-
公开(公告)号：CN108171737B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810018777.9
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供一种具有不可压缩器官的医学图像配准方法及系统，所述方法包括：接收固定图像和待配准图像，将固定图像和待配准图像进行预配准后，获得待配准图像向固定图像配准后的本次迭代的第一速度场；根据本次迭代的第一速度场和上一次迭代获得的速度场，基于BCH公式计算获得本次迭代的第二速度场；将本次迭代的第二速度场通过霍其‑亥姆霍兹分解，通过调合场的自适应权重对调合场进行放大，将放大后的调合场与无源场叠加，获得本次迭代的速度场；将本次迭代的速度场通过指数变换进行逆变换，获得本次迭代的形变场。本发明提供的方法，使求得的形变场既具有不可压缩性还能够高精度地跟踪具有滑动位移的不可压缩器官，提高了配准精度和速度。
-
公开(公告)号：CN111784762A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010497418.3
申请日：2020-06-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: X光造影图像血管中心线提取方法及装置，能够提升中心线的连通性和完整性，促进血管结构的准确性，减轻大量背景像素带来的不平衡问题，处理任务内和任务之间长距离信息依赖，促进网络学习。方法包括：(1)将X光造影图像血管中心线提取转化为距离变换回归问题，并提出基于中心线的尺度自适应距离变换CDT；(2)结合血管方向任务的学习，引入对血管连通性和完整性的约束，设计多任务注意力融合网络，联合学习CDT和血管方向；(3)将CDT和血管方向经非极大值抑制算法NMS，沿血管方向垂线在距离变换图中寻找极大值，作为X光造影图像血管中心线。
-
公开(公告)号：CN109300147B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811082383.6
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种血管二维中心线和三维中心线配准的方法及装置，所述方法包括：从目标血管的二维图像中提取所述目标血管的二维中心线的特征，从所述目标血管的三维图像中提取所述目标血管的三维中心线的特征；对所述二维中心线的特征和所述三维中心线的特征进行建模，获取所述二维中心线的特征对应的特征模型和所述三维中心线的特征对应的特征模型，根据所述二维中心线的特征对应的特征模型和所述三维中心线的特征对应的特征模型构建目标函数；基于粒子群优化算法对所述目标函数进行优化，根据优化后的所述目标函数对所述二维中心线和所述三维中心线进行配准。本发明实施例提高了配准的准确性。
-
公开(公告)号：CN110613469B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910884469.9
申请日：2019-09-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种腿骨下肢力线自动检测方法，包括：(1)获取CT影像数据；(2)对CT影像中的病人骨骼进行分割和三维重建，在模型空间中建立病人的骨骼三维模型；(3)针对股骨三维模型，通过双剖切面获取质心的方法来确定股骨头球心点位置；(4)针对股骨和胫骨三维模型，采用刚性+弹性的配准方法获取膝关节髁间凹中心点、胫骨平台中心点、踝关节中心点的坐标；(5)通过股骨头球心与膝关节髁间凹中心点的连线获得股骨机械轴线，通过胫骨平台中心点和踝关节中心点的连线获得胫骨机械轴线；(6)针对股骨或胫骨三维模型，采用迭代搜索最大距离点对的方法确定股骨或胫骨的解剖轴线。还有装置。
-
公开(公告)号：CN111445508A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010183820.4
申请日：2020-03-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种增强2D/3D图像融合中深度感知的可视化方法及装置，可以增强2D/3D图像融合显示中的深度感知，使观察者更易感知和理解三维结构，能够用于B型主动脉夹层精准腔内修复手术导航系统中的术前规划以及交互式导航模块，为导航系统提供重要而准确的可视化信息。方法包括：(1)获取三维数据场；(2)对数据进行预处理；(3)对数据进行分类；(4)将深度颜色编码作用于采样点的颜色信息；(5)将边缘轮廓增强作用于采样点透明度信息；(6)通过图像合成得到最后渲染图像的颜色。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111242915A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010022660.5
