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公开(公告)号：CN117011619A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310602873.9
申请日：2023-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06T7/00 , G06T11/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: XRA图像的冠脉分支识别方法及装置，能够快速准确地实现冠脉XRA图像的分支识别。包括：(1)冠脉自适应参数快速预分割；(2)快速中继行进优化方法绘制冠脉段路径；(3)遍历剔除方法构建多模态冠脉拓扑图；(4)冠脉段内部方位向量场特征提取；(5)三维冠脉特征的角度引导与比例融合；(6)通过联合图注意力网络结构将三种类型的冠脉特征融合在一起。
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公开(公告)号：CN116959737A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310919097.5
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06N3/0499 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06N3/09
Abstract: 用于推荐安全治疗方案的离线强化学习方法及装置，能够提高强化学习模型在推荐治疗方案时的性能与安全性，扩展强化学习模型对于评估数据的分布范围，减缓分布外样本与过高估计带来的不利影响。方法包括：(1)读入所需数据集，进行划分；(2)进行数据前处理，得到降维后的隐空间变量；(3)完成状态、动作、奖励值的强化学习基础数据构成并存储；(4)构建用于异常检测的监督学习模型基础；(5)构建用于异常检测的最近邻分类层，最近邻损失函数；(6)以上述异常检测监督模型预测的复发风险以及分布外样本检测情况动态加权原始奖励值；(7)构建并训练用于推荐治疗方案的动作‑评估离线强化学习模型；(8)得到最优治疗方案。
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公开(公告)号：CN111798451B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010550016.5
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于血管3D/2D匹配的3D导丝跟踪方法及装置，方法包括：血管拓扑的构建：针对3D血管，从术前CTA图像中识别出血管、构建血管表面模型并进行中心线的提取；通过深度学习的方法对2D血管分割来提取中心线；构建血管图模型分别描述2D和3D血管的结构；构建约束关系，找到3D和2D之间所有可能的匹配，通过最大化匹配分数找到最优匹配结果；采用深度学习对2D X射线图像中的导丝尖端分割，模型采用U‑Net作为基础结构，网络输入是x射线图像，输出是像素值为0到1的概率图，越接近1表示该像素是导丝尖端的概率越大；构建导丝尖端与2D血管树的对应关系，将2D导丝尖端反投影到3D血管空间中，实现3D导丝尖端的位姿估计。
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公开(公告)号：CN112884755B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110266096.6
申请日：2021-03-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 违禁品的检测方法与装置，解决了X射线图像中物体互相遮挡、背景杂乱、小物体难以检测的问题。方法包括：(1)对包含违禁物品的X射线图像进行图像随机翻转、归一化的预处理，并将预处理后的数据加载到卷积神经网络模型中；(2)利用卷积神经网络对输入的X射线图像进行特征的提取、融合与增强；(3)对经过处理后得到的特征金字塔每层的特征图，通过两个并行分支的子网络分别计算其中含有违禁物品的类别与位置信息；(4)利用Soft‑NMS算法去除冗余的候选检测框，并对结果进行输出，标出违禁物品具体的类别与位置。
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公开(公告)号：CN116128020A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310102441.1
申请日：2023-01-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 多尺度阶梯重构的二维扁平数据自监督学习方法及装置，能提高后续数据挖掘中数据信息的利用率，减缓噪音数据、数据异构以及数据纠缠带来的不利影响。包括：读入需要表征学习的数据集；基于分箱方法在多尺度下得到多尺度的模糊数据；按照尺度排序得到多尺度模糊阶梯数据序列；构建包含编码器与解码器的自编码模型，编码器以原始数据为输入生成隐向量，解码器以隐向量为输入生成趋近原始数据的重构数据；以较大尺度，即破坏较严重的数据为输入，通过自编码模型重构较小尺度的数据，其较小尺度的数据为破坏次严重的数据；计算重构误差并作为目标函数，最小化目标函数，以反向传播的方式更新模型参数；以此往复；完成自监督学习的训练，得到编码器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114530252A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210218592.9
