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1. 发明申请

WO2017152529A1 基准平面的确定方法和确定系统审中-公开
公开(公告)号：WO2017152529A1
公开(公告)日：2017-09-14
申请号：PCT/CN2016/085251
申请日：2016-06-08
申请人：京东方科技集团股份有限公司
发明人：赵骥伯 , 李英杰
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/564 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/162 , G06T7/60 , G06T2207/10028 , G06T2207/20072
摘要：一种基准平面的确定方法和确定系统，该基准平面的确定方法包括：获取深度图像（1001）；对深度图像进行边缘提取以形成边缘图像，边缘图像包括多个平面图形（1002）；以及对边缘图像之中的平面图形进行筛选以确定基准平面（1003）。该基准平面的确定方法和系统能够容易地将虚拟物体与现实场景实时匹配，改善了用户的超现实感官体验。

2. 发明申请

WO2016150873A1 SYSTEM AND METHOD FOR IMAGE SEGMENTATION 审中-公开
标题翻译：用于图像分割的系统和方法
公开(公告)号：WO2016150873A1
公开(公告)日：2016-09-29
申请号：PCT/EP2016/056027
申请日：2016-03-18
申请人： VENTANA MEDICAL SYSTEMS, INC. , F.HOFFMANN-LA ROCHE AG
发明人： CHEFD'HOTEL, Christophe , NIE, Yao , HO, Stanley
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/187 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T7/168 , G06T2207/10056 , G06T2207/20072 , G06T2207/20092 , G06T2207/20156 , G06T2207/30024
摘要： An image segmentation method is disclosed that allows a user to select image component types, for example tissue types and or background, and have the method of the present invention segment the image according to the user's input utilizing the superpixel image feature data and spatial relationships.
摘要翻译：公开了一种图像分割方法，其允许用户选择图像分量类型，例如组织类型和背景，并且使本发明的方法利用超像素图像特征数据和空间关系根据用户的输入来分割图像。

3. 发明申请

WO2015021796A1 一种制作虚拟试衣模特图像的方法和装置审中-公开
公开(公告)号：WO2015021796A1
公开(公告)日：2015-02-19
申请号：PCT/CN2014/077188
申请日：2014-05-09
申请人：北京京东尚科信息技术有限公司
发明人：赵刚
IPC分类号： G06Q30/06 , G06T7/00 , G06F19/00
CPC分类号： G06T7/0093 , G06K9/00234 , G06K9/469 , G06Q30/06 , G06Q30/0621 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T2207/20132 , G06T2207/30201
摘要：公开了一种制作虚拟试衣模特图像的方法和装置，有助于使虚拟试衣模特的试衣效果更接近用户本人的试衣效果。该方法包括：提取参考图像中的头像；将所述参考图像中的头像与虚拟试衣模特图像中的模特身体区域合成，从而得到完整的人像。根据公开的技术方案，将用户头像与虚拟试衣模特的身体区域合成得到新的虚拟试衣模特，使用该新的虚拟试衣模特进行虚拟试衣时，脸型、肤色等都与用户本人一致，从而与图库中的虚拟试衣模特相比，具有用户头像的虚拟试衣模特的试衣效果更接近用户本人的试衣效果。

4. 发明申请

WO2014156089A1 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理装置の作動方法审中-公开
标题翻译：图像处理装置，图像处理程序和操作图像处理装置的方法
公开(公告)号：WO2014156089A1
公开(公告)日：2014-10-02
申请号：PCT/JP2014/001618
申请日：2014-03-20
申请人：富士フイルム株式会社
发明人：北村　嘉郎
IPC分类号： G06T7/60 , A61B6/00
CPC分类号： G06K9/52 , A61B6/032 , A61B6/503 , G06K9/6267 , G06K2009/4666 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/149 , G06T7/162 , G06T7/68 , G06T7/73 , G06T2200/04 , G06T2207/10081 , G06T2207/20021 , G06T2207/20072 , G06T2207/20112 , G06T2207/20116 , G06T2207/30101 , G06T2207/30172
摘要：【解決手段】２値のラベル付けをする際に、対象物領域の輪郭に相似した形状を有する、輪郭特定手段（１３）で対象物領域側に存在する第１輪郭、および、非対象物領域側に存在する第２輪郭を特定し、画素選択手段（１４）で第１輪郭と第２輪郭の全体を形成する画素をＮ個選択して、エネルギー設定手段（１５）で第１輪郭の画素が全て前記対象物領域に属し、かつ、第２輪郭の画素が全て非対象領域に属するという条件を満たす場合のＮ次のエネルギーに小さいエネルギーを設定した上で、エネルギーを最小化してラベル付けをする。
摘要翻译： [解决方案]在执行二进制标记时：轮廓指定装置（13）指定具有类似于对象区域的轮廓并且存在于对象区域侧上的形状的第一轮廓和存在于对象区域侧上的第二轮廓非对象区域侧; 像素选择装置（14）选择形成第一轮廓和第二轮廓的整体的N个像素; 并且能量设定单元（15）对于第一轮廓中的所有像素属于所述对象区域并且所述第二轮廓中的所有像素属于所述第二轮廓的状态的情况，为所述N次方能量设定小能量非对象区域，然后通过最小化能量来执行标签。

