-
公开(公告)号:CN115035028A
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202210479098.8
申请日:2022-05-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于超声图像的左心室射血分数自动计算方法,涉及计算机视觉技术领域。首先获取多个带有视图类别、左心室掩膜、二尖瓣环和心尖关键点标签的超声心动图作为样本数据集;然后构建用于视图分类、左心室分割和标记点检测的深度神经网络模型,并使用样本数据集训练并验证深度神经网络模型,得到最佳模型参数;将最佳模型参数加载到构建好的深度神经网络模型中,输入待评估的超声图像得到视图类别、左心室掩膜和关键点坐标;最后基于双平面Simpson’s法计算左心室射血分数。
-
公开(公告)号:CN118587148A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410365354.X
申请日:2024-03-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明设计一种动态影像关键点和关键帧定位方法,属于计算机辅助诊断技术领域;首先对包含待测量目标的动态影像序列进行预处理;对预处理得到的动态影像序列进行编码与解码,提取多级特征;其次对动态影像序列关键点进行粗定位:然后构建自适应贝叶斯超图模型,扩展出超节点,从而对关键点进行微调;最后对关键帧进行识别,实现关键点和关键帧的同步检测;另外本发明还提出阶次损失函数,建立关键帧与非关键帧之间相对关系,实现关键帧的精准辨识的同时促进了关键点定位的精度提升。
-
公开(公告)号:CN117911702A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410109965.8
申请日:2024-01-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06T17/00
Abstract: 本发明设计基于结构保留无监督域自适应的CTA影像颅内血管分割方法,属于医学影像分割技术领域;首先收集脑部三维MRA影像与三维CTA影像,对MRA影像中的血管区域位置进行标注,对MRA影像与CTA影像进行切片处理,得到脑部影像初始样本集;其次对脑部影像初始数据集进行预处理;对预处理后的脑部影像初始样本集进行划分,划分为训练样本集与验证样本集;然后构建和训练图像风格转换模型、判别模型、结构信息提取模块、感知损失模型和分割模型;最后将预处理后的切片输入分割模型并得到分割结果,将所有切片按照原本的位置关系合并为三维数据,得到对颅内血管区域的最终分割结果;本发明拥有较高的计算效率,且处理过程不需要人工交互,达到应用要求。
-
公开(公告)号:CN114557721A
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202210195823.9
申请日:2022-03-01
Applicant: 中国医科大学附属第一医院 , 东北大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种导航方法,尤其涉及一种基于超声标准化切面对照的导航方法。通过该导航系统,为基层医院医生提供超声扫查培训,减小由于医疗资源分布不均造成的医疗水平差异,提升基层医院水平。自适应生成符合患者特征的对照模板,并以此作为超声实时扫查中的参照,通过导航系统对当前切面与对照模板的相似性度量,指导用户快速准确定位目标标准化切面。
-
-
-