-
公开(公告)号：CN113409328B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202110614499.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本公开实施例涉及一种CT图像的肺动静脉分割方法、装置、介质及电子设备，其方法包括：对预先获取的胸部CT图像进行预处理，得到所述胸部CT图像中的肺部区域范围；基于所述胸部CT图像进行多平面重建，在重建过程中通过阈值分割法分割得到肺血管图像；对所述肺血管图像，通过区域生长法进行图像分割得到肺动脉图像和不包含动脉的待分割静脉图像；对所述待分割静脉图像，通过区域生长法进行图像分割，得到肺静脉图像；基于所述肺部区域范围，对所述肺动脉图像和所述肺静脉图像进行图像分割，得到肺部动脉图像和肺部静脉图像。通过本申请的肺动静脉分割方法，分割结果准确度高，能够满足临床应用需求。(56)对比文件Wenjun Tan.Segmentation of pulmonaryvessels based on MSFM method《.IEEE》.2021,全文.Punam K. Saha.TopomorphologicSeparation of Fused Isointensity Objectsvia Multiscale Opening: SeparatingArteries and Veins in 3-D Pulmonary CT.《IEEE》.2010,全文.耿欢;覃文军;杨金柱;曹鹏;赵大哲.基于CT影像的肺组织分割方法综述.计算机应用研究.2016,(07),全文.
-
公开(公告)号：CN112560913B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202011416944.9
申请日：2020-12-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G01H17/00 , G01M99/00
Abstract: 本发明公开一种基于麦克风阵列的工业设备故障信号定位与识别方法，采集声音信号，分为训练集、验证集和测试集；对训练集中的声音信号进行特征提取，提取频谱图的相位谱图和幅度谱图；将特征提取模块的输出作为输入被送到卷积神经网络，在每层CNN网络中，使用2D CNN来学习频谱图中的平移不变性；在每层CNN之间，使用批量归一化对输出进行归一化，并沿着频率轴使用最大池化层来降低维数；将来自CNN层的输出，送到RNN层；使用线性激活函数；将全连接层的输出输入到两个并行的全连接层分支，分别用于故障识别和故障定位。本发明使用基于音频信号的非接触式方法，受环境和接触限制更小，故障定位与故障识别同步进行，提高运行效率。
-
公开(公告)号：CN113781403A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110954324.9
申请日：2021-08-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种胸部CT影像处理方法与装置，其中，所述方法包括：S01、针对待处理的胸部影像图像，采用训练后的Unet++模型对所述待处理的胸部影像图像进行分割处理，获取肺实质区域的第一图像；S02、采用训练后的nnUnet模型对所述第一图像进行分割处理，获取肺血管区域的图像分割结果。相对于现有技术而言，其可以提供一个基于常规CT影像分析的准确客观的肺血管分离的全自动的方法，达到了精确提取肺血管，为医生在诊断肺部疾病时提供更精细的诊断信息。
-
公开(公告)号：CN113409445A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110615880.3
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本公开实施例涉及一种骨折手术钢钉稳定性的评估方法、介质及电子设备，其方法包括：基于目标人体部位的多层螺旋CT图像进行三维重建，得到目标骨骼三维模型；获取预先确定的目标钢钉的待评估的入射位置信息和入射角度信息；基于所述入射位置信息和所述入射角度信息，确定所述目标钢钉在所述目标骨骼三维模型中的入射区域和钢钉长度；基于所述钢钉长度和所述入射区域的CT值，通过结构力学公式计算得到所述目标钢钉的相对可承受力值；基于所述相对可承受力值，评估所述目标钢钉的稳定性。通过本申请的评估方法，实现钢钉进入人体的位置和角度的有效性分析，可为临床医生实施医疗手术提供可靠依据。
-
公开(公告)号：CN113781403B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110954324.9
