-
公开(公告)号：CN110251085A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910550562.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及医疗成像设备技术领域，提供一种光学相干层析成像手持探头，包括光学处理模块，光学处理模块包括沿光路依次设置的准直透镜、MEMS振镜、聚焦透镜组、直角反射棱镜和反射镜组；直角反射棱镜通过两个直角面的反射，将来自聚焦透镜组的入射光分为两束反射光；反射镜组对两束反射光分别进行反射，并输出两束相对出射的出射光；本发明在对预成像的血管进行观测时，只需将血管放置于两束对射的出射光之间，通过控制调整MEMS振镜的偏转，即可对血管进行两个方向的扫描，双向扫描能够通过两侧来观察血管的断面结构，从而大大提高了对血管成像的有效深度，确保了成像的清晰度。
-
公开(公告)号：CN109961443A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910229378.1
申请日：2019-03-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多期CT影像引导的肝脏肿瘤分割方法及装置，所述方法包括：获取对比度增强的腹部CT影像，将所述对比度增强的腹部CT影像输入至预设的单通道全卷积神经网络中，获得肝脏感兴趣区域图像；将所述肝脏感兴趣区域图像输入至预设的肿瘤分割网络中，获得所述对比度增强的腹部CT影像对应的肿瘤分割结果；其中，所述肿瘤分割网络是根据不同时期肝脏感兴趣区域图像样本以及与所述腹部CT影像样本对应的带有肿瘤区域标注的图像样本进行多通道融合训练后获得的。本发明实施例采用了多通道融合的训练网络对不同时期的肝脏肿瘤CT影像进行了有效地特征挖掘，使得训练好的网络对肝脏肿瘤的分割精度更高，鲁棒性较好。
-
公开(公告)号：CN109815791A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811526968.2
申请日：2018-12-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于血管的身份识别方法和装置。其中，基于血管的身份识别方法包括：根据预设的中心像素的间隔，获取待识别静脉图像的多个子块，并提取每个子块的描述子；根据每个子块的描述子，获取待识别静脉图像与静脉图像库中每幅样本图像的相似度；根据待识别静脉图像与静脉图像库中每幅样本图像的相似度，确定待识别静脉图像对应的身份信息；其中，描述子用于描述子块的特征。本发明实施例提供的基于血管的身份识别方法和装置，通过获取待识别静脉图像每个子块的描述子，根据每个子块的描述子，确定待识别静脉图像对应的身份信息，具有更好的鲁棒性，能在存在非刚性形变时提高识别的效率和准确率。
-
公开(公告)号：CN109741335A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811433709.5
申请日：2018-11-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种血管OCT图像中血管壁及血流区域的分割方法与装置，其中所述方法包括：基于血管多普勒OCT强度图，利用级联全卷积神经网络模型中的第一级全卷积神经网络，分割出血管壁的轮廓图；基于所述血管壁的轮廓图，对血管多普勒OCT相位图进行去背景噪声处理，并基于处理后的血管多普勒OCT相位图，利用级联全卷积神经网络模型中的第二级全卷积神经网络，分割出血流区域的轮廓图。本发明实施例利用级联全卷积网络进行多普勒OCT血管特征提取，结合多普勒信号使得血流区域的分割更加准确，能够有效降低血管OCT图像中血管壁及血流区域的分割难度，方便有效的分割出图像中的血管壁及血流区域。
-
公开(公告)号：CN105894517B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201610256397.X
申请日：2016-04-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于特征学习的CT图像肝脏分割方法及系统，能有效提高CT图像中肝脏的分割精度。所述方法包括：S101、读取训练图像集和待分割图像，其中，所述训练图像集中的训练图像和待分割图像为腹部的CT图像；S102、提取所述训练图像和待分割图像的Haar特征、局部二进制模式特征、方向梯度直方图特征和共生矩阵特征；S103、利用主成分分析方法将提取的所有特征进行特征融合，获取更有效的特征；S104、利用分类器对所述待分割图像每个像素的特征进行分类，得到肝脏概率图；S105、结合所述肝脏概率图与待分割图像，修改随机游走分割算法的图模型权值，实现肝脏的分割。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105957063B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610256511.9
申请日：2016-04-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度加权相似性测度的CT图像肝脏分割方法及系统，能够实现肝脏区域的精确分割。所述方法包括：S101、读取训练图像集和待分割图像；S102、将读取的图像数据进行预处理；S103、在待分割图像中的初始边界，在待分割图像中肝脏边界周围提取超像素；S104、以待分割图像上每个超像素的中心点为中心，选择一定邻域内的所有像素点作为测试块，在训练图像上选取相同位置相同大小的多尺度图像块作为训练块，得到训练块集；S105、计算测试块与训练块集的相似性测度，以此得到待分割图像中肝脏边界周围每个超像素属于肝脏的先验概率；S106、结合先验模型与待分割图像，修改随机游走的图模型权值，实现待分割图像中肝脏的分割。
-
公开(公告)号：CN108537838A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810204962.7
申请日：2018-03-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种髋关节骨性髋臼角度的检测方法，包括：S1，利用给定方向和尺寸的均值滤波器，对从目标髋关节的超声图像中截取的感兴趣区域进行滤波处理；S2，基于滤波处理后的感兴趣区域，通过依次进行局部对比度增强处理、二值化处理和线性模型识别处理，分别确定所述目标髋关节的髋关节基线和骨性髋臼线；S3，计算所述髋关节基线与所述骨性髋臼线之间的夹角，作为所述目标髋关节的骨性髋臼角度。本发明能够有效提高骨性髋臼角度检测的效率和准确率，并有效降低检测过程中工作人员的劳动强度。
-
公开(公告)号：CN108364270A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810496229.7
申请日：2018-05-22
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军总医院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明实施例提供一种偏色图像颜色还原方法及装置，该方法包括：将偏色图像转换为灰度图像，并对所述灰度图像进行通道叠加处理，得到三通道图像；将所述三通道图像输入至生成器网络，得到预估彩色图像。本发明实现了偏色图像的有效还原，从而可以较好还原手术真实场景，有利于医生手术的精准度和安全度。
-
公开(公告)号：CN107993220A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711123564.4
申请日：2017-11-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种X射线造影图像中血管结构的提取方法及装置。该方法包括：利用分类模型，对若干图像块进行分类，获取血管图像块，将所述血管图像块对应的特定像素点的像素值设置为预设值，获取缺损图像，利用根据所述缺损图像的灰度信息和深度信息构建的修复函数，对所述缺损图像进行修复，获取修复图像，将所述原始X射线造影图像与所述修复图像进行差分运算，获取血管结构。本发明使得背景噪声得到充分的抑制，同时，保证了获取的血管结构边缘、分叉和交叉位置信息的完整性。
-
公开(公告)号：CN107578443A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710620313.0
申请日：2017-07-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种针刀显示方法及装置。该方法包括：步骤1，基于具有若干标记点的患者病变部位CT序列图像和MRI序列图像，获取所述患者病变部位病变组织及其周围敏感组织构成的目标三维结构体；步骤2，将所述具有若干标记点的患者病变部位与所述目标三维结构体进行配准；步骤3，获取针刀刀尖的位姿信息，并基于所述位姿信息，在所述目标三维结构体中显示所述针刀的三维图像。本发明实现了在针刀手术过程中实时显示病变组织、其周围敏感组织和针刀的三维图像，以使手术实施者能够直观的了解它们的位置关系，避免因经验不足或对解剖结构不够熟悉导致患者手术后出现副作用，如并发症，或者不可逆的损伤，如肌腱断裂、神经损伤等。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
218
records
(took 0.03 seconds)