申请日：2020-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法及装置，3D图像和2D图像的血管图匹配精确度高。方法包括：(1)利用3D和2D血管拓扑一致性来实现血管图匹配，将3D和2D血管图的匹配表示为顶点对的集合和边对的集合；(2)将血管匹配过程看作求解3D和2D血管点的稠密匹配，先估计顶点之间的稀疏匹配，再匹配连接两个顶点之间的边，从而得到两个血管图的稠密匹配；(3)根据血管边匹配可分解为连续状态的特性，构建一个搜索树；(4)在搜索树的每个节点上，使用一个封闭解来计算配准结果，设计一个评价分数；(5)使用MCTS的变种用于遍历该搜索树，评价分数作为树中每个节点的奖励值，MCTS目标是在搜索树空间中找到最具有最高奖励的节点。
-
公开(公告)号：CN111192266A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911373959.9
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种2D导丝尖端分割方法及装置，其提升了网络训练速度和精度，能够满足实时性的要求，提升了导丝尖端分割的精度。方法包括：(1)使用dense-block替换掉U-Net中的卷积层；(2)将原始图像进行了zero-padding操作，采用8连通构建连通性矩阵；(3)采用U-Net作为基础结构，网络的输入是一张X射线图像，输出是一张像素值为0到1的概率图，越接近1表示该像素是导丝尖端的概率越大；网络的结构包含四个下采样和四个上采样过程，同时包含跳连接将网络低层特征和高层特征相结合；(4)进行网络训练，损失函数的定义分为两个部分：一部分用来优化整体的分割结果，另一部分用来优化关于连接性特征的结果。
-
公开(公告)号：CN109993730A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910213001.7
申请日：2019-03-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种3D/2D血管配准方法及装置。其中，方法包括：根据三维血管图像中血管的拓扑信息，获取第一血管图模型，并根据二维血管图像中血管的拓扑信息，获取第二血管图模型；根据第一血管图模型和第二血管图模型，获取三维血管图像与二维血管图像之间的空间变换关系；其中，空间变换关系用于配准三维血管图像与二维血管图像。本发明实施例提供的3D/2D血管配准方法及装置，根据血管图像中血管的拓扑信息建立血管图模型，根据血管图模型进行配准，能兼顾高准确性和高计算效率。
-
公开(公告)号：CN108022251A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711339539.X
申请日：2017-12-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种管状结构的中心线的提取方法及系统，方法包括：S1，在包含有管状结构的原始图像中，提取管状结构的中心线骨架，并将中心线骨架作为管状结构的初始中心线；S2，获取初始中心线的断桥区域中待连接的起点到所有候选终点的最优连接路径，并根据最优连接路径对断桥区域进行修复，以获取管状结构的完整中心线；其中，断桥区域为初始中心线中存在断点的区域。本发明提供的方法及系统，有效地抑制了原始图像中的背景噪声，使得提取到的管状结构的初始中心线更加精准，进而使得获取到的完整中心线更加精准；并有效地修复了初始中心线的断桥区域，从而使得最终能够获取到完整的中心线结构。
-
公开(公告)号：CN107507188A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201610412947.2
申请日：2016-06-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于机器学习提取图像信息的方法及装置。该方法包括：获取目标图像，其中，所述目标图像中的目标对象与预先获得的图像分割模板相匹配；基于所述图像分割模板，获得所述目标对象的关键点的位置信息；根据所述关键点的位置信息及预先获知的所述目标图像中参照物的测量信息，获得所述目标对象的测量信息。本实施例通过图像分割模块快速对图像分割获得目标对象，并根据目标对象上的关键点位置信息以及已知的实际参照物的测量信息计算获得目标对象的测量信息。该信息提取方法源于目标对象上的关键点以及实际的参照物，因此可以获得更加精确的测量信息。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
218
records
(took 0.027 seconds)
