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公开(公告)号：CN106859677B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710033884.4
申请日：2017-01-16
申请人： 东软医疗系统股份有限公司
IPC分类号： A61B6/00
CPC分类号： G06T11/005 , G06T11/006 , G06T2207/10081 , G06T2211/408 , G06T2211/432 , G06T2211/436
摘要： 本申请提供一种双能CT扫描图像重建方法及装置，该方法包括：对待扫描目标进行高、低能量周期性变化的CT扫描，获得预期扫描长度的投影数据；当前待重建位置建像时采用的距离该位置最近的一圈高能量或低能量扫描为非整圈扫描时，获取非整圈扫描对应的扫描角度范围0至θend和投影数据，并从另一个整圈扫描获取的投影数据中，截取扫描角度范围从θend至θmax对应的投影数据，将非整圈扫描的投影数据与所截取的投影数据合并后，作为当前待重建位置的高能量图像或低能量图像的重建数据，0
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公开(公告)号：CN106361366B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610971276.3
申请日：2016-11-02
申请人： 上海联影医疗科技有限公司
CPC分类号： G06T7/337 , A61B5/0035 , A61B5/055 , A61B5/7425 , A61B5/743 , A61B6/035 , A61B6/037 , A61B6/5235 , A61B6/5247 , G06T3/0068 , G06T3/20 , G06T3/60 , G06T7/50 , G06T7/74 , G06T11/006 , G06T11/008 , G06T2207/10081 , G06T2207/10088 , G06T2207/10104 , G06T2211/421 , G06T2211/424
摘要： 本发明在提供了一种多模态图像配准方法及系统，通过建立一具有多条异面直线的配准模型，利用异面直线间最短距离的点的唯一性来确定使得所述多条异面直线中每两条异面直线距离最短的第一点，分别获得所述第一点在第一图像和第二图像中的映射数据，然后再根据所述映射数据获取获取所述第一图像到所述第二图像的旋转矩阵和平移向量，并将所述旋转矩阵和平移向量作为所述第二图像与第一图像的配准参数。由于每两条异面直线之间的第一点的唯一性，保证了第一图像和第二图像之间配准的准确性，降低了二者之间的配准误差。
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公开(公告)号：CN109685771A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811496387.9
申请日：2018-12-07
申请人： 山东省肿瘤防治研究院(山东省肿瘤医院)
CPC分类号： G06T7/0012 , G06T7/10 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061
摘要： 本发明涉及一种肺部病灶病变种子点的自动选择算法，具体包括如下步骤：S1，通过CT扫描获取肺实质的CT图像，并计算肺实质的CT图像梯度值；S2，扫描步骤S1中图像中每个像素的邻域，检测该区域中图像梯度值的最小值；S3，将每个新的局部最小梯度像素大小将与堆栈中的所有现有元素梯度像素大小进行比较；S4，对所有梯度像素重复S1～S3过程，直到图像中的所有梯度像素都被分割。利用本发明中的算法可以自动实现CT图像中稳健、高效和准确的肺部病变分割。
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公开(公告)号：CN109685102A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811348841.6
申请日：2018-11-13
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
CPC分类号： G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06K2209/053 , G06T7/0012 , G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30096
摘要： 本发明实施例公开了一种胸部病灶图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取包括胸部病灶图像的病例图片；将所述病例图像输入到预设的胸部病灶图像分类模型中；根据所述胸部病灶图像分类模型输出的分类结果，得到所述病例图片表征的疾病名称。由于胸部病灶图像分类模型在训练时，采用已经确诊或治愈的疾病图片，进行训练使其具有了判断同类型图片中疾病名称的能力，且胸部病灶图像分类模型对图像表征的疾病判断能够代表本领域内的普遍判断结果。因此，通过胸部病灶图像分类模型能够避免疾病诊断时，仅仅依靠单个或者部分医护人员的经验判断的局限，使疾病的判断结果符合本领域内的通识标准，能够有效的提高疾病诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN109671056A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811466692.3
申请日：2018-12-03
申请人： 西安交通大学
CPC分类号： G06T7/0008 , G06T5/002 , G06T5/003 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06T11/003 , G06T2207/10081