5. 发明申请

WO2014050131A1 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理装置の動作方法审中-公开
标题翻译：图像处理装置，图像处理程序和图像处理装置的操作方法
公开(公告)号：WO2014050131A1
公开(公告)日：2014-04-03
申请号：PCT/JP2013/005753
申请日：2013-09-27
申请人：富士フイルム株式会社
发明人：北村　嘉郎
IPC分类号： G06T7/60 , G06T7/00
CPC分类号： G06T11/206 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T2207/10004 , G06T2207/20072 , G06T2207/30101
摘要：【課題】グラフカットの手法を用いて画像をセグメンテーションする際に有効な高次エネルギーの利用方法を提案する。【解決手段】　グラフカット処理を用いて２値のラベル付けをする際に、ラベリング手段（１３）により、画像データ中のＮ（＞３）個の画素が画像上で所定の図形をあらわすように選択し、前記Ｎ個の画素の画素値を変数とするＮ次以上の高次エネルギーを最小化してラベル付けをする。
摘要翻译： [问题]提出一种使用高阶能量的方法，该方法在使用图形切割技术进行图像分割时是有效的。 [解决方案]当使用用于二进制标记的图形切割处理时，使用标记装置（13）来选择图像数据中的N（> 3）像素，以便在图像中表示规定的形状，使得高阶能量最小化至少N个像素的像素值为N的次序是变量，并执行标签。

6. 发明申请

WO2013142107A1 GRAPH CUTS-BASED INTERACTIVE SEGMENTATION OF TEETH IN 3-D CT VOLUMETRIC DATA 审中-公开
标题翻译： 3-D CT体积数据中基于图形图的交互式分类
公开(公告)号：WO2013142107A1
公开(公告)日：2013-09-26
申请号：PCT/US2013/030090
申请日：2013-03-10
申请人： SONY CORPORATION , WANG, Su , DAI, Shengyang , XU, Xun , NAKAMURA, Akira
发明人： WANG, Su , DAI, Shengyang , XU, Xun , NAKAMURA, Akira
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06T7/162 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T2207/10081 , G06T2207/20041 , G06T2207/20096 , G06T2207/30036
摘要： An interactive segmentation framework for 3-D teeth CT volumetric data enables a user to segment an entire dental region or individual teeth depending upon the types of user input. Graph cuts-based interactive segmentation utilizes a user's scribbles which are collected on several 2-D representative CT slices and are expanded on those slices. Then, a 3-D distance transform is applied to the entire CT volume based on the expanded scribbles. Bony tissue enhancement is added before feeding 3-D CT raw image data into the graph cuts pipeline. The segmented teeth area is able to be directly utilized to reconstruct a 3-D virtual teeth model.
摘要翻译：用于3D牙齿CT体积数据的交互式分割框架使用户能够根据用户输入的类型来分割整个牙齿区域或单个牙齿。基于图切割的交互式分割利用用户的涂鸦，这些涂鸦被收集在几个二维代表性的CT切片上，并在这些切片上展开。然后，基于扩展的涂鸦将3-D距离变换应用于整个CT体积。在将3-D CT原始图像数据提供给图形切割管道之前，添加骨组织增强。分段牙齿区域能够直接用于重建3-D虚拟牙齿模型。

