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公开(公告)号：CN110009645B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910290505.9
申请日：2019-04-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种肝癌病灶影像的双层轮廓分割方法，包括以下步骤：S1、获取待处理的肝部影像，对每一张待处理的肝部影像进行预处理；S2、对每一张预处理的肝部影像进行肝部感兴趣区域分割，获得每一张肝部影像的肝部感兴趣区域；S3、根据每一张肝部影像的肝部感兴趣区域，提取肝癌病灶的内轮廓；依据肝癌病灶的内轮廓，采用以肝癌病灶内轮廓的质心为中心的缩放方法，获取肝癌病灶的粗略外轮廓；肝癌病灶的内轮廓与肝癌病灶的粗略外轮廓所围成的部分组成肝癌病灶边缘影像；S4、对肝癌病灶边缘影像进行精细化处理，提取肝癌病灶的外轮廓。提取病灶的双层边界，较好区分肝脏组织与病变组织的边缘，有助于辅助医生做出更为准确的诊断和治疗。
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公开(公告)号：CN110559003A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910878212.2
申请日：2019-09-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于脑部神经性慢性疾病的诊断方法技术领域，尤其涉及一种基于改进U-Net模型的脑神经性慢性疾病的诊断方法。该方法包括如下步骤：获取待处理的脑部PET图像；对待处理的脑部PET图像进行预处理；将预处理后的脑部PET图像作为输入数据，输入预先训练的改进U-Net模型，得到输出结果；将输出结果与预先定义的诊断信息进行匹配，输出脑部PET图像是否患病信息；其中，预先训练的改进U-Net模型为基于训练图像数据库中脑部PET图像和对应的是否患病标签的训练集，进行训练后的模型。该方法基于改进U-Net模型，提高脑神经性慢性疾病的诊断正确率，同时可以充分利用图像中可视化特征图的有效信息。
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公开(公告)号：CN110009645A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910290505.9
申请日：2019-04-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种肝癌病灶影像的双层轮廓分割方法，包括以下步骤：S1、获取待处理的肝部影像，对每一张待处理的肝部影像进行预处理；S2、对每一张预处理的肝部影像进行肝部感兴趣区域分割，获得每一张肝部影像的肝部感兴趣区域；S3、根据每一张肝部影像的肝部感兴趣区域，提取肝癌病灶的内轮廓；依据肝癌病灶的内轮廓，采用以肝癌病灶内轮廓的质心为中心的缩放方法，获取肝癌病灶的粗略外轮廓；肝癌病灶的内轮廓与肝癌病灶的粗略外轮廓所围成的部分组成肝癌病灶边缘影像；S4、对肝癌病灶边缘影像进行精细化处理，提取肝癌病灶的外轮廓。提取病灶的双层边界，较好区分肝脏组织与病变组织的边缘，有助于辅助医生做出更为准确的诊断和治疗。
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