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公开(公告)号：CN112075934B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010938632.8
申请日：2020-09-09
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提出一种用于识别颈动脉斑块的磁共振单序列多参数定量成像系统，属于磁共振定量成像技术领域。该系统包括：颈动脉血管线圈、磁共振机器和计算机；在计算机中磁共振成像序列编程平台上编译实现颈动脉管壁T1、T2和T2*值同时定量成像SQUMA序列并导入磁共振机器，磁共振机器对受试者颈部进行SQUMA序列扫描，扫描后获得对应的颈动脉管壁加权图像；对上述图像进行加权拟合，即得到受试者颈动脉管壁的T1mapping、T2mapping和T2*mapping。本发明可通过单一序列同时获得颈动脉管壁斑块T1、T2和T2*值的定量图像，为实现颈动脉易损斑块特征的一站式定性和定量评估提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113100801A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110402303.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供的一种动脉瘤的入射角的确定方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于获取的三维血管造影图像确定三维血管模型和血管中心线；基于感兴趣区域ROI从所述三维血管模型确定动脉瘤的瘤径中心和所述动脉瘤的各个瘤壁网格点；基于所述瘤径中心和各个瘤壁网格点之间的距离确定动脉瘤长径；基于所述瘤径中心和所述血管中心线确定载瘤动脉中心线；基于所述动脉瘤长径和所述载瘤动脉中心线，确定所述动脉瘤的入射角。
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公开(公告)号：CN112991315A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110339633.5
申请日：2021-03-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种血管病变的识别方法、系统、存储介质及电子设备，其方法包括如下步骤：对获取的多张磁共振成像的血管图像进行标签数据处理，所述血管图像包括亮血成像图像和黑血成像图像；将所述标签数据处理后的各所述血管图像及各所述标签数据输入到卷积神经网络中进行训练，直到满足预设要求获得卷积神经网络模型；将待识别的各所述血管图像输入到所述卷积神经网络模型进行识别，获得所述血管病变的识别结果。本发明提升了血管图像分割的DSC系数，提高了多对比度血管病变磁共振影像分割的准确率，避免了误判血管病变的大小，从而减少误判血管破裂的风险。
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公开(公告)号：CN104266656A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410446777.0
申请日：2014-09-03
Applicant: 清华大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
CPC classification number: G01C21/3446 , G01C21/3453
Abstract: 本发明公开了一种用于道路网的最短路径搜索方法及装置，其中，方法包括以下步骤：将道路网分割为多个子网络；生成树状结构道路网络；计算同一层的子网络的边界节点之间的最短路径；输入查询点和目标点；根据最短路径通过动态规划算法得到查询点和目标点之间的初始最短路径；对初始最短路径进行补充以获取查询点和目标点之间完整的最短路径。本发明实施例的方法通过将道路网分割为多个子网络以生成树状结构道路网络，并且计算同一层的子网络的边界节点之间的最短距离，从而当输入查询点和目标点时，实现快速得到查询点和目标点之间最短路径，不但效率高，而且很好地满足实时性要求。
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公开(公告)号：CN103327027A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310270442.3
申请日：2013-06-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及计算机体系结构技术领域，具体涉及一种内容中心网络底层实现方法、内容中心网络以及根据该内容中心网络实现的通信方法。该内容中心网络底层实现方法包括：将网络节点通过网卡以及数据通路相连，并关闭网卡IP地址设置；将所述网卡的工作模式设置为混杂模式；设置网卡的最大传输单元长度值以容纳完整的内容数据包；创建网络节点基于原始套接字的底层接口面；将网络节点的物理接口与该网络节点的底层接口面绑定，将网卡与特定转发接口绑定；将内容数据命名存储在内容源节点，所述内容源节点通过外向网卡广播内容数据命名的前缀。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113100801B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110402303.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供的一种动脉瘤的入射角的确定方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于获取的三维血管造影图像确定三维血管模型和血管中心线；基于感兴趣区域ROI从所述三维血管模型确定动脉瘤的瘤径中心和所述动脉瘤的各个瘤壁网格点；基于所述瘤径中心和各个瘤壁网格点之间的距离确定动脉瘤长径；基于所述瘤径中心和所述血管中心线确定载瘤动脉中心线；基于所述动脉瘤长径和所述载瘤动脉中心线，确定所述动脉瘤的入射角。
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公开(公告)号：CN113222987B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110625540.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种磁共振成像血管壁增强强度映射方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取目标区域的磁共振亮血图像和磁共振黑血图像；基于磁共振亮血图像生成目标区域的三维血管模型；从磁共振黑血图像中采样目标区域中目标点的血管壁增强强度；将目标点的血管壁增强强度映射到三维血管模型中。采用本申请，可以实现血管壁增强强度的自动化映射，提高处理的准确性。
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公开(公告)号：CN114612404A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210207828.9
申请日：2022-03-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供的血管分割方法、装置、存储介质及电子设备，一种血管分割方法，包括：获取三维血管影像；对所述三维血管影像进行裁剪，得到多个预设尺寸的三维切块；将每一三维切块分别输入预先训练的卷积神经网络模型，得到每一三维切块对应的血管分割结果，各三维切块对应的血管分割结果拼合得到所述三维血管影像的血管分割结果。本发明可以实现三维血管影像的全自动、准确分割，且分割结果图像质量较高；充分利用了图像特征，可用于高分辨图像的分割场景。
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公开(公告)号：CN112075934A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010938632.8
申请日：2020-09-09
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提出一种用于识别颈动脉斑块的磁共振单序列多参数定量成像系统，属于磁共振定量成像技术领域。该系统包括：颈动脉血管线圈、磁共振机器和计算机；在计算机中磁共振成像序列编程平台上编译实现颈动脉管壁T1、T2和T2*值同时定量成像SQUMA序列并导入磁共振机器，磁共振机器对受试者颈部进行SQUMA序列扫描，扫描后获得对应的颈动脉管壁加权图像；对上述图像进行加权拟合，即得到受试者颈动脉管壁的T1mapping、T2mapping和T2*mapping。本发明可通过单一序列同时获得颈动脉管壁斑块T1、T2和T2*值的定量图像，为实现颈动脉易损斑块特征的一站式定性和定量评估提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN104410655B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201410503667.3
申请日：2014-09-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种基于命名机制的分布式网络的存储系统及方法，网络层面节点和存储层面节点构架相同，基于所述节点构架进行本地数据处理、外部请求处理，以及外部命名数据返回的处理，在网络层面与存储层面对命名的数据块进行统一设计的，扁平化的分布式数据存储系统。该系统参考了命名数据网络(Named Data Networking NDN)的设计，并将其与文件系统的存储机制进行结合，形成了一种新型的分布式存储系统架构。
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