申请日：2022-03-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16H50/50 , G16H30/40 , G06F30/28 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 冠状动脉血流动力学模拟仿真方法及装置，能够精确获得病人个体化边界条件，同时提高仿真效率，进而获取冠状动脉各个分支的FFRct值。方法包括：(1)构建个体化冠脉三维模型，进行自适应网格划分；(2)构建基于优化降阶的个体化集中参数边界条件；(3)对多尺度模型耦合求解，获取病人的FFRct值；所述步骤(1)包括：从患者CTA图像中提取血管三维结构；在冠脉CTA数据中选择控制点生成血管中心线路径；从血管中心线的垂面上构建血管管腔横截面，针对狭窄和钙化区域进行多边形耦合；通过拟合方法创建血管实体模型。
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公开(公告)号：CN114469146A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210031600.9
申请日：2022-01-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B6/00
Abstract: X射线图像中的冠脉运动补偿方法及装置，在X射线透视图像上实时叠加心跳呼吸运动补偿过的冠脉，能够在无造影剂注入情况下，为医生提供实时准确的冠脉结构信息。方法包括：(1)冠脉心跳运动补偿：先匹配ECG信号，并通过插值丰富冠脉结构的数量，稠密匹配获得心跳运动状态一致的冠脉形态结构，补偿心跳引起的冠脉运动；(2)导管实时跟踪：将导管视为一系列线段连接组成，结合导管形状先验，采用路径搜索的方式跟踪导管结构；(3)冠脉呼吸运动补偿：使用动态时间归整匹配导管结构，并设计筛选策略进一步优化导管匹配点对，计算匹配点对的平均位移量得到导管平移运动，补偿呼吸引起的冠脉运动。
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公开(公告)号：CN114145846A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111476668.X
申请日：2021-12-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于增强现实辅助的手术导航方法及系统，方法包括：(1)对患者进行三维CT扫描；(2)对胆管进行分割及三维重建，获得胆管的三维模型，将三维模型导入计算机中的存储单元，通过数据处理单元对胆管三维模型中心线提取，记录中心线上各点的三维坐标信息；(3)选择合适尺寸的特征标志物；(4)部署增强现实辅助导航系统；(5)通过识别特征标志物显示虚拟胆管模型；(6)使用X射线对患者进行透视成像，通过数据处理单元中的手术器械尖端检测算法获取到每一帧图像中尖端的二维坐标，依据2D‑3D配准算法，将尖端坐标与三维胆管中心线点集坐标进行匹配，推导最佳概率匹配映射，判定手术器械尖端在三维胆管模型中的具体位置，并记录坐标。
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公开(公告)号：CN112748089B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201911050545.2
申请日：2019-10-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多普勒光学相干层析成像中的相位解缠绕方法及装置，其中该方法包括：基于多普勒光学相干层析成像中的缠绕图像，利用预建立的基于深度学习残差网络的相位解缠绕分类模型，获取该缠绕图像中缠绕相位对应的缠绕数；基于所述缠绕相位及其对应的缠绕数，计算所述缠绕图像对应的真实相位；其中，所述基于深度学习残差网络的相位解缠绕分类模型为预先通过将所述缠绕相位与真实相位间的偏差设定在2π的整数倍的条件下，并基于该设定，构建基于深度学习残差网络的分类模型，而将相位解缠问题转化为语义分割问题，再利用构建的训练样本进行训练获取的。本发明实施例能有效缩短运算过程耗时，实现实时解缠，且更益于实现多模块集成。
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公开(公告)号：CN110211166B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201910509876.1
申请日：2019-06-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种磁共振图像中视神经分割方法及装置，包括：对目标磁共振图像进行图像配准，得到所述目标磁共振图像的空间概率分布信息，所述空间概率分布信息包括视觉通路的形状信息和位置信息；基于训练好的视觉通路分割模型，对所述目标磁共振图像和所述空间概率分布信息进行预测，获取到所述目标磁共振图像的视觉通路分割图像；所述训练好的视觉通路分割模型是由样本磁共振图像和样本空间概率分布信息训练得到的。本发明实施例通过获取磁共振图像中视觉通路的空间概率分布信息，根据空间概率分布信息的形状信息和位置信息，对磁共振图像中的视觉通路进行分割，有效地克服了视觉通路边界模糊的问题，实现了视觉通路的精确分割。
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