公开(公告)号：CN118052968A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410103517.7

申请日：2024-01-25

Applicant: 东北大学

Inventor： 张儒毅 ,  赵奇 ,  田定成 ,  王宇

IPC: G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/24 ,  G06V10/74 ,  G06V10/30 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种术中脊柱图像的识别方法，涉及医学图像识别技术领域。本发明通过设计一系列完整的识别流程，包括检测、分割和匹配等，建立了有效的术中脊柱图像的识别方法。其中，椎骨角度矫正方法通过孤立区域移除结果，基于最小外接矩形信息对椎骨区域进行了重新裁剪，该方法可以有效降低C臂X光图像和DR图像由于透视角度不同所造成的椎骨图像角度差距，进一步提高图像间的相似性。多椎骨匹配方法基于C臂X光图像中的检测出的椎骨区域对C臂‑DR数据集中的两组图像进行了分组，该方法可以最大程度保留前后椎骨的相关信息，提高椎骨匹配的准确率。

公开(公告)号：CN118887275A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410866599.0

申请日：2024-07-01

Applicant: 东北大学

Inventor： 张儒毅 ,  赵奇 ,  王宇 ,  田定成

IPC: G06T7/62 ,  A61B8/08 ,  G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种左心室超声图像中主动脉长轴的自动测量方法，涉及医学图像处理领域。收集左心室超声图像，将原始左心室超声图像转化为灰度图像，使用改进半盲反卷积算法对每幅灰度图像进行处理，在处理后的每幅图像上对关键点依次标注序号和坐标位置；从经过标注处理后的图像集合中划分出训练集和验证集；对HRNet模型进行改进，利用训练集对改进的HRNet模型进行训练，获得关键点检测模型；将验证集中的图像分别输入关键点检测模型，检测出每幅输入图像的6个关键点对应为主动脉长轴端点；两两关键点作为端点绘制直线，根据直线的两端点坐标分别计算每条直线的长度，分别乘以图像缩放比例得到主动脉长轴测量结果。