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公开(公告)号：CN114519722B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210145347.X
申请日：2022-02-17
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的颈动脉提取方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法包括：对原始数据集中各三维颈动脉CTA图像及各自对应的分割标签分别提取补丁块；构建训练数据集；建立并训练颈动脉中心路径预测模型；确定并训练颈动脉分割模型；输入待预测颈动脉的三维颈动脉CTA图像以及给定的种子点；基于种子点，提取以种子点为中心的补丁块；加载预训练的颈动脉中心路径预测模型和预训练的颈动脉分割模型，基于以种子点为中心的补丁块和预训练的颈动脉中心路径预测模型进行颈动脉中心路径的迭代追踪，并在颈动脉中心路径追踪过程中完成颈动脉的分割。该方法首次实现了追踪颈动脉中心路径的同时完成颈动脉分割。
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公开(公告)号：CN113974667B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111287231.1
申请日：2021-11-02
Applicant: 东北大学 , 中国医科大学附属第一医院
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种TAVI术前关键目标的自动定位装置及方法，涉及医学图像处理技术领域。装置包括：获取心脏CTA数据的数据采集模块；从心脏CTA数据中提取进行关键目标定位所需数据的数据提取模块；定位出TAVI术前所需的关键目标并输出定位结果的关键目标定位模块。方法包括：获取心脏CTA数据；分割主动脉和冠脉；定位左右冠脉开口位置以及确定主动脉中心线；对中心线上的点进行采样获得中心线上分别以各采样点为中心带有分割结果的横截面，各横截面的法线对应采样点的切线；从带有分割结果的各主动脉横截面上确定主动脉的分割平面，获得一系列主动脉平面；从主动脉平面中定位主动脉窦管连接处平面、主动脉瓣环平面、升主动脉平面和主动脉窦环平面。
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公开(公告)号：CN116308487A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310259547.2
申请日：2023-03-17
Applicant: 辽宁电力能源发展集团有限公司 , 东北大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种基于多特征融合编码的电力需求负荷量预测方法，涉及企业用电技术领域。本发明对于以往的用电量预测方法常常忽略日期和天气之间存在的较强的关联性这一缺陷进行改进，使用三种不同结构的子编码器对多种特征进行融合编码。其针对于影响影响企业用电量的重要时间参数星期和月份进行embedding编码；使用LSTM模块从过往电力负荷需求量序列中提取时序信息；同时用一个注意力模块使用月份信息从天气参数中自适应地提取与月份相关的特征，充分挖掘不同因素之间的联系，通过深度学习的回归模型实现企业用日电量的准确预测。本发明相较于以往的方法对企业的日用电量的预测具有更高的准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115546430A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211343342.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06T17/05 , G06T15/00 , G06T7/62 , G06T7/66 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于多级距离插值的单帧三维点云数据可视化方法，涉及可视化技术领域。本发明通过对离散的三维空间点进行多级距离插值，在不丢失原始数据信息的前提下提高了运算速度，实现了计算精度与速度兼顾。另外，根据地形三维空间数据场的特点，本发明改变了传统光线投射算法中的梯度计算方法，在原有光线投射算法的基础上进行改进，提出多级距离插值的光线投射算法，提前计算梯度，加快了渲染过程，进一步缩短运算时间。通过对原始数据进行第一次距离插值生成新的三维空间数据场，并对生成的三维空间数据场进行梯度计算和二次插值操作，保留了高精度的同时提高了运算速度，实现实时高精度绘制。
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公开(公告)号：CN114519722A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210145347.X
申请日：2022-02-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的颈动脉提取方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法包括：对原始数据集中各三维颈动脉CTA图像及各自对应的分割标签分别提取补丁块；构建训练数据集；建立并训练颈动脉中心路径预测模型；确定并训练颈动脉分割模型；输入待预测颈动脉的三维颈动脉CTA图像以及给定的种子点；基于种子点，提取以种子点为中心的补丁块；加载预训练的颈动脉中心路径预测模型和预训练的颈动脉分割模型，基于以种子点为中心的补丁块和预训练的颈动脉中心路径预测模型进行颈动脉中心路径的迭代追踪，并在颈动脉中心路径追踪过程中完成颈动脉的分割。该方法首次实现了追踪颈动脉中心路径的同时完成颈动脉分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419015A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210084461.6
申请日：2022-01-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于多模态配准的脑功能融合分析方法，涉及医学，核磁共振成像以及计算机视觉领域。设计一个基于多模态配准的脑功能分析流程，首先对fMRI图像进行预处理，融合MRI图像清晰的结构信息和fMRI时序信号提供的功能信息。对fMRI的时序信息进行采样后训练形变场。最大可能保留原有fMRI的功能信息，同时使用递归的方案解决fMRI和MRI由于分辨率差距较大导致的配准难度大的问题。融合图像同时具有原始图像的功能和结构信息。使用fMRI的分析方法对融合后的图像进行功能分析。融合后的图像和原始结构sMRI图像的相似度高于现有方法，同时很好的融合了原始fMRI图像的功能信息。融合图像为后续脑结构和功能分析提供数据支持，做到结构分区和功能分区在同一坐标下一一对应。
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公开(公告)号：CN117934412A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410096788.4
申请日：2024-01-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/33 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明设计一种基于交叉注意力可变形配准的CT图像ASPECTS自动分区方法，属于医学影像处理技术领域；首先获取原始CT图像，并对其进行预处理，基于此构建数据集；利用构建的数据集训练分区网络，得到从浮动图像到固定图像的形变场；所述分区网络包含编码器、解码器、交叉注意力模块CA，Cross Attention以及跳跃连接四个部分；最后将浮动图像的关键分区标签通过形变场采用Nearest插值算法进行空间形变得到匹配患者的ASPECTS的关键分区；本发明相较于以往的配准方法对ASPECTS关键分区的划分具有更高的准确率，达到了应用的要求。
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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。
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公开(公告)号：CN115631284A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211343571.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种动态数据管理实时声纳点云可视化交互方法，涉及可视化技术领域。本发明旨在同时提高海量点云数据实时可视化交互的效率和效果，在数据组织管理过程中，设计brick进行物理分块，动态分配空间场，以解决常规空间场会产生的内存耗损问题。利用brick定义虚拟全景区域，对连续传入的每帧声呐数据的扫描区域进行管理，为采集到的点云数据以brick为单位动态申请内存，未涉及到的brick单位内存为空，结合brick多级分块组织的特点，改进光线投射算法进行实时绘制，并固定算法渲染分辨率，通过对brick内的数据点进行空体素跳跃和基于距离的空间插值计算，在交互操作方面，在平移和放缩操作视野后，确定新视野下待渲染的三维点，通过计算视野区域内的brick来实现。
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公开(公告)号：CN119539988A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411590967.X
申请日：2024-11-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应探索深度Q网络的能源管理优化方法，属于人工智能技术领域。该方法对各用能设备的用电环境状态、总用电数据以及光伏发电数据进行预处理；利用自回归插值法进行补全各用能设备的用电环境状态、总用电数据以及光伏发电数据的缺省值；构基于深度Q神经网络的建智能体并获得相应的总奖励；训练深度Q神经网络获得Q神经网络的预测Q值和和Target‑Q神经网络的目标Q值并通过深度Q神经网络的损失函数计算损失值；将各用能设备用电环境状态、光伏发电状态以及电价输入到训练好的Target‑Q神经网络中得到一系列动作向量作为优化策略，并且在执行优化策略后，得到更新的用电环境状态。
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