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公开(公告)号：CN113205150A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110558478.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多时相融合的多任务分类系统及方法，涉及深度学习技术领域。本发明通过动态的更新每个任务的权重来提高多个临床指标的预测准确性。将MRI放射组学映射到相关的临床指标上可以提高多个任务的预测性能。结合放射组学的相关性，通过多任务学习联合预测指标，对肿瘤的最佳治疗是重要的，还可根据多个临床指标进行临床决策。
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公开(公告)号：CN113161001A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110515351.6
申请日：2021-05-12
Applicant: 东北大学
IPC: G16H50/70 , G16H10/20 , G06K9/62 , G06N7/00 , G06F40/216 , G06F40/242
Abstract: 本发明提供一种基于改进LDA的过程路径挖掘方法，涉及临床路径挖掘技术领域。本发明通过对电子病历中的医嘱日志进行分析，构建了一个医学词典对医嘱日志中的无用医嘱项目进行过滤，选取主题模型中的LDA主题模型对医疗数据进行建模，将医疗日志映射到低维的主题空间，然后再通过过程挖掘来发现主题特征之间的时序关系，让挖掘出的医疗过程模型更易理解，提升了所得结果的医疗可解释性。将本发明所得结果与国家标准临床路径进行对比，结果基本相符。
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公开(公告)号：CN112450949A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011438172.9
申请日：2020-12-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明实施例涉及一种用于认知康复训练的脑电信号处理方法及系统，该方法包括：获取被训练者在多种场景的全景视频下进行一次测试的多个脑电信号，所述多个脑电信号中分别包含场景类型的标记；对多个脑电信号分别进行预处理和特征提取，得到脑电特征；对脑电特征的变化趋势进行分析，得到被训练者对多种场景的敏感程度的趋势分布图；根据所述趋势分布图确定至少一种场景作为用于认知康复训练的训练场景。本发明通过对预处理和特征提取后的脑电特征进行分析，进而从多种场景中确定至少一种作为用于认知康复训练的训练场景，加强对被训练者进行更加有效的刺激，能够为不同的被训练者提供个性化的康复训练。
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公开(公告)号：CN111988412A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010862881.3
申请日：2020-08-25
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种多租户服务资源需求智能预测系统及方法，涉及计算机技术技术领域。该系统及方法通过服务资源清洗与规范化处理模块将云平台服务资源使用情况进行分类清洗；通过多租户服务资源历史需求数据库记录各租户规范化的服务需求记录；通过服务资源实时预测模块构建预测模型，实时预测各租户下一阶段服务资源需求情况；通过服务资源监控与调度模块周期性的收集云平台服务资源负载信息，实现各租户需求服务资源预留与回收；通过服务资源预测误差反馈模块计算预测偏差并反馈给服务资源实时预测模块；通过系统日志登记与回滚模块实时记录系统运行状态到日志记录文件，当系统崩溃时，根据日志记录文件重启系统并回滚崩溃前的租户任务。
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公开(公告)号：CN110673719A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910775365.4
申请日：2019-08-21
Applicant: 东北大学 , 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本发明公开了一种基于VR设备的空间认知能力训练方法及系统，训练方法包括：A1、接收场景触发指令，展示虚拟现实场景；A2、接收训练级别指令，确定相应的路径信息；A3、接收开始训练指令，在虚拟现实场景中显示当前用户角色，并依据路径信息进行自动行走；A4、在路径信息的分叉路口中需要选择行走方向时，向用户发出操作提示音；A5、接收用户触发的方向信息，判断是否正确，若不正确，发出选择错误提示音；A6、接收待训练用户再次触发的方向信息，判断是否正确，直至触发的方向信息正确，虚拟现实场景中显示的当前用户角色依据路径信息进行自动行走，直至到达目的地；本发明能使用户在虚拟现实场景中训练空间认知能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110517271A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910776575.5
