公开(公告)号：CN113298825A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110642418.2

申请日：2021-06-09

Applicant: 东北大学

Inventor： 栗伟 ,  曹仰勇 ,  于鲲 ,  冯朝路

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于MSF‑Net网络的图像分割方法，涉及图像分割技术领域。该方法包括：输入待分割图像；先将MSF模块加入U‑Net网络的编码阶段，然后图像X经过编码阶段进行特征提取得到特征图M1～M5，将SE模块也加入U‑Net网络的编码阶段，并将M5经过SE模块得到MS；结合步骤2得到的特征图Mi，将MS经过解码阶段进行特征还原得到Y，根据Y得到图像的分割结果。MSF模块的加入，增加了不同尺度感受野的特征提取模块，解决了U‑Net网络中缺少处理图像多尺度问题的模块这一问题；SE模块的加入，可以使特征图自适应地调整各通道之间的关系，提升了网络对于CT图像中病灶分割的准确率。

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

Inventor： 杨金柱 ,  楼春晖 ,  冯朝路 ,  曹鹏 ,  覃文军 ,  栗伟 ,  赵大哲

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194

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。

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

Inventor： 杨金柱 ,  付杰 ,  冯朝璐 ,  曹鹏 ,  谭文军 ,  栗伟 ,  赵大哲

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T7/62

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。

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

Inventor： 覃文军 ,  王同亮 ,  刘春燕 ,  王玉平 ,  徐哲学 ,  韩涛 ,  陈超 ,  杨金柱 ,  栗伟 ,  曹鹏 ,  冯朝路 ,  赵大哲

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。

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

Inventor： 覃文军 ,  康颖 ,  姚洪柱 ,  徐礼胜 ,  杨金柱 ,  栗伟 ,  曹鹏 ,  冯朝路 ,  赵大哲

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/187

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。

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

Inventor： 覃文军 ,  赵姝颖 ,  姚洪柱 ,  杨金柱 ,  路石洁 ,  栗伟 ,  曹鹏 ,  冯朝路 ,  孙强 ,  陈世伟 ,  魏星 ,  赵大哲

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/155 ,  G06T7/187 ,  G06T7/194

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。