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公开(公告)号：CN113409433B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110655771.4
申请日：2021-06-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于移动终端的医学三维模型显示和切割系统，系统包括Model‑View‑ViewModel架构；Model‑View‑ViewModel架构包括Model层、View层和ViewModel层；View层用于接收用户交互操作的数据，将用户交互操作的数据传递至ViewModel层；ViewModel层用于在接收到View层传来的用户操作数据后，根据用户操作数据和预先存储的操作数据，对预先存储的模型文件进行处理，获取处理结果，将处理结果保存至Model层；预先存储的模型文件为采用LiveData的组件对模型列表进行存储；View层包括：模型加载模块、包括渲染器的模型显示模块、模型管理模块。
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公开(公告)号：CN111028241B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN201911107161.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 东北大学
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。
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公开(公告)号：CN115631284A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211343571.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种动态数据管理实时声纳点云可视化交互方法，涉及可视化技术领域。本发明旨在同时提高海量点云数据实时可视化交互的效率和效果，在数据组织管理过程中，设计brick进行物理分块，动态分配空间场，以解决常规空间场会产生的内存耗损问题。利用brick定义虚拟全景区域，对连续传入的每帧声呐数据的扫描区域进行管理，为采集到的点云数据以brick为单位动态申请内存，未涉及到的brick单位内存为空，结合brick多级分块组织的特点，改进光线投射算法进行实时绘制，并固定算法渲染分辨率，通过对brick内的数据点进行空体素跳跃和基于距离的空间插值计算，在交互操作方面，在平移和放缩操作视野后，确定新视野下待渲染的三维点，通过计算视野区域内的brick来实现。
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公开(公告)号：CN113570569A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110845336.8
申请日：2021-07-26
Applicant: 东北大学 , 中国医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明提供一种基于超声图像的室间隔抖动自动检测系统，涉及计算机视觉技术领域。该系统首先获取多个带SF标签的超声心动图作为样本数据集；然后初始化用于室间隔抖动检测的深度神经网络模型，并使用样本数据集预训练深度神经网络模型，得到预训练深度神经网络模型；用于室间隔抖动检测的深度神经网络模型包括左心室分割网络U‑Net和基于编解码器的SF诊断网络；最后加载预训练深度神经网络模型的模型参数和配置文件，分割待评估的超声心动图中的左心室，输出室间隔抖动判断结果。本发明的检测系统使用深度学习的方法自动分割左心室，并根据分割结果实现了SF的自动诊断，减少了临床诊断的时间，避免了医生主观经验造成的结果差异。
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公开(公告)号：CN109285225B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201811197178.4
申请日：2018-10-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于医学影像的虚拟现实辅助手术的建立方法，该方法包括：从患者医学断层图像获取特定组织的体数据，并对体数据进行处理，生成以四面体网络为代表的三维人体组织模型；依据虚拟现实眼镜，构建与现实手术室相当的3D模型手术室；将三维人体组织模型加入到3D模型手术室中，并对组织模型中各个组织添加碰撞检测包围盒，以检测模拟手术中是否碰撞到各组织；将3D模型手术室关联的控制装置与组织模型进行匹配，获取匹配关系，使用户使用控制装置进行虚拟现实辅助手术。上述方法利用从患者CT影像数据提取的组织数据进行三维建模，借助虚拟现实设备还原真实的人体组织与手术场景，达到虚拟手术带来的沉浸感与交互性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112200484A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011155353.0
申请日：2020-10-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于策略定义的智能分案系统及方法，属于案件分配技术领域，该系统包括案件一览模块、策略设置模块、规则定义模块和执行分案模块四个模块，通过设计规则、指定、工作量和轮案四种策略排列组合的方式进行案件分配。本发明分案策略多样化，充分考虑了办案人员能力与案件是否匹配，此外还对案件本身的难度进行定量评估，借助大数据和人工智能技术，实现了批量快速的线上分案，提高了分案效率。
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公开(公告)号：CN114596317B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210253312.8
申请日：2022-03-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/10 , G06T3/4007 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的CT影像全心脏分割方法；涉及医学图像领域；在网络编码阶段中引入残差模块，增强了网络捕捉全心脏子结构特征的能力。在解码阶段引入基于注意力机制的多尺度融合模块，该模块在反卷积之后融合多尺度特征并进行特征重利用，更好的融合了低级特征和高级特征。同时将加权交叉熵损失函数和加权DICE损失函数结合解决了类失衡问题，在分割细节上起到了良好的驱动作用。本发明实现方法简单，自动将全心脏分成7个子结构，包括左心房、左心室、左心室心肌、右心房、右心室、肺动脉、升动脉，测试一个数据只需几秒钟，极大的减少了医生投入的时间和学习成本，处理过程不需要人工交互，达到了应用的要求。
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公开(公告)号：CN118197621A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410309858.X
申请日：2024-03-19
Applicant: 东北大学
IPC: G16H50/30 , A61B5/349 , A61B5/364 , A61B5/00 , G16H50/70 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的LBBB及左心收缩功能障碍自动检测方法，涉及医学辅助检测技术领域。使用深度神经网络自动识别真性LBBB患者并进一步识别出LBBB患者中是否伴有左心室射血分数减低，计算出LVEF整数值，自动评估左心室收缩功能下降程度，实现心功能障碍的早期筛查和实时监测，为临床诊疗提供可靠的参考信息。本发明使用深度学习的方法实现了LBBB患者及其LVEF的自动检测，在多个LBBB心电图中进行测试，结果表明该方法在不同的心电图上，能够较为准确地预测LVEF值，运算速度满足实时性要求。本发明实现方法简单，运算速度快，结果准确性高，且处理过程不需要人工交互，达到了临床应用的要求。
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公开(公告)号：CN118053501A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410145086.0
申请日：2024-02-01
Applicant: 东北大学
IPC: G16B40/20 , G16B40/30 , G16B25/10 , G16B25/30 , G06F18/2111 , G06F18/2113 , G06F18/23 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的生物标志物识别方法，涉及机器学习技术领域。该方法首先利用mRMR算法对高维的基因微阵列数据进行过滤；然后通过多种机器学习方法的特征选择结果与OBL算法相结合生成初始化种群，最后使用改进的遗传算法进行最优特征子集的选择，实现生物标志物的识别。该方法融合了不同特征选择算法的优势，还结合了全局搜索和局部搜索进行特征选择，得到的最优个体向量能够保留较少的特征数目且具备较高的分类准确率，实现了较好的分类效果。
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公开(公告)号：CN110517271B
公开(公告)日：2023-02-07
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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