7. 发明申请

WO2013136750A1 画像処理装置および方法並びにプログラム审中-公开
标题翻译：图像处理设备，方法和程序
公开(公告)号：WO2013136750A1
公开(公告)日：2013-09-19
申请号：PCT/JP2013/001528
申请日：2013-03-08
申请人：富士フイルム株式会社
发明人：北村　嘉郎
IPC分类号： A61B6/03 , G06T1/00
CPC分类号： A61B6/5217 , A61B6/032 , A61B6/50 , A61B6/504 , A61B6/505 , G06T7/0012 , G06T7/13 , G06T7/162 , G06T7/194 , G06T2207/10081 , G06T2207/20016 , G06T2207/20024 , G06T2207/30061
摘要：【課題】画像に含まれる中空の構造物を精度よく判別する。【解決手段】フィルタリング部（３２）が、中空の構造物を表す画像中の各画素位置において、中空球を表す関数の二階偏微分行列を用いたフィルタリングを施した評価行列を算出する。評価部（３４）が、評価行列に基づいて、点状構造らしさ、線状構造らしさおよび面状構造らしさのうち少なくとも１つ以上の評価値を算出する。
摘要翻译： [问题]准确地识别包含在图像中的中空结构。 [解决方案]过滤单元（32）在表示中空结构的图像中的每个像素位置处使用表示中空球体的函数的两层偏分矩阵来计算已经执行了滤波的评估矩阵。评估单元（34）基于评估矩阵计算从点结构相似性，线性结构相似性和平面结构相似性中选择的至少一个评估值。

8. 发明申请

WO2013125239A1 画像処理装置、撮像装置及び画像処理プログラム审中-公开
标题翻译：图像处理装置，图像拾取装置和图像处理程序
公开(公告)号：WO2013125239A1
公开(公告)日：2013-08-29
申请号：PCT/JP2013/001018
申请日：2013-02-22
申请人：株式会社ニコン
发明人：斎藤　郁哉 , 中島　伸一 , 益戸　靖博
IPC分类号： G06T7/20 , H04N5/232
CPC分类号： H04N5/2226 , G06T7/162 , G06T7/174 , G06T2207/10016 , G06T2207/20072
摘要：　本発明の画像処理装置は、動画像を構成する複数のフレーム画像に含まれる画素を空間方向及び時間方向からなる三次元空間上にそれぞれノードとして配置し、空間方向又は時間方向の少なくとも１方向で隣接する２つの画素間の差分値を隣接するノード間の重みとして設定した３次元のグラフを生成するグラフ生成手段と、３次元のグラフにおいて空間方向又は時間方向の少なくとも１方向で隣接するノード間の重みのうち、最小となるノード間の重みと評価用パラメータとを用いて、重みが最小となるノード間を連結するか否かを評価する処理を繰り返し実行することで、３次元のグラフにおける最小全域木を求める最小全域木生成手段と、空間方向に対して設定される第１のパラメータと、第１のパラメータと異なる値からなり時間方向に対して設定される第２のパラメータとを有し、第１のパラメータ又は第２のパラメータのいずれか一方を、評価用パラメータとして設定するパラメータ設定手段と、を備えたことを特徴とする。
摘要翻译：该图像处理装置的特征在于具有：图形生成装置，其生成三维图形，其中构成运动图像的多个帧图像中包括的像素分别作为由三维空间构成的三维空间中的节点设置空间方向和时间方向，并且在空间方向和/或时间方向相邻的两个像素之间的差值被设置为相邻节点之间的权重; 最小生成树生成装置，其通过使用在空间方向上相邻的节点和/或时间方向之间的权重中的最小值的节点之间的权重，在三维图中找到最小生成树图和评估参数，重复执行用于评估是否连接权重最小的节点的处理; 以及参数设定单元，具有为空间方向设定的第一参数，第二参数的值与第一参数的值不同，并设定为时间方向，并将第一参数或第二参数设定为评价参数。

