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公开(公告)号：CN115272191B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202210773085.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请涉及一种基于腋窝血管‑淋巴结DCE‑MRI图像的图像处理方法，包括：针对DCE‑MRI图像显示窗口中的初始腋窝血管‑淋巴结图像进行预处理，并基于预处理后的初始腋窝血管‑淋巴结图像获得Hessian矩阵；基于Hessian矩阵构建第一极大似然函数，基于所述第一极大似然函数提取预设时间序列的血管目标图像；基于Hessian矩阵构建第二极大似然函数，基于所述第二极大似然函数确定初始腋窝血管‑淋巴结图像中淋巴结的所处位置，并通过三维区域生长算法提取预设时间序列的淋巴结目标图像；基于预设时间序列的血管目标图像和淋巴结目标图像，通过计算图像对应的灰度均值绘制血管‑淋巴结TIC曲线图。本申请中，通过获取的TIC曲线面积差值，对乳腺癌腋窝淋巴结的是否发生转移进行判断。
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公开(公告)号：CN115272191A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210773085.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请涉及一种基于腋窝血管‑淋巴结DCE‑MRI图像的图像处理方法，包括：针对DCE‑MRI图像显示窗口中的初始腋窝血管‑淋巴结图像进行预处理，并基于预处理后的初始腋窝血管‑淋巴结图像获得Hessian矩阵；基于Hessian矩阵构建第一极大似然函数，基于所述第一极大似然函数提取预设时间序列的血管目标图像；基于Hessian矩阵构建第二极大似然函数，基于所述第二极大似然函数确定初始腋窝血管‑淋巴结图像中淋巴结的所处位置，并通过三维区域生长算法提取预设时间序列的淋巴结目标图像；基于预设时间序列的血管目标图像和淋巴结目标图像，通过计算图像对应的灰度均值绘制血管‑淋巴结TIC曲线图。本申请中，通过获取的TIC曲线面积差值，对乳腺癌腋窝淋巴结的是否发生转移进行判断。
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公开(公告)号：CN112257805A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011194005.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种数据扩充方法，包括如下步骤：S1、获取原始图像数据，并给出其标签图像数据；S2、分别将原始图像数据和标签图像数据进行镜像扩充，分别获得n倍原始图像镜像数据集和n倍标签图像镜像数据集；S3、将获得的n倍原始图像镜像数据集和n倍标签图像镜像数据集送入深度学习得到扩充n倍数据的肿瘤分割结果；S4、将扩充n倍数据的肿瘤分割结果进行数据重建得到原始图像对应的图像分割结果。本发明提供的数据扩充方法不仅提高了基于深度学习的肿瘤分割的准确性，而且扩充的数据完全是来源于真实的医学影像数据，保证图像像素之间的空间位置关系不变。
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公开(公告)号：CN108460748A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810398258.X
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，尤其提供一种乳腺肿瘤分析用特征训练参数获取方法及系统来提高后续分类的准确率，以及提供一种乳腺肿瘤诊断系统来提高乳腺肿瘤诊断的准确率。乳腺肿瘤分析用特征训练参数获取方法包括获取乳腺影像序列并对其进行降噪处理，从降噪处理后的乳腺影像序列中分割获取乳腺肿瘤区域，然后获取对侧乳腺所对应的感兴趣区域，之后通过计算乳腺影像序列中乳腺肿瘤区域和感兴趣区域内的信号平均强度绘制双侧时间强度曲线，并基于双侧时间强度曲线分别提取多个特征，并且获得双侧差异特征，然后从双侧差异特征中筛选出多个有效差异特征，多个有效差异特征作为特征训练参数。获取系统用于上述方法，乳腺肿瘤诊断系统包括获取系统。
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公开(公告)号：CN103400398B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201310326192.0