申请日：2019-08-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明提供一种先验形状约束的图像水平集分割方法，涉及计算机视觉及图像处理技术领域。该方法读取待分割图像，并初始化图像的水平基函数和形状先验水平集函数；建立图像水平集分割的能量泛函，设定水平集方法中的参数；然后分别更新第j次迭代的聚簇中心集合、图像水平集函数、形状约束水平集函数和基函数权重列向量，并计算第j次迭代的能量泛函的函数值直至达到最大迭代次数J或者能量泛函相邻两次的迭代结果差值小于设定的收敛阈值，得到待分割图像I的分割结果，并根据更新后的基函数权重列向量和基函数列向量得到待分割图像的偏移场估计；本发明方法克服了图像中灰度不均对分割精度造成的影响，在先验形状的约束下，增强了分割方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110341192A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910630656.4
申请日：2019-07-12
Applicant: 东北大学
IPC: B29C64/379 , G06F3/01 , G06F3/0484 , G06T19/20 , B33Y50/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于VR的导板3D打印模型建立方法，其包括：在虚拟现实VR场景中，基于对被切割模型的平面切割得到切割位置和切割目标模型；根据所述切割目标模型的网格信息进行表面网格提取，在所述切割目标模型的表面生成具有预设厚度的薄膜；利用矩形板在所述切割位置对所述薄膜的表面进行切割，得到导板卡槽位置以及形成导板表面；根据所述导板卡槽位置和所述导板平面构建所述VR场景下的导板3D打印模型。本发明实施例提供的方法通过在VR场景中对被切割模型的切割位置、导板等进行建模，从而可以在虚拟现实中无限制地对真实的手术对象重复进行多次切割操作，在切割位置生成3D导板打印模型，可以减少操作难度和制作时长。
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公开(公告)号：CN109360219A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811235734.2
申请日：2018-10-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种增强现实的辅助手术方法，包括如下步骤：101、获取病人的肺部CT图像数据；102、采用区域生长和图像填充算法对获取的肺部CT图像数据进行处理，获得肺部血管数据和气管数据；103、根据获得的肺部血管数据和气管数据，进行边缘网格模型的构建；104、将构建完成的边缘网格模型导入到混合现实设备中进行展示，供医生观察。本发明提供的增强现实的辅助手术方法能够实现在混合现实设备上进行病人肺部组织结构的展示，和传统的PC端结果展示相比更加立体和清楚。
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公开(公告)号：CN108765483A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810565550.6
申请日：2018-06-04
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/55 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T2207/10081 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域。本发明提出的从脑部CT图像确定中矢面的方法，包括：步骤S10：根据获取的用户输入的所述脑部CT图像中的一个或多个大脑组织像素点，利用区域生长法确定所述脑部CT图像中的大脑组织；步骤S20：生成对应于所述大脑组织的最小有向包围盒；步骤S30：确定所述最小有向包围盒在沿脑部对称方向的中心对称面，所述中心对称面为所述脑部CT图像的中矢面。本发明提供的从脑部CT图像中确定中矢面的方法自动化程度高，降低了人工参与度，减少了人为主观偏差，准确度好，一致性高。
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公开(公告)号：CN108595225A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810413198.4
申请日：2018-05-03
Applicant: 东北大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明提供一种量表组件及其定义和自动加载方法。一种量表组件，所述量表组件是将量表界面、数据模型、服务消息封装得到的组件；所述量表界面定义量表组件展示给用户的表格内容和可视化形式；数据模型定义量表组件中包含数据内容的数据组织及存储格式；服务消息定义量表组件的操作服务的消息类型及处理过程。一种所述的量表组件的定义和自动加载方法，包括：将量表组件的活动状态分为定义态和运行态；在定义态实现量表组件定义，在运行态实现量表组件加载。本发明把单独的量表打包成能随时加载和删除的量表组件。在量表组件中，单独编写该量表组件的增删查改功能，该部分功能的代码不会影响系统整体操作，实现模块间的低耦合。
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