公开(公告)号：CN110070612B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN201910340691.2

申请日：2019-04-25

Applicant: 东北大学

Inventor： 齐守良 ,  杨洋 ,  赵歆卓 ,  付博文 ,  康雁 ,  钱唯

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法；包括：S1、针对待处理的CT图像，获取厚层CT图像，并针对所述厚层CT图像进行线性归一化处理；S2、针对归一化处理后厚层CT图像的相邻两层进行组合输入至预先训练的生成对抗网络的生成器；S3、将所述预先训练的生成对抗网络的生成器的输出作为CT层间插值图像；本发明方法利用生成对抗网络能够自动获取CT层间插值图像，该模型结构简单、收敛速度快且精度高、计算量小，图像精确便于后续三维图像的建立。

公开(公告)号：CN116385320A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202211640385.9

申请日：2022-12-20

Applicant: 东北大学

Inventor： 齐守良 ,  庞浩文 ,  王美欢 ,  吴雅楠 ,  杨英健

IPC: G06T5/50 ,  G06T7/10 ,  G16H30/20

Abstract: 本公开涉及一种图像的转换、分割方法及装置、电子设备和存储介质，涉及医学图像领域。其中，所述的转换方法，包括：获取待转换医学图像及设定合成器；其中，所述设定合成器的训练方法，包括：利用所述设定合成器的生成器对双能医学图像中的平扫图像/增强图像进行卷积处理，生成对应的合成增强图像/合成平扫图像；基于所述合成增强图像/合成平扫图像及所述双能医学图像中的增强图像/平扫图像，利用预设判别器，完成所述设定合成器中生成器的参数训练；确定所述待转换医学图像对应的类型；其中，所述类型为平扫医学图像或增强医学图像；基于所述类型及设定合成器中的生成器对所述待转换医学图像进行卷积处理，完成所述待转换医学图的转换。

公开(公告)号：CN115171873A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210507607.3

申请日：2022-05-11

Applicant: 东北大学

Inventor： 齐守良 ,  吴雅楠 ,  杨英健 ,  庞浩文

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开涉及一种慢阻肺的识别方法及装置、电子设备、存储介质，涉及慢阻肺识别的技术领域。所述慢阻肺的识别方法，包括：获取待处理的肺图像及预设识别模型；对所述待处理的肺图像按照设定的多个角度进行投影，得到多个投影图像；基于所述预设识别模型，利用所述多个投影图像，完成对所述待处理的肺图像的慢阻肺识别。本公开实施例可实现慢阻肺的识别。

公开(公告)号：CN113805695A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202110991438.0

申请日：2021-08-26

Applicant: 东北大学 ,  深圳静美大健康科技有限公司

Inventor： 齐守良 ,  樊凯 ,  曹建美 ,  杨英健 ,  钱唯 ,  吴静美 ,  吴铁

IPC: G06F3/01 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开涉及一种阅读理解水平的预测方法及装置、电子设备和存储介质，涉及神经认知表型区分的技术领域。其中，所述的，包括：获取待预测的可视化热图，以及分别代表不同的阅读理解水平的第一预设可视化热图及第二预设可视化热图；根据所述待预测的可视化热图及所述第一预设可视化热图得到第一数值；根据所述待预测的可视化热图及所述第二预设可视化热图得到第二数值；基于所述第一数值及所述第二数值，预测所述待预测可视化热图对应的阅读理解水平。本公开实施例可实现阅读理解水平的预测，以解决目前阅读理解水平难以预测以及评估的问题。

公开(公告)号：CN110070612A

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201910340691.2

申请日：2019-04-25

Applicant: 东北大学

Inventor： 齐守良 ,  杨洋 ,  赵歆卓 ,  付博文 ,  康雁 ,  钱唯

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法；包括：S1、针对待处理的CT图像，获取厚层CT图像，并针对所述厚层CT图像进行线性归一化处理；S2、针对归一化处理后厚层CT图像的相邻两层进行组合输入至预先训练的生成对抗网络的生成器；S3、将所述预先训练的生成对抗网络的生成器的输出作为CT层间插值图像；本发明方法利用生成对抗网络能够自动获取CT层间插值图像，该模型结构简单、收敛速度快且精度高、计算量小，图像精确便于后续三维图像的建立。

公开(公告)号：CN108038844A

公开(公告)日：2018-05-15

申请号：CN201711233699.6

申请日：2017-11-30

Applicant: 东北大学

Inventor： 齐守良 ,  刘力瑶 ,  赵歆卓 ,  杨帆 ,  张馨元 ,  钱唯

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06T7/0012 ,  G06N3/0454 ,  G06T7/11 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30064

Abstract: 本发明提出一种基于轻巧型CNN的肺结节良恶性预测方法，获取已知肺结节区域的具有标签的训练图像数据集、验证图像数据集和预测图像数据集；采用训练图像数据集和验证图像数据集训练轻巧型CNN的肺结节图像分类模型，根据预测图像预测集的预测结果的准确率，选取最优的训练参数，从而得到轻巧型CNN的肺结节图像分类模型的最终形式；获取待预测的肺结节图像，输入轻巧型CNN的肺结节图像分类模型的最终形式中，得到待预测肺结节图像的肺结节良恶性预测结果。本发明设计了新的网络结构模型，输入预处理后的肺结节图像就可以得到该肺结节图像的良恶性预测结果，可以支撑医生进行诊断和决策。

公开(公告)号：CN104267360B

公开(公告)日：2017-04-05

申请号：CN201410446339.4

申请日：2014-09-03

Applicant: 东北大学

Inventor： 齐守良 ,  宗慎言 ,  康雁

IPC: G01R33/44

Abstract: 一种微型核磁共振的射频信号发生方法，该方法包括：产生选层包络信号的数字化数据；对DDS器件进行配置，并将DDS器件产生的正交信号通过低通滤波电路输入到混频器；单片机读取选层包络信号的数字化数据，并通过数模转换器和电流电压转换器将选层包络信号输入到混频器的另一个输入端；混频器进行混频处理，输出核磁共振射频信号。本发明实现了核磁共振的射频信号发生电路的微型化、数字化。