公开(公告)号：CN118552407A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410740303.0

申请日：2024-06-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 陈阳 ,  姜奕外 ,  何宇霆 ,  杨淳沨

IPC: G06T3/4053 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种基于隐式神经表示的心脏磁共振图像层间超分辨率方法，包括：对已有的心脏磁共振厚层短轴图像进行变换，根据超分辨率的倍数得到目标大小的稀疏薄层图像；根据稀疏薄层图像和心脏磁共振长轴图像(包括二腔心、三腔心和四腔心图像)训练一个隐式神经场；使用训练好的隐式神经场对目标薄层图像的所有坐标点进行灰度值的预测，并在预测时采用投票机制，得到最终的心脏磁共振薄层图像。本发明能在缺少用于训练的配对的心脏磁共振厚层与薄层数据集时，对已有的心脏磁共振厚层图像实现层间的×3和×5的超分辨率，得到对应的心脏磁共振薄层图像。

公开(公告)号：CN117635621A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202410111204.6

申请日：2024-01-26

Applicant: 东南大学

Inventor： 葛荣骏 ,  王冲 ,  何宇霆 ,  孙未雅 ,  张道强 ,  陈阳 ,  刘澄玉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/215 ,  G06T5/70 ,  G06T9/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动态视觉驱动的大模型无感交互分割方法，具体如下：引入动态视觉驱动分割技术，在医用领域利用医生动态视觉引导实时无感交互分割；初始化医学图像分割大模型并加载相关参数；使用眼动仪实时收集用户在图像上的视觉运动数据并将该图像输入图像编码器编码为高维特征；采用视觉运动数据过滤器，过滤噪声并将视觉运动数据分类为扫视行为数据和凝视行为数据；根据用户的视觉运动行为模式，智能选择将扫视行为数据或凝视行为数据作为提示信息用于分割；分割结果与原始图像叠加并可视化给用户提供反馈。本发明在临床上为医生提供更灵活、智能的交互方式，使整个交互分割过程更符合医生个性化的需求，提高了医生的工作效率。