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公开(公告)号：CN108171703A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810050741.9
申请日：2018-01-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于基于医学图像的图像处理技术领域，尤其涉及一种从胸部CT图像中自动提取气管树的方法。从胸部CT图像中获取主气管与主支气管；根据3D区域生长分割方式和已获取主气管与主支气管信息，建立自适应阈值3D区域生长分割模型和自适应阈值泄漏模型；利用自适应阈值3D区域生长分割模型和自适应阈值泄漏模型，提取胸部CT图像的第二类气管分支；根据提取的第二类气管分支的中间信息，调整自适应阈值3D区域生长模型和自适应阈值泄露模型的参数，然后提取所述胸部CT图像的第三类气管分支；基于已获取气管树拓扑结构提取末梢气管分支，获得所述胸部CT图像的气管树。本发明提供的方法提高了从CT图像中提取气管树的气管分割精度，同时降低提取时间。
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公开(公告)号：CN114419015B
公开(公告)日：2024-10-29
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：CN114201635B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111342496.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及案源线索分类领域，提出一种基于多视图图数据特征学习的案源线索分类处理方法，包括：对案源线索数据集进行预处理，将案源线索文本数据转化为包含文本逻辑关系的图数据；通过多阈值分割，构建多视图；在得到多视图后通过图结构学习方法消除原始图中的噪声边，通过多视图一致性正则项实现对所有对象一致性约束，最终得到粗化多视图；通过共享的图嵌入学习层，捕捉不同视图之间的内在关系；在得到不同视图的分类结果后通过投票机制得出最终的案源线索分类结果。本发明针对图分类过程中图数据的高异度性以及噪声问题，通过构建多视图，图结构学习以及共享图嵌入得出多视图结果并以投票机制进行多分类，提高最终的分类性能。
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公开(公告)号：CN111047593B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201911030548.X
申请日：2019-10-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于距离自适应聚类的图像分割方法，涉及图像处理、机器学习技术领域。本发明步骤如下：步骤1：获取图像Q并得到该图像的灰度值,形成待聚类数据集合I；步骤2：根据距离自适应的聚类方法，对图像Q进行分割处理，得到图像Q′。该方法能够得到的精确聚类结果，使得对图像的分割更加精确。
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公开(公告)号：CN107045721B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201610924061.6
申请日：2016-10-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种从胸部CT图像中提取肺血管的方法及装置，所述方法包括：接收输入的n层胸部CT图像，获取指定图像层进行灰度映射，获得预设分割阈值；在所述指定图像层上选取肺部区域的指定像素点获得初始种子点，根据所述预设分割阈值及初始种子点进行3D区域增长，获得不带血管的肺组织区域；在所述的肺组织区域进行形态学运算，获得带血管的封闭肺组织区域，计算血管阈值；在所述带血管的封闭肺组织区域查找大于血管阈值的像素点为初始标记点，获得初始扩散面；根据所述初始扩散面和血管阈值，在所述带血管的封闭肺组织区域内进行面扩散，获得肺血管。应用本发明能准确的从胸部CT图像中提取出肺血管，辅助医生准确诊断肺血管疾病。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115083594A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210548953.6
申请日：2022-05-20
Applicant: 东北大学 , 中国医科大学附属盛京医院
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的ACS预测方法，涉及人工智能计算机技术领域；该方法首先在CCTA数据上采集冠脉三个主要分支的节段数据，包括开口处节段数据和病变处节段数据，并按照是否发生ACS事件分成两类，并组建训练数据集和验证数据集；然后构建用于ACS分类的CNN网络模型，使用训练数据集对模型进行训练，获得模型参数；最后把训练得到的模型参数加载到构建好的ACS分类的CNN网络模型中，再采用验证数据集对其进行验证，以选取最优的ACS分类的CNN网络模型，从而准确的预测未来ACS事件的发生，能够辅助临床工作者更加准确地，客观地预测未来ACS事件。
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公开(公告)号：CN115080776A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210630673.X
申请日：2022-06-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于子图划分的图检索方法，涉及图相似性计算领域；利用图卷积神经网络提取节点特征时，考虑了节点的一阶邻接性和二阶邻接性；构建图对间交互模块，通过交叉图注意力机制计算节点注意力系数，实现两图间的相互交互；子图划分不仅考虑图的节点特征，还引入图的结构信息；构建图对间的相似矩阵，将相似性计算转换成模式识别问题，利用多尺度特征获取更多图相似性的特征信息；利用图的多层结构信息，充分考虑了图对之间的不同粒度大小的信息交互，最终有效的提高了图检索的准确性。
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公开(公告)号：CN110673719A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910775365.4
申请日：2019-08-21
Applicant: 东北大学 , 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本发明公开了一种基于VR设备的空间认知能力训练方法及系统，训练方法包括：A1、接收场景触发指令，展示虚拟现实场景；A2、接收训练级别指令，确定相应的路径信息；A3、接收开始训练指令，在虚拟现实场景中显示当前用户角色，并依据路径信息进行自动行走；A4、在路径信息的分叉路口中需要选择行走方向时，向用户发出操作提示音；A5、接收用户触发的方向信息，判断是否正确，若不正确，发出选择错误提示音；A6、接收待训练用户再次触发的方向信息，判断是否正确，直至触发的方向信息正确，虚拟现实场景中显示的当前用户角色依据路径信息进行自动行走，直至到达目的地；本发明能使用户在虚拟现实场景中训练空间认知能力。
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公开(公告)号：CN110517271A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910776575.5
申请日：2019-08-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明提供一种先验形状约束的图像水平集分割方法，涉及计算机视觉及图像处理技术领域。该方法读取待分割图像，并初始化图像的水平基函数和形状先验水平集函数；建立图像水平集分割的能量泛函，设定水平集方法中的参数；然后分别更新第j次迭代的聚簇中心集合、图像水平集函数、形状约束水平集函数和基函数权重列向量，并计算第j次迭代的能量泛函的函数值直至达到最大迭代次数J或者能量泛函相邻两次的迭代结果差值小于设定的收敛阈值，得到待分割图像I的分割结果，并根据更新后的基函数权重列向量和基函数列向量得到待分割图像的偏移场估计；本发明方法克服了图像中灰度不均对分割精度造成的影响，在先验形状的约束下，增强了分割方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110341192A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910630656.4
申请日：2019-07-12
Applicant: 东北大学
IPC: B29C64/379 , G06F3/01 , G06F3/0484 , G06T19/20 , B33Y50/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于VR的导板3D打印模型建立方法，其包括：在虚拟现实VR场景中，基于对被切割模型的平面切割得到切割位置和切割目标模型；根据所述切割目标模型的网格信息进行表面网格提取，在所述切割目标模型的表面生成具有预设厚度的薄膜；利用矩形板在所述切割位置对所述薄膜的表面进行切割，得到导板卡槽位置以及形成导板表面；根据所述导板卡槽位置和所述导板平面构建所述VR场景下的导板3D打印模型。本发明实施例提供的方法通过在VR场景中对被切割模型的切割位置、导板等进行建模，从而可以在虚拟现实中无限制地对真实的手术对象重复进行多次切割操作，在切割位置生成3D导板打印模型，可以减少操作难度和制作时长。
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