一种基于对比学习的原型网络小样本医学图像分割方法

    公开(公告)号:CN118115735A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410130619.8

    申请日:2024-01-30

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 医学图像分割在疾病的诊断,治疗以及手术中起着至关重要的作用,可以用于分析和处理图像、测量病灶区域、定量分析指标等。作为医学图像分割常用的小样本医学图像分割技术能利用少量有标注的新类样本就可完成对新类的分割,降低了人工标注的工作量,且可用于数据量较少的稀有病的诊断。但医学图像普遍存在前景和背景不平衡问题,医学图像的前景类类小且均匀,背景存在多种组织或器官较复杂,因此背景类较大且在空间上不均匀导致模型偏向于背景,从而影响分割结果。本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,提供一种基于对比学习的原型网络小样本医学图像分割方法,该方法能够增强前景原型与背景的区分度,使得对图像的分割更精确。

    一种基于多支输入及空间关注的多时序医学影像配准方法

    公开(公告)号:CN118115491A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410432281.1

    申请日:2024-04-11

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多支输入及空间关注的多时序医学影像配准方法,涉及医学影像配准技术领域。该方法采用多支输入,保证在学习浮动影像与固定影像这一影像对特征的同时充分利用影像对中各自的空间语义信息,解决了基于深度学习的方法理解多时序医学影像配准在空间语义信息上的限制。该方法引入LK模块来增大有效的感受野,不仅可以处理远距离空间信息,还可以在更精细的尺度上捕获和融合空间信息。该方法创建了VSAW模块,为医学影像中不同区域的像素赋予不同的权重,能够更精确地捕获影像中的结构特征,提升了存在大尺度变形的多时序恶性肿瘤CT影像的配准精度。

    一种基于超声图像的二尖瓣环位移自动检测系统

    公开(公告)号:CN113592802B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202110845333.4

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本发明提供一种基于超声图像的二尖瓣环位移自动检测系统,涉及计算机视觉技术领域。该系统首先获取多个带有左心室掩模或二尖瓣环位点坐标标签的超声心动图作为样本数据集;然后初始化用于左心室分割和二尖瓣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,得到预训练模型;加载预训练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内膜,确定二尖瓣环室间隔位点和左心室侧壁位点坐标以及左心室心尖位点坐标;计算二尖瓣环室间隔位点位移、左心室侧壁位点位移和收缩初期到收缩末期二尖瓣环相对于心尖的位移变化量,并在待评估的超声心动图像上输出MAD指标,完成对超声心动图像二尖瓣

    一种基于移动终端的医学三维模型显示和切割系统

    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。

    一种多尺度血管增强的水平集分割系统与方法

    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。

    一种基于异构图神经的人员推荐方法

    公开(公告)号:CN113887852A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202110559595.4

    申请日:2021-05-21

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于异构图神经的人员推荐方法,涉及推荐方法技术领域。本发明通过结合事件的事件特征和人员的能力特征,构建了事件与人员的异构图,通过异构图神经网络的训练,最后可以实现为新到事件推荐若干待推荐人员。利用该分配事件策略对大量的新到事件进行分配事件,可有效的加快事件办理效率,避免事件的积压。同时本系统提供挖掘人员的潜在办理能力,针对人员从未办理,或少办理的事件类型,可以在一定条件下进行优先分配,进而有效调动人员的学习积极性,提高人员的多维处理能力。

    一种基于超声图像的室间隔抖动自动检测系统

    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

    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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