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公开(公告)号：CN111028201B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201911108341.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统及方法，涉及图像处理技术领域。本发明包括输入模块、预处理模块、尺度构建模块、水平集模块以及输出模块；本发明改进了现有的基于局部特征的水平集方法。眼底血管粗细不一，使用单一尺度控制血管分割粒度导致血管分割精度不高问题。基于血管粗细不一的特点，为每个像素点找到最佳的响应尺度，即粗细不一的血管的尺度不同，克服粗细不均血管的漏分、错分等问题，因此增强了分割方法的鲁棒性，应用该方法能够得到精确的图像分割结果。
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公开(公告)号：CN113409445A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110615880.3
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本公开实施例涉及一种骨折手术钢钉稳定性的评估方法、介质及电子设备，其方法包括：基于目标人体部位的多层螺旋CT图像进行三维重建，得到目标骨骼三维模型；获取预先确定的目标钢钉的待评估的入射位置信息和入射角度信息；基于所述入射位置信息和所述入射角度信息，确定所述目标钢钉在所述目标骨骼三维模型中的入射区域和钢钉长度；基于所述钢钉长度和所述入射区域的CT值，通过结构力学公式计算得到所述目标钢钉的相对可承受力值；基于所述相对可承受力值，评估所述目标钢钉的稳定性。通过本申请的评估方法，实现钢钉进入人体的位置和角度的有效性分析，可为临床医生实施医疗手术提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN111028241A
公开(公告)日：2020-04-17
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：CN111028201A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911108341.X
申请日：2019-11-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度水平集的眼底血管图像分割系统及方法，涉及图像处理技术领域。本发明包括输入模块、预处理模块、尺度构建模块、水平集模块以及输出模块；本发明改进了现有的基于局部特征的水平集方法。眼底血管粗细不一，使用单一尺度控制血管分割粒度导致血管分割精度不高问题。基于血管粗细不一的特点，为每个像素点找到最佳的响应尺度，即粗细不一的血管的尺度不同，克服粗细不均血管的漏分、错分等问题，因此增强了分割方法的鲁棒性，应用该方法能够得到精确的图像分割结果。
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公开(公告)号：CN110639193A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910775644.0
申请日：2019-08-21
Applicant: 东北大学 , 首都医科大学宣武医院
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明涉及一种康复设备技术领域，公开了一种基于VR的认知能力康复装置，利用VR技术生成虚拟场景，在虚拟场景下设置各种逻辑任务，患者根据任务指令，通过获取装置在虚拟场景中进行相应的操作，让患者在真实感较强的环境下，几乎不依靠医护人员来进行康复训练，同时存储患者的所有操作数据，作为医生评判患者康复情况的可靠支撑数据，这为非药物治疗提供新的更有效的治疗手段，同时也将减轻医院医护人员负担，有效降低家庭及社会负担，具有较为实际有效的医学临床实用价值和社会价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108961273A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810719994.0
申请日：2018-07-03
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/187 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域。本发明提出从CT影像中分割肺动脉和肺静脉的方法，包括：步骤S10：根据从CT影像中获取的肺血管数据和肺血管中心线图，确定肺血管中心线中的至少一个黏连点；并从所述肺血管数据中剔除所述至少一个黏连点，得到以肺血管中心线为根节点的多个血管子树；步骤S20：将所述多个血管子树按照匹配度划分为两类，分别为第一类血管子树和第二类血管子树；步骤S30：分别获取所述第一类血管子树和第二类血管子树对应的血管体积的数值，并确定血管体积数值较大的血管子树为肺静脉血管，血管体积数值较小的血管子树为肺动脉血管。本发明提供的分割方法的精度能够满足临床需求，且运算时间短。
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公开(公告)号：CN107230204A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710374181.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种从胸部CT图像中提取肺叶的方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括基于3D区域生长的肺实质提取过程、基于区域特征的左右肺粘连气管剔除过程、肺血管根部剔除过程、基于拓扑细化的肺血管中心路经提取过程和基于支持向量机分类的肺叶分割算法，以获得肺叶组织。本发明能够准确的从胸部CT图像中提取出肺叶，准确的完成对每个肺叶的病情程度的定量评估，对肺部疾病的诊断和治疗更加准确和有效。
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公开(公告)号：CN106204592A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610545628.9
申请日：2016-07-12
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T5/001
Abstract: 本发明提供一种基于局部灰度聚类特征的图像水平集分割方法，该方法为读取待分割图像，采用正交基函数的线性加权和拟合偏移场，并初始化各基函数的权重值，初始化图像的水平集函数集合，建立图像水平集分割的能量泛函，根据待分割图像设定水平集分割控制参数，分别更新聚簇中心集合、图像水平集函数集合、基函数权重列向量，直至满足迭代终止条件，得到迭代的能量泛函，根据当前更新后的图像水平集函数集合构造图像的隶属度函数，即待分割图像的分割结果，并根据更新后的基函数权重列向量与基函数列向量得到待分割图像的偏移场估计，该方法克服了弱边界、图像噪声以及灰度不一致性对图像分割精度的负面影响，起到校正图像灰度的作用。
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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：CN110349168B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910623301.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种股骨头CT影像的分割方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法使用三维最大类间方差法进行预分割，然后基于图割和形状约束相结合进行自动股骨头精确分割，构建图后，基于Graph cuts模型优化分割结果，基于分层Hough变换检测影像中圆形区，使用SVM对Graph cuts的分割结果进行重新预测、分类，提取邻域梯度特征，分离股骨头和髋臼，以检测出的圆心为种子节点，使用区域生长算法生成股骨头，得到最终的股骨头分割图像。本发明不仅能够有效剔除影像噪声，为Graph cuts模型提供硬约束条件，鲁棒性较好，实现全自动分割股骨头CT影像，还能大大缩短Graph cuts模型的收敛时间，分割出的股骨头边缘完整、细节清晰，分割准确率达到92％。
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