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公开(公告)号：CN110498152B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201910879137.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于AI的智能分类垃圾桶及其方法，所采用的分类垃圾桶包括图像识别模块、控制模块和分为多个垃圾分类存储区的桶体；所述桶体与垃圾分类机构相通；所述垃圾分类机构外壁处设有垃圾投放口、图像采集区和触控屏；所述图像采集区处设有可扫描条形码和拍摄垃圾图像的的摄像头；所述控制模块与摄像头相连以对垃圾进行识别；本发明能自动对投入的垃圾进行分类存放。
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公开(公告)号：CN115330722A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210974249.7
申请日：2022-08-15
Applicant: 福州大学 , 福建省肿瘤医院(福建省肿瘤研究所、福建省癌症防治中心)
Abstract: 本发明提供了一种胃癌H&E染色图像智能预测PD‑L1抑制剂疗效的方法，提出基于半监督学习的癌变区域分割模型，分割H&E染色图像中的癌变区域；其次，取出包含癌变区域的图像块，根据临床医生标记的PD‑L1抑制剂疗效标签得到每张图像块的类别标签，运用基于多实例学习的图像分类模型进行图像块层面的预测；最后，基于图像块层面的预测结果生成整张H&E染色图像的疗效判别矩阵，运用基于深度卷积神经网络的图像分类模型进行切片层面的疗效预测。应用本技术方案可得到胃癌患者使用PD‑L1抑制剂后疗效的预测结果，辅助医生进行临床决策。
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公开(公告)号：CN113034462A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110303208.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 福州大学 , 福建省肿瘤医院(福建省肿瘤研究所、福建省癌症防治中心)
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积的胃癌病理切片图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:获取胃癌数字病理切片，并进行数字化处理，构建胃癌数字病理切片图像数据集；步骤S2:根据胃癌数字病理切片图像数据集，采用阈值分割算法，获取数字病理切片图像的层次先验信息；步骤S3:根据得到的先验信息，构建并训练图卷积网络分割模型，并根据训练后的图卷积网络分割模型得到切片上胃癌区域的分割结果；步骤S4:根据结合分割出的层次信息和胃癌区域分布信息，进行T分期的分类，并得到图像中存在神经侵犯和脉管侵犯的概率分布。本发明可用于解决相关技术中对病理切片的分析不够准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN117890842A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410080151.6
申请日：2024-01-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了基于局部信号块的结构化低秩矩阵的磁共振波谱重建方法，涉及磁共振波谱。包括以下步骤：1）建立基于局部信号块的结构化矩阵的磁共振波谱重建模型；2）建立一种无需奇异值分解的改进重建模型的重建模型；3）建立无需奇异值分解的改进重建模型的求解算法；4）对得到的重建时间域信号进行二维傅立叶变换，得到最终磁共振谱图。本技术方案通过局部信号块构建小规模的结构化矩阵来代替大规模结构化矩阵，以达到加快重建计算速度，减小重建所需内存的目的。
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公开(公告)号：CN116739992B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310554269.3
申请日：2023-05-17
Applicant: 福州大学 , 福建医科大学附属协和医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/50 , G06T5/30 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种甲状腺被膜侵犯智能辅助判读方法。该方法主要采用本研究自行提出的一种提供高效的局部‑全局融合与Transformer和CNN并行网络的生物医学图像分割方法。本研究提出的模型使用方便，输入一张甲状腺超声图片，即可输出一张有着疑似甲状腺结节的定位和分割图片，自动化的得到甲状腺结节初步判读结果，能够大大的减轻医生的阅片时间和诊断难度，提升医生的工作效率，为判断甲状腺结节患者的预后及治疗手段的改善提到积极的作用，具有非常重要的意义和广阔的前景。(56)对比文件郜佳琪.基于 Swin Transformer 的嵌入式零样本学习算法《.小型微型计算机系统》.2023,全文.曹玉珍.基于超声影像的甲状腺结节智能分割算法《.天津大学学报（自然科学与工程技术版）》.2022,第55卷(第7期),第2-4页的1-2节.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113538258B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110659150.3