摘要： 本发明公开了一种基于X射线的复合轨枕孔隙缺陷检测方法，首先，在复合轨枕横断面周向上布置若干个射线源与探测器，通过同时照射扫描获得轨枕不同角度的原始投影图像；然后，基于复合轨枕图像噪声特性，构建自适应全变分模型进行降噪，并对降噪后图像进行模糊增强处理；接着，基于FDK锥束重建算法，利用多幅不同角度的二维图像作为输入进行轨枕断面图像重建；最后，采用行列EMD方法对重建图像中的孔隙缺陷特征进行增强提取，并利用改进CV模型对缺陷区域进行分割，进而计算缺陷尺寸特征参数，实现复合轨枕孔隙缺陷的定量检测。
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公开(公告)号：CN109636892A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811533290.0
申请日：2018-12-14
申请人： 上海联影医疗科技有限公司
CPC分类号： G06T15/20 , G06T5/40 , G06T7/90 , G06T2207/10081
摘要： 本发明实施例公开了一种用于医学图像显示的颜色表编辑方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待显示医学图像以及所述待显示医学图像对应的颜色表；根据所述待显示医学图像各体素点的信号值确定所述待显示医学图像的信号值分布范围；根据所述信号值分布范围以及所述颜色表的可编辑信号值范围确定与所述待显示医学图像对应的颜色表编辑范围，并根据所述颜色表编辑范围生成所述医学图像对应的颜色表编辑界面。本发明实施例所提供的方法通过根据待显示医学图像各体素点的信号值和颜色表的可编辑信号值确定待显示医学图像颜色表的初始编辑范围，使颜色表初始编辑范围与待显示医学图像更加匹配，进而提高了待显示医学图像的显示效果。
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公开(公告)号：CN109478327A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201780048449.7
申请日：2017-08-09
申请人： 爱克发医疗保健公司 , VRVIS , 虚拟现实和形象化公司
IPC分类号： G06T7/187
CPC分类号： G06T7/187 , A61B6/032 , A61B6/481 , A61B6/504 , G06T2207/10081 , G06T2207/30101 , G06T2207/30172
摘要： 用于全自动分析由数字图像表示来表示的医学图像的方法和系统。公开了一种用于在任意视场计算断层摄影血管造影（CTA）中自动检测全身动脉的方法。
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公开(公告)号：CN109447120A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811126882.0
申请日：2018-09-26
申请人： 佛山市幻云科技有限公司
发明人： 廖珍琪 , 钟亚玉 , 张健 , 莫康信 , 其他发明人请求不公开姓名
CPC分类号： G06T7/10 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06T2207/10081 , G06T2207/10088
摘要： 本发明公开了一种图像分割的方法、装置及计算机可读存储介质，涉及计算机领域，特别医学图像处理领域，该方法包括：获取医学图像；将所述医学图像按不同器官/组织进行分割；从所述医学图像及所述分割图像分成若干份图像，得到医学图像子集及对应的分割图像子集；并分别进行图像分类训练及图像分割训练，得到图像分类器及图像分割器；利用所述图像分类器将待分割图像分成若干份；将分好的若干份待分割图像输入到与之对应的所述图像分割器进行分割，得到分割图像。本发明还提供了一种图像自动分割装置及计算机可读存储介质。通过本发明的方法、装置及计算机可读存储介质，可完成图像自动分类及自动分割，极大提升图像分割效率。
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公开(公告)号：CN109431532A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811590474.0
申请日：2018-12-25
申请人： 上海联影医疗科技有限公司
CPC分类号： A61B6/032 , A61B6/481 , A61B6/504 , A61B6/5217 , G06K9/6223 , G06T5/005 , G06T7/136 , G06T2207/10081 , G06T2207/30101
摘要： 本发明公开了一种基于灌注成像的动静脉分离方法及装置和计算机装置，动静脉分离方法包括：获取选定对象的灌注图像数据及血管图像掩模；利用造影剂浓度时间曲线，从灌注图像数据中提取用于区分动静脉的多个特征；利用多个特征的聚类方法对血管图像掩模进行图像分离，以分别获取动脉图像掩模及静脉图像掩模。本发明结合血管图像掩模以及动静脉血管内造影剂浓度变化的不同进行特征提取来区分动静脉，并且利用平滑技术，对浓度线性进行有效的平滑处理，以使得特征的计算更为准确，消除噪声后聚类方法更加具有自适应性，从而提升了分离动静脉的准确性，提升了结果鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109377500A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811086125.5
申请日：2018-09-18
申请人： 平安科技(深圳)有限公司
CPC分类号： G06T7/11 , G06N3/0454 , G06T2207/10081
摘要： 本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种基于神经网络的图像分割方法及终端设备，通过将原始图像基于预设的均衡算法进行处理，生成基准图像，在将基准图像分割成多个切片后，读取切片中各个像素点的像素点数据，并为各个切片分配编号，将预设数量的编号相邻的切片的像素点数据同时输入预设的神经网络模型，输出编号居中的切片对应的分割参数，将满足预设条件的分割参数对应的切片所覆盖的像素点作为目标物图像所覆盖的像素点，从而分割出目标物图像，以提高图像分割和识别的自动化程度。
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