申请日：2013-07-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法，属于CT影像智能辅助应用领域，本发明可以对胸部CT定位片进行自动的心脏区域定位，省去人工操作，提高工作效率；通过自动对心脏进行三维定位，实现针对心脏的局部低剂量扫描图像中心脏的定位，从而确定局部X射线的放线区域，为局部精细扫描做准备，达到减少CT辐射剂量的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104318567A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410578625.6
申请日：2014-10-24
Abstract: 本发明提供一种基于医学影像分割肾脏血管房室的方法，包括：获取肾脏动态增强扫描的全部影像；将不同扫描期相的肾脏增强扫描图像数据进行配准；将肾脏区域从肾脏增强扫描图像中分割出来；绘制肾脏区域图像内每个体素的TDC曲线；计算肾脏区域图像内每个体素的TDC曲线中到达峰值浓度的时间TTP；生成肾脏的TTP特征图；利用自适应阈值方法对肾脏的TTP特征图阈值化；得到肾脏血管房室分割结果。本发明基于动态增强肾脏扫描影生成关于肾脏对比剂浓度的时间特征图像，并基于该时间特征图像，利用图像处理方法实现血管房室的分割提取。
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公开(公告)号：CN103400398A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310326192.0
申请日：2013-07-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明一种基于胸部定位片的心脏自动定位方法，属于CT影像智能辅助应用领域，本发明可以对胸部CT定位片进行自动的心脏区域定位，省去人工操作，提高工作效率；通过自动对心脏进行三维定位，实现针对心脏的局部低剂量扫描图像中心脏的定位，从而确定局部X射线的放线区域，为局部精细扫描做准备，达到减少CT辐射剂量的目的。
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公开(公告)号：CN112257805B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011194005.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06T7/10 , G06T11/40 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种数据扩充方法，包括如下步骤：S1、获取原始图像数据，并给出其标签图像数据；S2、分别将原始图像数据和标签图像数据进行镜像扩充，分别获得n倍原始图像镜像数据集和n倍标签图像镜像数据集；S3、将获得的n倍原始图像镜像数据集和n倍标签图像镜像数据集送入深度学习得到扩充n倍数据的肿瘤分割结果；S4、将扩充n倍数据的肿瘤分割结果进行数据重建得到原始图像对应的图像分割结果。本发明提供的数据扩充方法不仅提高了基于深度学习的肿瘤分割的准确性，而且扩充的数据完全是来源于真实的医学影像数据，保证图像像素之间的空间位置关系不变。
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公开(公告)号：CN108460748B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201810398258.X
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，尤其提供一种乳腺肿瘤分析用特征训练参数获取方法及系统来提高后续分类的准确率，以及提供一种乳腺肿瘤诊断系统来提高乳腺肿瘤诊断的准确率。乳腺肿瘤分析用特征训练参数获取方法包括获取乳腺影像序列并对其进行降噪处理，从降噪处理后的乳腺影像序列中分割获取乳腺肿瘤区域，然后获取对侧乳腺所对应的感兴趣区域，之后通过计算乳腺影像序列中乳腺肿瘤区域和感兴趣区域内的信号平均强度绘制双侧时间强度曲线，并基于双侧时间强度曲线分别提取多个特征，并且获得双侧差异特征，然后从双侧差异特征中筛选出多个有效差异特征，多个有效差异特征作为特征训练参数。获取系统用于上述方法，乳腺肿瘤诊断系统包括获取系统。
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公开(公告)号：CN104318567B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410578625.6
申请日：2014-10-24
Abstract: 本发明提供一种基于医学影像分割肾脏血管房室的方法，包括：获取肾脏动态增强扫描的全部影像；将不同扫描期相的肾脏增强扫描图像数据进行配准；将肾脏区域从肾脏增强扫描图像中分割出来；绘制肾脏区域图像内每个体素的TDC曲线；计算肾脏区域图像内每个体素的TDC曲线中到达峰值浓度的时间TTP；生成肾脏的TTP特征图；利用自适应阈值方法对肾脏的TTP特征图阈值化；得到肾脏血管房室分割结果。本发明基于动态增强肾脏扫描影生成关于肾脏对比剂浓度的时间特征图像，并基于该时间特征图像，利用图像处理方法实现血管房室的分割提取。
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