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公开(公告)号：CN105078573A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410196205.1
申请日：2014-05-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理及应用领域，提供了一种基于手持式扫描仪的神经导航空间配准方法。本发明方法中使用手持式三维扫描仪获取被操作对象整个头部表面的点云并将其直接转换到手术真实场景，无需标定和对扫描仪进行跟踪；然后使用解剖标记点实现手术真实场景和图像空间的粗配准，利用粗配准的结果与阈值分割算法实现外点的去除，最后使用优化的ICP算法进行精配准，使用结果表明，本方法实施简单，精度可靠，便于临床应用，可集成在现有导航系统中，大幅度提高导航系统精度，尤其是脑后部的配准精度。
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公开(公告)号：CN1582863A
公开(公告)日：2005-02-23
申请号：CN200410024847.X
申请日：2004-06-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 一种神经外科手术导航系统中脑组织变形校正的方法，属于医学图像处理及应用领域。本发明首先采用基于MRI的三维自动分割算法，获得目标组织(脑组织)，随后将分割出来的脑组织网格化，在线弹性理论的基础上通过对每一网格单元赋予相应的生物力学属性，建立脑组织的物理模型。借助三维激光扫描设备，通过跟踪算法来跟踪裸露脑皮层的运动，将其作为边界条件并结合物理模型进行有限元计算，获得整个脑组织任意位置的变形，最后采用一种插回算法更新术前三维数据场用于指导手术。该方法实施简单，精度可靠，便于临床应用，可集成在现有导航系统中，从而大幅度提高导航系统精度。
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公开(公告)号：CN1568889A
公开(公告)日：2005-01-26
申请号：CN200410017998.2
申请日：2004-04-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 一种用于虚拟内窥镜系统中器官内部浏览的成像视点位置的自动定位方法，属于医学图像处理及应用领域。本发明首先通过距离变换将从CT、MRI等断层图像得到的数据场(以下称原始数据场)转换为一个用距离尺度表示的距离数据场；在定位初始点后，用最大代价生成树的算法对原始数据场建立树结构，得到其最长分支后即完成虚拟内窥镜中心线的自动生成。本发明实现了虚拟内窥镜的中心线自动查找，避免了人工指定位置的操作繁琐和不精确，定位准确，无需再行修正。
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公开(公告)号：CN109597478A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710932070.4
申请日：2017-09-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于虚实结合的场景展示技术领域，涉及一种基于虚实结合的人体解剖结构展示与交互方法，包括采用虚拟人体解剖结构模型、人体实物模型、标记板和手持设备等实现实物人体模型与虚拟人体解剖结构模型的融合，展示人体解剖结构的十大系统，并标注各系统主要器官或组织的名称；本发明通过触摸选取手持设备显示屏幕上显示的人体解剖结构模型中待选的组织或器官，进行单一组织或器官显示以及对其功能进行介绍，可通过放大、缩小、旋转等交互进行细节观察，根据待寻组织或器官的纹理颜色发生变化，移动手持设备，可在视图区域内寻到选中的组织或器官。本方法能通过虚拟景物获取全面、准确的信息，并通过与真实场景的互动，使虚拟景物显得更加直观和真实。
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公开(公告)号：CN108182687A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201611124279.X
申请日：2016-12-08
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种针对脑肿瘤影像的交互式三维分割方法。本发明主要利用对已分割的二维图像做腐蚀运算的方式，自动地为待分割的邻近图像设置种子点，并采用二维GrowCut分割算法对待分割图像依次分割，从而实现脑肿瘤影像的交互式三维分割。本发明方法中，只需在脑肿瘤中间切片所在的图像层中，对部分的前景与背景区域作标记，即可实现半自动地脑肿瘤三维分割，并允许对分割后的影像做三维修正。结果表明，本发明所述的方法交互性强、分割效率高、分割结果准确，具有较高的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108175500A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201611123672.7
申请日：2016-12-08
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B34/20
Abstract: 本发明属于医疗器械领域，具体涉及一种基于手持式三维扫描仪的可用于手术导航的空间配准方法。本方法采用面部识别特征点匹配的配准方法，将手持式三维扫描仪获取到的被测者空间点云与医学影像得到的图像空间点云进行初步配准；初步配准结果使用点云的迭代配准方法，完成手术导航被测者空间与图像空间的配准；实施结果表明，本发明所述方法配准速度快，配准精度稳定，能够满足手术导航系统的要求，提升手术导航系统的配准精度。
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公开(公告)号：CN1270672C
公开(公告)日：2006-08-23
申请号：CN200410024847.X
申请日：2004-06-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 一种神经外科手术导航系统中脑组织变形校正的方法，属于医学图像处理及应用领域。本发明首先采用基于MRI的三维自动分割算法，获得目标组织(脑组织)，随后将分割出来的脑组织网格化，在线弹性理论的基础上通过对每一网格单元赋予相应的生物力学属性，建立脑组织的物理模型。借助三维激光扫描设备，通过跟踪算法来跟踪裸露脑皮层的运动，将其作为边界条件并结合物理模型进行有限元计算，获得整个脑组织任意位置的变形，最后采用一种插回算法更新术前三维数据场用于指导手术。该方法实施简单，精度可靠，便于临床应用，可集成在现有导航系统中，从而大幅度提高导航系统精度。
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公开(公告)号：CN1581233A
公开(公告)日：2005-02-16
申请号：CN200410018565.9
申请日：2004-05-21
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域。涉及一种医学图像三维成像的体绘制方法，具体涉及一种用于虚拟手术的体绘制成像方法。本发明以三维数据场中的最基本单元——体素作为成像和虚拟手术操作的基本单元，用体素的坐标变换确定体数据中的切割范围，用体素数据值的区段移位进行标记切割过程，本发明方法不仅使医生可以用鼠标模拟手术刀实现对成像对象的任意形状和深度的切割，完成虚拟手术的操作，显示切割结果，而且可以对切割进行恢复和重新操作。
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公开(公告)号：CN114565547A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202011265909.1
申请日：2020-11-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于2D‑3D特征融合的膝关节MRI骨结构分割方法。本发明首先计算MR数据矢状位向的最大密度投影图像（MIP），由此构建自动分割膝关节的高精度卷积编解码神经网络架构:1)基于MIP提取全局特征的2D旁路网络；2）基于MR提取局部细节特征的3D主干网络，3）2D全局信息与3D局部细节信息的特征融合模块。尤其，全局特征作为位置信息，在编码路径的每个分辨率上将与局部细节网络进行融合，增加局部网络的上下文信息，提高分割精度。本方法在公开数据集上验证，股骨、股骨软骨、胫骨、胫骨软骨的平均骰子相似度系数高达97.78%、84.83%、97.93%、84.80%，分割性能明显优于其他方法。
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