申请日：2021-06-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于掩码的图像去模糊模型及方法，其特征在于：其首先提出了一个掩码预测模型以实现对各种模糊核的准确预测。然后，提出了一个基于掩码的去模糊模型，该模型利用模糊估计模块和去模糊模块，以交替迭代的方式实现图像模糊掩码的去除。最后,本发明采用两阶段的训练方式，第一阶段单独进行掩码预测模型的实现，将得到的掩码图像送入第二阶段，第二阶段进行去模糊工作，实现图像模糊的准确去除。
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公开(公告)号：CN116596890A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310574404.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 福州大学 , 福建医科大学附属协和医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/20 , G06T3/40 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于图卷积网络的动态图像甲状腺癌危险分层预测方法，包括以下步骤；步骤一、采用图像滤波增强和超分辨率网络来对超声图像进行预处理，设计用于甲状腺超声图像分割的基于图卷积神经网络结构的算法，建立对应的网络模型进行训练；步骤二、以基于人工智能技术的动态超声影像组学的特征提取方法，对动态的视频序列进行特征提取，并引入深度学习方法来融合动态的超声影像组学，使提取的影像组学特征更为丰富；步骤三、利用多分支神经网络模型，综合多种不同模态的数据，通过挖掘不同模态数据互补信息来计算多模态生物标记物，以此建立可指导临床决策的甲状腺癌危险分层预测模型；本发明能够提高甲状腺癌危险分层的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN113538258A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110659150.3
申请日：2021-06-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于掩码的图像去模糊模型及方法，其特征在于：其首先提出了一个掩码预测模型以实现对各种模糊核的准确预测。然后，提出了一个基于掩码的去模糊模型，该模型利用模糊估计模块和去模糊模块，以交替迭代的方式实现图像模糊掩码的去除。最后,本发明采用两阶段的训练方式，第一阶段单独进行掩码预测模型的实现，将得到的掩码图像送入第二阶段，第二阶段进行去模糊工作，实现图像模糊的准确去除。
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公开(公告)号：CN113269776A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110657980.2
申请日：2021-06-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于暗通道和前景显著概率的目标检测方法。首先提出一种基于L*、a*和b*颜色特征分量的改进的颜色空间体积算法，利用颜色体积来突出显著目标，抑制背景区域。其次，在显著性检测中引入暗通道，即提出一种全新的基于暗通道的融合算法，进一步获得更清晰边界、更均匀的显著分割图。再次，我们观察到，在颜色空间体积上，前景具有比其相邻区域更高的外观亮度。因此，我们提出了一种新的前景度量方法，即利用颜色空间的亮度来检测前景。最后，为了减少显著目标信息的丢失，避免遗漏显著区域检测提出了一种新的加权组合，利用融合概率图得到清晰、均匀的显著图。
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公开(公告)号：CN114529554B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111619961.7
申请日：2021-12-28
Applicant: 福州大学 , 福建省肿瘤医院(福建省肿瘤研究所、福建省癌症防治中心)
IPC: G06T7/11 , G06T7/33 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种胃癌HER2数字病理切片智能辅助判读方法。在现有的临床应用中，需要人工肉眼比对HE染色切片图像和HER2免疫组化切片进行诊断，胃癌HER2评分过程繁琐且耗时。因此，本发明首次提出一种胃癌HER2智能评分算法来辅助医生进行判读。输入一张病理切片，输出每个类别的百分比，根据这些百分比（患者级别）输出HER2分数；最后，根据各个类别的百分比，输入SVM分类器，得出要不要做FISH的建议。其次，为了加速智能判读的计算过程，在卷积神经网络设计上，采用了3*3卷积和ReLU，不用分支结构，使得模型的推理速度提升不少，节约大量内存，可以在硬件端实现模型推理速度的提升，更适用于医院设备。本发明能够辅助医生判读，提供相较客观的数据。
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