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公开(公告)号：CN105976364B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610279184.9
申请日：2016-04-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开一种基于简化带权无向图的统计平均模型构建方法，能避免选择特定模板图像带来的偏差以及无模板groupwise配准收敛速度慢，效率低等问题。方法包括：将刚性对齐后的图像集作为输入，构成图模型的顶点集合，求解阈值，构造图像之间的边，建立无向图模型；在图像仿射传播聚类结果的基础上，删除类内与类间冗余的边，对无向图模型的简化；在简化图模型的基础上，根据每幅图像与周围相连图像的差异，设置边的权重；通过配准计算每幅图像与与其连接图像之间的形变场；将形变场依据对应图模型上的权重进行复合；将复合后的形变场作用于图像，使图像之间的差异逐步减小，简化带权无向图模型逐渐收缩；求取图像集的平均图像，从而获得图谱。
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公开(公告)号：CN105957063B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610256511.9
申请日：2016-04-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度加权相似性测度的CT图像肝脏分割方法及系统，能够实现肝脏区域的精确分割。所述方法包括：S101、读取训练图像集和待分割图像；S102、将读取的图像数据进行预处理；S103、在待分割图像中的初始边界，在待分割图像中肝脏边界周围提取超像素；S104、以待分割图像上每个超像素的中心点为中心，选择一定邻域内的所有像素点作为测试块，在训练图像上选取相同位置相同大小的多尺度图像块作为训练块，得到训练块集；S105、计算测试块与训练块集的相似性测度，以此得到待分割图像中肝脏边界周围每个超像素属于肝脏的先验概率；S106、结合先验模型与待分割图像，修改随机游走的图模型权值，实现待分割图像中肝脏的分割。
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公开(公告)号：CN106846380A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611220617.X
申请日：2016-12-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明实施例提供一种医学图像配准方法及设备。所述方法包括：获取测试图像，在测试图像上根据第一预设规则提取多个测试子块；获取由模板子块和训练子块根据第二预设规则构建的最小生成树；计算测试子块与训练子块的第一相关度，并选择与测试子块第一相关度最高的训练子块对应的最优形变场；将最优形变场作为测试图像的稀疏形变场，并根据稀疏形变场构建稠密形变场；根据稠密形变场和测试图像向模板图像配准；其中，最优形变场由训练子块向模板子块配准获得。本发明实施例通过模板子块和训练子块构建的最小生成树以及根据测试子块获得稠密形变场，根据稠密形变场和测试图像向模板图像配准，在提高了配准的精确度的同时，缩短了在线配准时间。
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公开(公告)号：CN119992109A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510086618.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种医学图像关键点检测方法、装置、设备及介质，基于骨骼解剖学先验信息以及深度神经网络的针对医学CT图像中髋关节关键点的检测。该方法考虑了临床图像数据中常见的骨骼结构缺失或损坏情况，引入解剖学先验信息实现对于骨骼缺损部位的关键点检测。并改进了目前常用的检测用深度神经网络结构，实现了检测精度与检测效率之间的平衡。此外，本方法对检测网络的损失函数改进，使用骨骼区域掩码对预测关键点位置进行矫正，使得关键点预测的位置结果更加符合正常认知。
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公开(公告)号：CN119867931A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411837135.3
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京理工大学 , 北理工郑州智能科技研究院
Abstract: 本发明公开了一种器官形变校正方法、装置、设备及存储介质，涉及手术导航系统的形变矫正技术领域，该方法首先提供了点云补全的模块，能有效利用术前的器官几何特征去增强术中的可视化数据，其次，通过优化控制法以可接受的精度执行了可靠的形变估计。最后，为符合器官的粘弹性特征，引入了粘弹性模型，提高形变预测的精准度。解决了因腹腔镜的术中点云数据稀少而无法精准预测器官形变的问题，可以通过配准技术补全术中器官的点云数据，并结合优化控制理论与生物力学模型，对术前器官三维模型进行形变估计，以精确匹配术中的器官形态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113470184B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202110676612.2
申请日：2021-06-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 内窥镜增强现实误差补偿方法及装置，AR融合的精度有显著提升，能够对内窥镜镜管旋转引起的相机位姿误差进行精确补偿，使系统的AR融合误差维持在较低的水平，且该补偿模型的应用避免了对内窥镜相机的重新校准，对于系统定位噪声和图像中角点识别噪声的敏感性强。方法包括：(1)通过内窥镜标定和外部跟踪得到内窥镜相机位姿的观测值；(2)通过结合内窥镜相机位姿的观测值和估计值，利用最小二乘法计算当前操作空间中最佳的相机位姿补偿矩阵。
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公开(公告)号：CN115063384B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210758622.5
申请日：2022-06-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 基于特征对齐域的SP‑CTA图像冠脉分割方法与装置，方法包括：(1)图像预处理：对源域图像及其标注数据进行缩放，使同一病人的CTA图像和SP‑CTA图像具有相同的大小；(2)在特征提取阶段，采用特征共享的方式使SP‑CTA图像能够有效利用CTA图像空间学习的知识，进而加速网络的收敛；在卷积网络中使用特定于域的BN层；(3)在训练阶段，CTA图像与SP‑CTA图像分别以batch‑size的大小加载并同时输入到冠脉分割网络中，网络利用共享卷积核及不同的BN层，得到两个域输入图像的血管预测概率图；(4)在血管预测空间引入对抗性损失函数，网络中加入两个判别器，分别对分割网络输出的预测概率图与预测熵图进行对应模态的判别；(5)分割网络采用三次下采样和三次上采样。
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公开(公告)号：CN118152502A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410252101.1
申请日：2024-03-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/31 , G16H10/60 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电子病历数据结构化方法、装置、设备及存储介质，该方法可以同时处理医疗嵌套实体和重叠关系的联合提取模型，该方法在解码过程中实现实体和关系之间的交互，并通过更新共享参数来提高泛化能力。采用复合三角形嵌套实体识别策略来解决嵌套实体解析不足的问题，该方法通过渐进式识别从最小的实体单元开始逐步提取目标实体来提高准确率。采用自适应多空间交互关系提取策略来解决关系冗余和无序问题，该方法考虑实体和关系的内在联系，并利用有针对性的分配方案来确保高效解码。
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公开(公告)号：CN117934445A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410180570.7
申请日：2024-02-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种病灶检测方法、装置、设备及存储介质，该方法可以实现快速且准确的冠状动脉造影序列图像狭窄检测。其中，量子噪声扩散模型能够快速实现量子噪声检测框的去噪过程，生成初步狭窄检测框。时空特征共享模块可以识别检测出错的图像并将检测正确图像中的时空特征共享至出错图像中，提升了网络狭窄检测的准确度，缓解了序列狭窄检测的不稳定性。因此该方法能够在比其他现有方法检测速度快的前提下获得准确的狭窄检测结果。
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公开(公告)号：CN117115061B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311168798.6
申请日：2023-09-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06T5/90 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种多模态图像融合方法、装置、设备及存储介质，获取待融合的多模态图像对，所述多模态图像对包括三通道RGB图像以及单通道灰度图像；将所述三通道RGB图像从RGB颜色空间转成YUV颜色空间，获得相应的明亮度分量、色度分量以及浓度分量；通过将所述明亮度分量以及所述单通道灰度图像输入到多模态图像融合模型中进行图像融合，以得到融合结果。该方法通过利用迭代的双重注意力机制，能够有效地捕获和聚合来自不同模态的互补信息，从而生成具有丰富、全面特征的高质量融合图像，为多个领域应用提供了一个灵活、高效而又有效的解决方案。
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