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公开(公告)号：CN107578443A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710620313.0
申请日：2017-07-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种针刀显示方法及装置。该方法包括：步骤1，基于具有若干标记点的患者病变部位CT序列图像和MRI序列图像，获取所述患者病变部位病变组织及其周围敏感组织构成的目标三维结构体；步骤2，将所述具有若干标记点的患者病变部位与所述目标三维结构体进行配准；步骤3，获取针刀刀尖的位姿信息，并基于所述位姿信息，在所述目标三维结构体中显示所述针刀的三维图像。本发明实现了在针刀手术过程中实时显示病变组织、其周围敏感组织和针刀的三维图像，以使手术实施者能够直观的了解它们的位置关系，避免因经验不足或对解剖结构不够熟悉导致患者手术后出现副作用，如并发症，或者不可逆的损伤，如肌腱断裂、神经损伤等。
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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：CN106097326A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610397006.6
申请日：2016-06-07
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: A61B5/1072 , A41H1/02 , A61B5/1077
Abstract: 非接触式人体外形参数测量装置，包括信息采集模块，用于获取被测人体身高信息和图片；分割算法模块，用于将被测人体图片中的人体与背景进行分割；测量算法模块，用于获得被测人体外形参数；信息存储模块，用于存储被测人体外形参数信息，实现存储信息的查询、调用和输出。本发明提供了一套完整的基于移动平台的非接触式人外形体参数测量装置，实现了身高、肩宽、臂长、腰宽、胸围、腿长、腰‑脚长等人体主要外形参数的快速测量与直观显示，操作过程简易、自动化程度高、测量结果准确，有效了满足服装设计、量体裁衣、手机端游戏等行业对人体外形参数测量的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106097318A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610392749.4
申请日：2016-06-06
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G01B11/24 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明提供一种粮食体积测量系统和方法，该系统包括服务器以及图像处理装置。其中图像处理装置用于获取粮食表面的激光扫描图像并计算获得激光扫描图像在粮仓坐标下的三维点云数据，服务器用于将多组粮仓坐标下的三维点云数据进行拼接，构建粮食表面面型结构，得到粮食体积。本发明能够更准确的测量粮仓内的粮食体积，测量误差小且安装使用方便。
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公开(公告)号：CN105894517A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610256397.X
申请日：2016-04-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30056
Abstract: 本发明公开一种基于特征学习的CT图像肝脏分割方法及系统，能有效提高CT图像中肝脏的分割精度。所述方法包括：S101、读取训练图像集和待分割图像，其中，所述训练图像集中的训练图像和待分割图像为腹部的CT图像；S102、提取所述训练图像和待分割图像的Haar特征、局部二进制模式特征、方向梯度直方图特征和共生矩阵特征；S103、利用主成分分析方法将提取的所有特征进行特征融合，获取更有效的特征；S104、利用分类器对所述待分割图像每个像素的特征进行分类，得到肝脏概率图；S105、结合所述肝脏概率图与待分割图像，修改随机游走分割算法的图模型权值，实现肝脏的分割。
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公开(公告)号：CN103295455B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310244882.1
申请日：2013-06-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G09B23/28
CPC classification number: G09B23/286 , G06F19/00 , G09B23/30
Abstract: 本发明为一种基于CT影像模拟与定位的超声培训系统，通过GPU加速实现超声图像模拟以及CT体数据渲染，提高系统的实时性。其中曲面匹配模块用于以实物模型为标准，将读取的人体CT体数据与实物模型数据进行表面匹配，通过基于薄板样条的插值方法实现曲面的弹性变换；超声模拟探头位姿跟踪模块用于采用标志点跟踪的方法实时计算超声模拟探头相对于实体模型的位姿，根据位姿矩阵获取任意角度的CT图像切片；图像增强与超声图像模拟生成模块用于采用多尺度增强方法，提高CT图像中的血管对比度，并基于CT体数据实现超声图像的模拟；融合显示模块用于基于CUDA的加速完成CT体数据的渲染显示，并根据已获取的位姿矩阵，将超声模拟图像与三维CT图像融合显示。
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公开(公告)号：CN104318554A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410543401.1
申请日：2014-10-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/344 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开一种基于三角剖分优化匹配的医学影像刚性配准方法，包括：获取三维医学影像数据；分割得到三维医学影像中相同组织器官；针对已分割得到的组织器官，提取组织器官的表面点云信息；采用三角剖分的方法将两组组织器官的点云剖分为两组多个四面体的集合；分别从两组四面体集合中选取任意一个四面体，刚性配准两个四面体，获得旋转矩阵和平移向量；根据获得的所有旋转矩阵和平移向量，计算两组点云的距离误差，并选取距离误差最小的旋转矩阵和平移向量作为最优配准矩阵；根据最优配准矩阵，将三维医学影像旋转平移并融合显示。本发明能够精准完成三维医学影像的匹配，为临床多模态影像融合显示提供理论基础。
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公开(公告)号：CN102496320A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110404167.0
申请日：2011-12-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G09B19/00
Abstract: 超声图像进行人体组织器官病变的识别与判断需要医生具有丰富的超声图像识别经验，而实时超声图像模拟为超声培训提供了一种便利的工具。本超声图像模拟方法基于CT体数据进行超声图像的实时模拟，采用薄板样条插值函数进行超声扇形图像和CT矩形图像的像素点坐标位置的相互转换，综合组织器官边缘检测算子的特点和CT图像与超声图像噪声的特征，通过计算单条Ray两像素点之间CT值的差值比重，使用非线性压缩变换，按照Lambertian反射模型，得到组织器官交界面的反射率，通过Hanning Window函数实现超声探头多单元换能器的模拟。本文的超声图像模拟真实度高，实时性强。
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