申请日：2021-08-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种胸部CT影像处理方法与装置，其中，所述方法包括：S01、针对待处理的胸部影像图像，采用训练后的Unet++模型对所述待处理的胸部影像图像进行分割处理，获取肺实质区域的第一图像；S02、采用训练后的nnUnet模型对所述第一图像进行分割处理，获取肺血管区域的图像分割结果。相对于现有技术而言，其可以提供一个基于常规CT影像分析的准确客观的肺血管分离的全自动的方法，达到了精确提取肺血管，为医生在诊断肺部疾病时提供更精细的诊断信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116777932A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310687486.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种胸部平扫CT影像肺动静脉自动提取方法，涉及CT影像处理技术领域。该方法首先获取肺气管、肺血管与肺外动静脉数据，并进行数据预处理，统一层厚；然后基于重建的CT扫描图像，进行肺血管骨骼化；并使用肺内动静脉生长算法对肺血管骨骼进行分类；再根据肺血管骨骼标记的动脉和静脉重建肺动静脉；最后依据标记的肺内动静脉的血管骨骼，以及肺内动静脉重建后的血管体素点对分类后的肺血管进行评估。该方法使用了多种特征进行肺内动静脉的分类，对输入数据的成像方式不做要求；是一种自动化算法，不需人为调整参数或是设置种子点，泛化能力较强；并提出了两个新的评估方法，从而在多个角度检查与评估肺动静脉的分类效果。
-
公开(公告)号：CN118115661A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410087149.1
申请日：2024-01-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06T7/50 , G06T5/94 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于胸腔镜场景重建技术领域，涉及一种胸腔镜手术真实场景三维重建方法。本发明在肺部胸腔镜影像数据预处理上加入了去反光，并实现了反光恢复，避免了因图像有高亮部分不能完成高亮信息的重建等问题，在采集到的肺部胸腔镜影像数据集上进行了实验，得到了较好的效果。本发明在深度估计网络中创新性的加入VIT网络辅助进行图像特征的提取，重新构成encoder，实现了对肺部胸腔镜RGB图像精确的深度估计。本发明在加入VIT网络后，在SCARED公开数据集上进行了验证，各项评估标准都有了一定的提升。此外，新的网络模型也适用于各种人体腔RGB数据集的深度估计，有较好的泛化性。
-
公开(公告)号：CN113409328A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110614499.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本公开实施例涉及一种CT图像的肺动静脉分割方法、装置、介质及电子设备，其方法包括：对预先获取的胸部CT图像进行预处理，得到所述胸部CT图像中的肺部区域范围；基于所述胸部CT图像进行多平面重建，在重建过程中通过阈值分割法分割得到肺血管图像；对所述肺血管图像，通过区域生长法进行图像分割得到肺动脉图像和不包含动脉的待分割静脉图像；对所述待分割静脉图像，通过区域生长法进行图像分割，得到肺静脉图像；基于所述肺部区域范围，对所述肺动脉图像和所述肺静脉图像进行图像分割，得到肺部动脉图像和肺部静脉图像。通过本申请的肺动静脉分割方法，分割结果准确度高，能够满足临床应用需求。
-
公开(公告)号：CN112560913A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011416944.9
申请日：2020-12-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于麦克风阵列的工业设备故障信号定位与识别方法，采集声音信号，分为训练集、验证集和测试集；对训练集中的声音信号进行特征提取，提取频谱图的相位谱图和幅度谱图；将特征提取模块的输出作为输入被送到卷积神经网络，在每层CNN网络中，使用2D CNN来学习频谱图中的平移不变性；在每层CNN之间，使用批量归一化对输出进行归一化，并沿着频率轴使用最大池化层来降低维数；将来自CNN层的输出，送到RNN层；使用线性激活函数；将全连接层的输出输入到两个并行的全连接层分支，分别用于故障识别和故障定位。本发明使用基于音频信号的非接触式方法，受环境和接触限制更小，故障定位与故障识别同步进行，提高运行效率。
-
公开(公告)号：CN113409436B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110615894.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明涉及一种菱形像素排列的体绘制方法，包括如下步骤：S1、采用光线投射法对三维数据场进行投射获得投影成像平面；S2、对投影成像平面绕其法向量方向旋转45度，得到一个菱形的投影平面空间；S3、将投影平面空间中菱形排列的像素通过转换为方形排列的像素，得到最终的绘制图像。本发明提供的菱形像素排列的体绘制方法通过像素排列方式提升显示效果的体绘制加速绘制方案，相同分别率下效果会有很大提升，进而在体绘制应用中，在保证绘制精度的前提下，通过降低绘制分辨率提高绘制效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.018 seconds)
