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公开(公告)号：CN116309157A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310257663.0
申请日：2023-03-16
申请人： 西北大学
摘要： 本发明公开了一种结合递归式推理与特征再优化的秦俑纹理修复方法，包括步骤：1、采用基于标记的分水岭算法得到待修复纹理区域的二值黑白掩码图，将其与破损秦俑纹理图像作为神经网络的输入；2、动态识别当前待修复区域，生成每轮次的待修复圈层区域；3、进行特征层面上的多次递归式推理，在卷积神经网络多次推理特征的基础上加入知识一致注意力机制，以合成高质量的特征；4、自适应地聚合各轮所产生的特征图，逐步完善对纹理缺失部分的特征推理；5、优化不同分辨率尺度的中间特征从而提升待修复区域的特征填充质量，解码特征图得到修复后的完整秦俑纹理图像。本发明可以对不同分辨率秦俑纹理图进行高质量修复，具有良好的图像修复性能。
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公开(公告)号：CN116228731A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310252426.5
申请日：2023-03-16
申请人： 西北大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N20/20
摘要： 本发明属于医学图像处理、计算机辅助诊断技术领域，公开了一种多对比学习冠状动脉高危斑块检测方法、系统及终端，在三维医学扫描数据上，沿医生标记的冠状动脉中心线点提取二维图像序列作为样本，划分样本数据集；以冠状动脉二维图像序列样本作为输入，图像是否含有高危斑块作为输出，构建基于Transformer的多对比学习冠状动脉高危斑块检测网络，实现冠脉高危斑块检测。本发明的冠状动脉高危斑块检测方法不需要对提取的数据样本进行标注，避免了标注误差；使用大量无标记的数据训练基于Transformer的多路孪生网络，有助于提高网络生成特征表示的能力；通过特征重编码生成病人级别特征表示用于最终预测，缩短工作时间。
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公开(公告)号：CN115456900A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211133859.0
申请日：2022-09-19
IPC分类号： G06T5/00 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于改进的Transformer的秦俑碎块去噪方法，包括步骤：1、对秦俑数据的点云样本预处理；2、将预处理的点云样本作为训练集导入输入嵌入模块并映射到高维空间；3、将高维空间点云导入Transformer编码器的自适应下采样模块，用FPS获得相对统一的点作为原始采样点，AS自动学习每个采样点的偏移并更新位置信息从而缩小数据量并保留原点云模型的结构属性；4、将下采样后的结果导入Transformer的编码器模块，通过RA模块增强点云的特征从而实现特征的有效提取；5、以Transformer的解码器的输出作为依据，使用自适应采样方法选择更接近干净点云的点来重建三维表面；6、对导入的数据不断迭代训练直到loss值很小且趋于平稳，得到去噪后的干净点云，对高噪声具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114869229A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210397377.X
申请日：2022-04-15
申请人： 西北大学
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明属于分子影像技术领域，公开了一种荧光分子断层成像快速重建方法、系统、设备及存储介质，通过激发光源激发特异性荧光探针并利用数据采集系统获得生物组织表面光分布信息；基于光传输模型和有限元法构建表面光源分布与荧光目标的线性关系；将得到的线性关系转化为待求解的最优化问题；利用自适应快速迭代收缩阈值算法对最优化问题进行快速求解，展示结果完成重建。本发明采用多点激发，多角度测量，同时结合光传输模型与有限元方法建立测量数据与荧光目标的线性关系，并转化为最优化问题；于待求解的最优化问题，采用自适应快速迭代收缩阈值算法快速求解，在保证重建精度的同时，也加快了重建的速度；有效提高了荧光分子断层成像的效率。
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公开(公告)号：CN108564636B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201810425754.X
申请日：2018-05-07
申请人： 西北大学
摘要： 本发明属于用于诊断目的的测量技术领域，公开了一种基于三支决策的荧光目标重建结果后处理方法，根据全域重建结果，利用三支决策理论将其划分为三部分：目标区域、边界区域及背景区域；将目标区域与边界区域合并构成目标可行区，在区域上重新进行重建；对可行域上的重建结果进行后处理，划分出目标区域、边界区域和背景区域，目标区域为最终结果。本发明根据三支决策理论获得了一种目标可行区提取方法，有效降低了重建问题病态性，提高了解得稳定性和重建结果。最终重建结果显示，位置误差为1.03mm，显著提升了重建的准确性。根据三支决策理论对重建结果进行后处理，明确获得了目标区域、边界区域和背景区域，提供了巨大的方便。
