及弱照明条件的快速SRRF超分辨重建模型和图像增强模型，应用时，采集普通荧光和弱荧光显微序列图像，利用对应的SRRF超分辨重建模型获得超分辨图像，利用图像增强模型增强弱荧光显微图像的质量。该技术方法在不牺牲分辨率的前提下提升成像速度，减少荧光样品的漂白和光毒性，将超分辨成像技术的优势应用到活细胞内亚细胞结构的动态观察中，极具应用前景和商用价值。
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