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公开(公告)号：CN108765411B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201810566664.2
申请日：2018-06-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于影像组学的肿瘤分型系统，包括：病灶区域提取，用于提取病灶数据；异质区域提取，采用聚类方法提取出该病灶数据中所有的初始异质区域，然后根据类簇在图像上的连通性和像素个数判定最后的聚类结果，找出多个异质区域；参数向量提取，提取每一个异质区的形态、状态等参数；分型组提取，采用聚类方法对每一个异质区进行类簇划分得到多个类别。新病灶分型判定，用来判断新病灶每一个异质区分型属于哪一类型。新病灶分型结果，用来输出新病灶分型结果。本发明的肿瘤分型系统，其具有无创性、非介入、可重复等优点，且其分析对象基于全部病灶组织，信息全面性高。
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公开(公告)号：CN110349168B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910623301.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种股骨头CT影像的分割方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法使用三维最大类间方差法进行预分割，然后基于图割和形状约束相结合进行自动股骨头精确分割，构建图后，基于Graph cuts模型优化分割结果，基于分层Hough变换检测影像中圆形区，使用SVM对Graph cuts的分割结果进行重新预测、分类，提取邻域梯度特征，分离股骨头和髋臼，以检测出的圆心为种子节点，使用区域生长算法生成股骨头，得到最终的股骨头分割图像。本发明不仅能够有效剔除影像噪声，为Graph cuts模型提供硬约束条件，鲁棒性较好，实现全自动分割股骨头CT影像，还能大大缩短Graph cuts模型的收敛时间，分割出的股骨头边缘完整、细节清晰，分割准确率达到92％。
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公开(公告)号：CN110349168A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910623301.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种股骨头CT影像的分割方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法使用三维最大类间方差法进行预分割，然后基于图割和形状约束相结合进行自动股骨头精确分割，构建图后，基于Graph cuts模型优化分割结果，基于分层Hough变换检测影像中圆形区，使用SVM对Graph cuts的分割结果进行重新预测、分类，提取邻域梯度特征，分离股骨头和髋臼，以检测出的圆心为种子节点，使用区域生长算法生成股骨头，得到最终的股骨头分割图像。本发明不仅能够有效剔除影像噪声，为Graph cuts模型提供硬约束条件，鲁棒性较好，实现全自动分割股骨头CT影像，还能大大缩短Graph cuts模型的收敛时间，分割出的股骨头边缘完整、细节清晰，分割准确率达到92％。
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公开(公告)号：CN108765411A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810566664.2
申请日：2018-06-05
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6218 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/194 , G06T7/66 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明提供一种基于影像组学的肿瘤分型方法，包括：病灶区域提取，用于提取病灶数据；异质区域提取，采用聚类方法提取出该病灶数据中所有的初始异质区域，然后根据类簇在图像上的连通性和像素个数判定最后的聚类结果，找出多个异质区域；参数向量提取，提取每一个异质区的形态、状态等参数；分型组提取，采用聚类方法对每一个异质区进行类簇划分得到多个类别。新病灶分型判定，用来判断新病灶每一个异质区分型属于哪一类型。新病灶分型结果，用来输出新病灶分型结果。本发明的肿瘤分型方法，其具有无创性、非介入、可重复等优点，且其分析对象基于全部病灶组织，信息全面性高。
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