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公开(公告)号：CN107392977B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201710726261.5
申请日：2017-08-22
申请人： 西北大学
摘要： 本发明属于光学分子影像技术领域，公开了一种单视图切伦科夫发光断层成像重建方法，包括：利用光学相机探测被测物体的表面光学信息；获取生物体组织结构信息和光学特性参数；将光学相机获取的二维光学数据映射到生物体表面，得到生物体表面的三维荧光数据分布；将重建对象的解剖结构信息和光学特性参数作为先验信息，建立表面的测量数据与内部未知光源的线性关系；对网格全域通过稀疏贝叶斯学习算法重建，实现目标内部放射性核素探针的三维分布；将重建结果和成像对象的解剖结构进行图像融合并显示。本发明有效提高了切伦科夫断层成像的重建结果，在光学断层三维重建算法等领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN107644420B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201710775038.X
申请日：2017-08-31
申请人： 西北大学
摘要： 本发明属于医学影像处理技术领域，公开了一种基于中心线提取的血管图像分割方法、核磁共振成像系统，基于Hessian矩阵的vesselness滤波对脑部血管数据预处理；拓扑细化方法对血管中心线提取；以中心线点为正样本，非血管点为负样本提取训练样本和测试样本的特征；使用训练样本的特征及对应的标签训练SVM模型，把测试样本的特征作为训练后SVM模型的输入，输出的标签为血管的分割结果。本发明减少了工作量，提高了计算效率；不需要人工标定目标和背景，完成了全自动的血管分割，极大地提高了分割效率。本发明实现了大脑血管的分割，精确、快速、不需要人为干预；真阳性率和真阴性率可达到0.85。
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公开(公告)号：CN108564636A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810425754.X
申请日：2018-05-07
申请人： 西北大学
摘要： 本发明属于用于诊断目的的测量技术领域，公开了一种基于三支决策的荧光目标重建结果后处理方法，根据全域重建结果，利用三支决策理论将其划分为三部分：目标区域、边界区域及背景区域；将目标区域与边界区域合并构成目标可行区，在区域上重新进行重建；对可行域上的重建结果进行后处理，划分出目标区域、边界区域和背景区域，目标区域为最终结果。本发明根据三支决策理论获得了一种目标可行区提取方法，有效降低了重建问题病态性，提高了解得稳定性和重建结果。最终重建结果显示，位置误差为1.03mm，显著提升了重建的准确性。根据三支决策理论对重建结果进行后处理，明确获得了目标区域、边界区域和背景区域，提供了巨大的方便。
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公开(公告)号：CN107644420A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710775038.X
申请日：2017-08-31
申请人： 西北大学
摘要： 本发明属于医学影像处理技术领域，公开了一种基于中心线提取的血管图像分割方法、核磁共振成像系统，基于Hessian矩阵的vesselness滤波对脑部血管数据预处理；拓扑细化方法对血管中心线提取；以中心线点为正样本，非血管点为负样本提取训练样本和测试样本的特征；使用训练样本的特征及对应的标签训练SVM模型，把测试样本的特征作为训练后SVM模型的输入，输出的标签为血管的分割结果。本发明减少了工作量，提高了计算效率；不需要人工标定目标和背景，完成了全自动的血管分割，极大地提高了分割效率。本发明实现了大脑血管的分割，精确、快速、不需要人为干预；真阳性率和真阴性率可达到0.85。
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公开(公告)号：CN107507189A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710537961.X
申请日：2017-07-04
申请人： 西北大学
CPC分类号： G06T7/11 , G06T7/136 , G06T2207/10081 , G06T2207/30084
摘要： 本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种基于随机森林与统计模型的小鼠CT图像肾脏分割方法，包括：基于训练样本分别建立高对比度器官及低对比度器官均值模型；估计目标图像中肾脏的位置；提取训练样本及目标图像的特征；训练随机森林并完成目标分割。本发明构造了针对CT图像的特征表达，使得随机森林能够精确地分割CT图像，解决了面对CT序列图像的大数据量，随机森林计算复杂、速度太慢的问题；同时可避免统计模型可能带来的过拟合问题，可使用少量样本建立模型；实现CT图像中肾脏的分割，具有精确、快速、不需要人为干预的特点，在医学图像分割等领域有重要的参考应用价值。
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