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公开(公告)号：CN111489425A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010204191.9
申请日：2020-03-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种基于局部关键几何信息的脑组织表面变形估计方法。本发明方法包括：从术前图像中提取目标脑组织并进行三维重建，提取目标脑组织表面点集；通过三维扫描仪获取变形后脑组织表面点集数据以及纹理图像。提取脑组织表面点集的三维沟回点集，提取二维纹理图像上的沟回特征，通过二维沟回特征和对应三维沟回特征的映射关系，得到术中三维沟回点集。使用刚性配准方法，对术中脑组织表面的横向位移进行补偿，通过基于沟回特征增强的非刚体配准方法，获得变形前后脑组织表面三维点集对应关系，并计算脑组织表面点集的位移场。本发明可以用于估计手术中脑组织表面的变形程度，大幅度提高手术导航的精度。
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公开(公告)号：CN105078573B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201410196205.1
申请日：2014-05-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理及应用领域,提供了一种基于手持式扫描仪的神经导航空间配准方法。本发明方法中使用手持式三维扫描仪获取被操作对象整个头部表面的点云并将其直接转换到手术真实场景，无需标定和对扫描仪进行跟踪；然后使用解剖标记点实现手术真实场景和图像空间的粗配准，利用粗配准的结果与阈值分割算法实现外点的去除，最后使用优化的ICP算法进行精配准，使用结果表明，本方法实施简单，精度可靠，便于临床应用，可集成在现有导航系统中，大幅度提高导航系统精度，尤其是脑后部的配准精度。
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公开(公告)号：CN103914823B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201210595023.2
申请日：2012-12-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/38
Abstract: 本发明属医学图像分析及应用领域，涉及配准立体目标图像到模板图像的方法，具体涉及基于稀疏表示的快速精确非线性配准立体医学影像的方法，本方法使用模板图像和目标图像检测的标记对应点，通过查找建立的变形场字典和对应点字典，得到稀疏组合系数，该系数能融合变形场字典的相应实例，获得目标图像的最终变形场，将目标图像配准到模板图像上。该方法在临床环境具有较好的应用，可用于神经科学中快速精确地配准大脑核磁共振图像，或者用于放射性治疗前列腺癌中精确定位前列腺的位置，且能以更快地速度实现更准确的配准。
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公开(公告)号：CN105310776A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410723354.9
申请日：2014-12-02
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种软组织表面变形追踪算法。本发明方法包括软组织分割算法；对提取的目标组织进行网格化处理，获得初始软组织表面点集；通过三维激光扫描仪或者术中三维成像设备获取变形后软组织表面点集；使用刚性配准方法将对变形后软组织表面和初始软组织表面进行初配准；最后基于子块式能量函数最小非刚性配准算法来获得两个点集中点与点之间的映射关系。本发明的方法实施简单，精度可靠，可集成在现有导航系统中，实现术中软组织变形矫正，从而大幅度提高导航系统精度，有助于临床应用。
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公开(公告)号：CN105078573A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410196205.1
申请日：2014-05-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理及应用领域，提供了一种基于手持式扫描仪的神经导航空间配准方法。本发明方法中使用手持式三维扫描仪获取被操作对象整个头部表面的点云并将其直接转换到手术真实场景，无需标定和对扫描仪进行跟踪；然后使用解剖标记点实现手术真实场景和图像空间的粗配准，利用粗配准的结果与阈值分割算法实现外点的去除，最后使用优化的ICP算法进行精配准，使用结果表明，本方法实施简单，精度可靠，便于临床应用，可集成在现有导航系统中，大幅度提高导航系统精度，尤其是脑后部的配准精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104794684A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201410021069.2
申请日：2014-01-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种用于病毒噬斑直径的自动分析方法。本方法包括:首先依据所得噬斑图像的四角区域亮度数据修正原始图像光照不均匀性，得到增强后图像；然后通过在增强后图像上手工少量标记点对噬斑和背景取样，对增强后图像进行图像色彩空间上的多线性回归预测；以回归结果将图像按像素分类为二值图像;对二值图像采取形态学闭运算平滑后，通过对连通区域的面积等属性计数和统计，实现噬斑图像自动分析。本方法操作简单，高效快速，测定精度类似于专家手工测量的结果，处理一张噬斑培养皿图像的时间不大于20秒。能有效提高实验操作人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN103942826A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201310018184.X
申请日：2013-01-17
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: A61F2/28 , A61F2002/30001
Abstract: 本发明属生物医学工程技术领域，涉及医学图像处理用于外科学修复体重建的方法，具体涉及一种高适配度的颅骨修复体重建的方法。本发明中，以缺损颅骨的头颅CT扫描影像资料作为数据源，对其进行预处理后，用水平集方法结合脑组织信息将头皮数据剥离，再用水平集方法结合颅骨信息对其进行分割得到颅骨的内外轮廓，并还原出颅骨缺损部位信息，三维重建得到缺损部位三维结构，并以stl文件格式输出，最后用快速成型技术制备相应的缺损修复假体。所得颅骨缺损修复假体与计算机三维重建模型一致，且修复体与缺损适配性良好。
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公开(公告)号：CN1582863A
公开(公告)日：2005-02-23
申请号：CN200410024847.X
申请日：2004-06-01
Applicant: 复旦大学
Abstract: 一种神经外科手术导航系统中脑组织变形校正的方法，属于医学图像处理及应用领域。本发明首先采用基于MRI的三维自动分割算法，获得目标组织(脑组织)，随后将分割出来的脑组织网格化，在线弹性理论的基础上通过对每一网格单元赋予相应的生物力学属性，建立脑组织的物理模型。借助三维激光扫描设备，通过跟踪算法来跟踪裸露脑皮层的运动，将其作为边界条件并结合物理模型进行有限元计算，获得整个脑组织任意位置的变形，最后采用一种插回算法更新术前三维数据场用于指导手术。该方法实施简单，精度可靠，便于临床应用，可集成在现有导航系统中，从而大幅度提高导航系统精度。
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公开(公告)号：CN1568889A
公开(公告)日：2005-01-26
申请号：CN200410017998.2
申请日：2004-04-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 一种用于虚拟内窥镜系统中器官内部浏览的成像视点位置的自动定位方法，属于医学图像处理及应用领域。本发明首先通过距离变换将从CT、MRI等断层图像得到的数据场(以下称原始数据场)转换为一个用距离尺度表示的距离数据场；在定位初始点后，用最大代价生成树的算法对原始数据场建立树结构，得到其最长分支后即完成虚拟内窥镜中心线的自动生成。本发明实现了虚拟内窥镜的中心线自动查找，避免了人工指定位置的操作繁琐和不精确，定位准确，无需再行修正。
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公开(公告)号：CN117671313A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210972281.1
申请日：2022-08-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/088 , G06N3/0455 , G16H50/20
Abstract: 本发明属于病理图像处理及应用技术领域，涉及一种基于聚类和特征空间修正的病理全切片图像分类方法，其包括，首先，分别将训练集和测试集中所有全切片病理图像切为不重叠的斑块，之后使用掩膜自编码器进行自监督训练并将所有实例都映射到初始特征空间中，然后，基于聚类的特征空间建模方法和基于伪标签的特征空间修正方法，通过特征空间的迭代建模和修正，自动学习到全切片病理图像中的异常斑块，自动完成病理图像的自动诊断和异常区域定位，实现全切片病理图像的自动诊断和异常区域定位。本方法操作简单，具有精度和鲁棒性，节省时间，降低病理诊断的成本。
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