9. 发明申请

WO2013052632A1 PATHOLOGICAL IMAGE ANALYSIS USING NEIGHBOURHOOD GRAPHS AND GEOMETRIC STATISTICS OF NUCLEI 审中-公开
标题翻译：使用邻域图形和NUCLEI几何统计学的病理图像分析
公开(公告)号：WO2013052632A1
公开(公告)日：2013-04-11
申请号：PCT/US2012/058704
申请日：2012-10-04
申请人： SIEMENS CORPORATION
发明人： BAHLMANN, Claus , NI, Jie , SINGH, Maneesh Kumar , JOHNSON, Jeffrey P. , CHEKKOURY IDRISSI, Andrei Chakib , KHURD, Parmeshwar
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0012 , G06K9/0014 , G06K9/469 , G06T7/162 , G06T2207/10056 , G06T2207/20072 , G06T2207/20076 , G06T2207/20081 , G06T2207/30024
摘要： A method and system for automated pathological image analysis is disclosed. Nuclei are detected in a histological image. A relative neighborhood graph of the detected nuclei is generated. The relative neighborhood graph of the detected nuclei is pruned, and a descriptor of nuclei linkage is extracted from the pruned relative neighborhood graph. The histological image is then classified as benign or malignant based on the descriptor extracted from the pruned relative neighborhood graph, for example using a trained support vector machine (SVM).
摘要翻译：公开了一种用于自动病理图像分析的方法和系统。在组织学图像中检测到核。产生检测到的核的相对邻域图。修剪检测到的核的相对邻域图，并从修剪的相对邻域图中提取核链接描述符。然后，基于从修剪的相对邻域图提取的描述符，例如使用经训练的支持向量机（SVM），将组织学图像分类为良性或恶性。

10. 发明申请

WO2011139232A1 AUTOMATED IDENTIFICATION OF ADIPOSE TISSUE, AND SEGMENTATION OF SUBCUTANEOUS AND VISCERAL ABDOMINAL ADIPOSE TISSUE 审中-公开
标题翻译： ADIPOSE组织的自动鉴定，以及子宫内膜和粘膜腹膜组织的分类
公开(公告)号：WO2011139232A1
公开(公告)日：2011-11-10
申请号：PCT/SG2011/000171
申请日：2011-05-03
申请人： NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY , NATIONAL UNIVERSITY OF SINGAPORE , CHEE, Michael , ZAGORODNOV, Vitali
发明人： CHEE, Michael , ZAGORODNOV, Vitali
IPC分类号： A61B5/055 , G06T5/00 , G06K9/34 , G01R33/54 , G06T17/00
CPC分类号： G01R33/4828 , A61B5/055 , A61B5/417 , A61B5/4872 , G01R33/5608 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/162 , G06T2207/10088 , G06T2207/30004
摘要： Adipose tissue is identified within a three-dimensional abdominal MRI image set comprising a water-only image and fat-only image of the abdomen of a subject by forming a "fat-fraction" image, which has an intensity at each voxel equal to the intensity of the fat-only image divided by the sum of the intensity of the fat-only image and the water-only image. This fat-fraction image is thresholded to form a good first approximation of the position of the adipose image. The fat-fraction image is used to obtain a threshold to segment a fat-only image. The adipose tissue is segmented into SAT and VAT by defining a graph having vertices corresponding to voxels of the abdominal image, and edges connecting neighboring vertices. Each edge is given a weight. The graph is partitioned into background and SAT portions using a partition which minimizes the sum of the weights of the edges spanning the partition, and the adipose tissue to either side of the partition is respectively labeled as VAT and SAT. Experiments utilising the invention achieved excellent correlations ( r = 0.998 for SAT and r = 0.965 for VAT) with the manual measurements and reproducibility (CV=1.5% for SAT and CV=2.3% for VAT), which rivals that of CT-based measurements.
摘要翻译：脂肪组织通过形成“脂肪分数”图像的三维腹部MRI图像集中被识别，其包括仅水图像和受试者腹部的仅脂肪图像，其在每个体素处的强度等于仅脂肪图像的强度除以仅脂肪图像和仅水图像的强度之和。该脂肪分数图像被阈值化以形成脂肪图像的位置的良好的第一近似值。脂肪分数图像用于获得分割脂肪图像的阈值。通过定义具有与腹部图像的体素相对应的顶点的图形和连接相邻顶点的边缘，将脂肪组织分割成SAT和VAT。每个边缘都有一个重量。使用最小化跨越分区的边的权重的总和并将分区的任一侧的脂肪组织分别标记为VAT和SAT的分区将图分割成背景和SAT部分。使用本发明的实验获得了良好的相关性（SAT为r = 0.998，VAT为r = 0.965），手动测量和重现性（CV = 1.5％，SAT和CV = 2.3％为VAT），与基于CT的测量。

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