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公开(公告)号：CN113592802A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110845333.4
申请日：2021-07-26
Applicant: 东北大学 , 中国医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明提供一种基于超声图像的二尖瓣环位移自动检测系统，涉及计算机视觉技术领域。该系统首先获取多个带有左心室掩模或二尖瓣环位点坐标标签的超声心动图作为样本数据集；然后初始化用于左心室分割和二尖瓣检测的深度神经网络模型，并使用样本数据集预训练深度神经网络模型，得到预训练模型；加载预训练模型的模型参数和配置文件，分割待评估的超声心动图中的左心室内膜，确定二尖瓣环室间隔位点和左心室侧壁位点坐标以及左心室心尖位点坐标；计算二尖瓣环室间隔位点位移、左心室侧壁位点位移和收缩初期到收缩末期二尖瓣环相对于心尖的位移变化量，并在待评估的超声心动图像上输出MAD指标，完成对超声心动图像二尖瓣环位移的自动检测。
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公开(公告)号：CN111028241A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911107161.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种多尺度血管增强的水平集分割系统与方法，涉及图像处理技术领域。本发明包括输入模块、预处理模块、血管增强模块、水平集模块以及输出模块；本发明针对以往血管图像中，待分割的血管与背景区域往往呈现出灰度差异小，灰度分布不均匀的现象，克服了血管图像中血管与背景灰度差异不明显对分割精度的影响，在多尺度的血管增强下，增加了水平集分割方法对不同粗细血管的分割能力，实现微细血管的精准分割。
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公开(公告)号：CN111028201A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911108341.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统及方法，涉及图像处理技术领域。本发明包括输入模块、预处理模块、尺度构建模块、水平集模块以及输出模块；本发明改进了现有的基于局部特征的水平集方法。眼底血管粗细不一，使用单一尺度控制血管分割粒度导致血管分割精度不高问题。基于血管粗细不一的特点，为每个像素点找到最佳的响应尺度，即粗细不一的血管的尺度不同，克服粗细不均血管的漏分、错分等问题，因此增强了分割方法的鲁棒性，应用该方法能够得到精确的图像分割结果。
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公开(公告)号：CN110639193A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910775644.0
申请日：2019-08-21
Applicant: 东北大学 , 首都医科大学宣武医院
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明涉及一种康复设备技术领域，公开了一种基于VR的认知能力康复装置，利用VR技术生成虚拟场景，在虚拟场景下设置各种逻辑任务，患者根据任务指令，通过获取装置在虚拟场景中进行相应的操作，让患者在真实感较强的环境下，几乎不依靠医护人员来进行康复训练，同时存储患者的所有操作数据，作为医生评判患者康复情况的可靠支撑数据，这为非药物治疗提供新的更有效的治疗手段，同时也将减轻医院医护人员负担，有效降低家庭及社会负担，具有较为实际有效的医学临床实用价值和社会价值。
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公开(公告)号：CN108961273A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810719994.0
申请日：2018-07-03
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/187 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域。本发明提出从CT影像中分割肺动脉和肺静脉的方法，包括：步骤S10：根据从CT影像中获取的肺血管数据和肺血管中心线图，确定肺血管中心线中的至少一个黏连点；并从所述肺血管数据中剔除所述至少一个黏连点，得到以肺血管中心线为根节点的多个血管子树；步骤S20：将所述多个血管子树按照匹配度划分为两类，分别为第一类血管子树和第二类血管子树；步骤S30：分别获取所述第一类血管子树和第二类血管子树对应的血管体积的数值，并确定血管体积数值较大的血管子树为肺静脉血管，血管体积数值较小的血管子树为肺动脉血管。本发明提供的分割方法的精度能够满足临床需求，且运算时间短。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107230204A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710374181.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种从胸部CT图像中提取肺叶的方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括基于3D区域生长的肺实质提取过程、基于区域特征的左右肺粘连气管剔除过程、肺血管根部剔除过程、基于拓扑细化的肺血管中心路经提取过程和基于支持向量机分类的肺叶分割算法，以获得肺叶组织。本发明能够准确的从胸部CT图像中提取出肺叶，准确的完成对每个肺叶的病情程度的定量评估，对肺部疾病的诊断和治疗更加准确和有效。
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公开(公告)号：CN113570569B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110845336.8
申请日：2021-07-26
Applicant: 东北大学 , 中国医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的心脏室间隔抖动自动检测系统，涉及计算机视觉技术领域。该系统首先获取多个带SF标签的超声心动图作为样本数据集；然后初始化用于室间隔抖动检测的深度神经网络模型，并使用样本数据集预训练深度神经网络模型，得到预训练深度神经网络模型；用于室间隔抖动检测的深度神经网络模型包括左心室分割网络U‑Net和基于编解码器的SF诊断网络；最后加载预训练深度神经网络模型的模型参数和配置文件，分割待评估的超声心动图中的左心室，输出室间隔抖动判断结果。本发明的检测系统使用深度学习的方法自动分割左心室，并根据分割结果实现了SF的自动诊断，减少了临床诊断的时间，避免了医生主观经验造成的结果差异。
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公开(公告)号：CN114557721A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210195823.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 中国医科大学附属第一医院 , 东北大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种导航方法，尤其涉及一种基于超声标准化切面对照的导航方法。通过该导航系统，为基层医院医生提供超声扫查培训，减小由于医疗资源分布不均造成的医疗水平差异，提升基层医院水平。自适应生成符合患者特征的对照模板，并以此作为超声实时扫查中的参照，通过导航系统对当前切面与对照模板的相似性度量，指导用户快速准确定位目标标准化切面。
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公开(公告)号：CN114419015A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210084461.6
申请日：2022-01-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于多模态配准的脑功能融合分析方法，涉及医学，核磁共振成像以及计算机视觉领域。设计一个基于多模态配准的脑功能分析流程，首先对fMRI图像进行预处理，融合MRI图像清晰的结构信息和fMRI时序信号提供的功能信息。对fMRI的时序信息进行采样后训练形变场。最大可能保留原有fMRI的功能信息，同时使用递归的方案解决fMRI和MRI由于分辨率差距较大导致的配准难度大的问题。融合图像同时具有原始图像的功能和结构信息。使用fMRI的分析方法对融合后的图像进行功能分析。融合后的图像和原始结构sMRI图像的相似度高于现有方法，同时很好的融合了原始fMRI图像的功能信息。融合图像为后续脑结构和功能分析提供数据支持，做到结构分区和功能分区在同一坐标下一一对应。
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公开(公告)号：CN108765483B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810565550.6
申请日：2018-06-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域。本发明提出的从脑部CT图像确定中矢面的方法，包括：步骤S10：根据获取的用户输入的所述脑部CT图像中的一个或多个大脑组织像素点，利用区域生长法确定所述脑部CT图像中的大脑组织；步骤S20：生成对应于所述大脑组织的最小有向包围盒；步骤S30：确定所述最小有向包围盒在沿脑部对称方向的中心对称面，所述中心对称面为所述脑部CT图像的中矢面。本发明提供的从脑部CT图像中确定中矢面的方法自动化程度高，降低了人工参与度，减少了人为主观偏差，准确度好，一致性高。
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