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公开(公告)号：CN107341265A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710595879.2
申请日：2017-07-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种融合深度特征的乳腺图像检索系统与方法，系统包括图像批处理单元，用于对检索图像和图像集进行批处理；特征提取单元，用于对批处理之后的检索图像和图像集进行特征提取以获得传统融合特征和深度特征；相似性度量单元，用于对检索图像和图像集的传统融合特征进行相似性度量，对检索图像和图像集的深度特征进行相似性度量，并将传统融合特征度量结果和深度特征度量结果进行融合得到最高相似性图像集。本发明的深度特征的乳腺图像检索系统与方法，在提取乳腺钼钯X线图像的传统的纹理、灰度的基础上，增加了深度特征能够有效的代表检索图像，提高乳腺钼靶X线图像的检索的准确率，从而为乳腺癌的辅助诊断提供了帮助。
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公开(公告)号：CN106202930B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201610545579.9
申请日：2016-07-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于SS‑ELM的肺结节患病风险预测系统及方法，该系统包括肺结节图像处理单元、灰度共生矩阵构造单元、Haralick特征参数计算单元、Haralick特征集合构成单元和肺结节患病风险预测单元；该方法过程为获取有标签肺结节图像、无标签肺结节图像和待诊断肺结节图像作为目标图像；将目标图像进行灰度处理；将灰度处理后的目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上分别生成灰度共生矩阵；确定目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的Haralick特征参数；确定目标图像的Haralick特征集合；利用SS‑ELM算法得到待诊断肺结节图像性质表现为恶性的风险概率；本发明能够有效地改善肺结节患病风险预测的性能。
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公开(公告)号：CN106202930A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610545579.9
申请日：2016-07-12
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/0014 , G06T2207/20081 , G06T2207/30064 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种基于SS-ELM的肺结节患病风险预测系统及方法，该系统包括肺结节图像处理单元、灰度共生矩阵构造单元、Haralick特征参数计算单元、Haralick特征集合构成单元和肺结节患病风险预测单元；该方法过程为获取有标签肺结节图像、无标签肺结节图像和待诊断肺结节图像作为目标图像；将目标图像进行灰度处理；将灰度处理后的目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上分别生成灰度共生矩阵；确定目标图像在0°、45°、90°和135°四个方向上的Haralick特征参数；确定目标图像的Haralick特征集合；利用SS-ELM算法得到待诊断肺结节图像性质表现为恶性的风险概率；本发明能够有效地改善肺结节患病风险预测的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107341264B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710588437.5
申请日：2017-07-19
Applicant: 东北大学
IPC: G16H10/60 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06F16/34 , G06F16/31
Abstract: 本发明提供一种支持自定义实体的电子病历检索系统及方法，包括电子病历文本预处理单元，用于对电子病历进行预处理抽取出部分结构化信息并获得正文内容集；自定义实体识别单元，用于自定义实体名和通用词性标注标准，并获得词性标注数据集；实体合并提取单元，用于定义病历复合实体的构建规则，提取词性标注数据的多种诊疗信息，并与结构化信息合并构成多元信息。本发明的方法通过自定义实体名和通用词性标注标准对正文内容进行标注，获得分词数据集和词性标注数据集，并从词性标注数据集中提取重要诊疗信息与结构化信息合并形成多元信息，将该多元信息用于检索系统中，可方便医生更快速的查询既往病历并了解患者病情。
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公开(公告)号：CN107341265B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710595879.2
申请日：2017-07-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/583 , G16H30/20
Abstract: 本发明涉及一种融合深度特征的乳腺图像检索系统与方法，系统包括图像批处理单元，用于对检索图像和图像集进行批处理；特征提取单元，用于对批处理之后的检索图像和图像集进行特征提取以获得传统融合特征和深度特征；相似性度量单元，用于对检索图像和图像集的传统融合特征进行相似性度量，对检索图像和图像集的深度特征进行相似性度量，并将传统融合特征度量结果和深度特征度量结果进行融合得到最高相似性图像集。本发明的深度特征的乳腺图像检索系统与方法，在提取乳腺钼钯X线图像的传统的纹理、灰度的基础上，增加了深度特征能够有效的代表检索图像，提高乳腺钼靶X线图像的检索的准确率，从而为乳腺癌的辅助诊断提供了帮助。
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公开(公告)号：CN107341264A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710588437.5
申请日：2017-07-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种支持自定义实体的电子病历检索系统及方法，包括电子病历文本预处理单元，用于对电子病历进行预处理抽取出部分结构化信息并获得正文内容集；自定义实体识别单元，用于自定义实体名和通用词性标注标准，并获得词性标注数据集；实体合并提取单元，用于定义病历复合实体的构建规则，提取词性标注数据的多种诊疗信息，并与结构化信息合并构成多元信息。本发明的方法通过自定义实体名和通用词性标注标准对正文内容进行标注，获得分词数据集和词性标注数据集，并从词性标注数据集中提取重要诊疗信息与结构化信息合并形成多元信息，将该多元信息用于检索系统中，可方便医生更快速的查询既往病历并了解患者病情。
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公开(公告)号：CN109300113B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201810984893.6
申请日：2018-08-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进凸包方法的肺结节辅助检测系统及方法，涉及计算机辅助检测领域。该系统包括肺轮廓分割、肺实质空洞填充及气管去除、肺边界修补、疑似候选结节分割、灰度共生矩阵构造、Haralick特征参数计算、Haralick特征集合构成和肺结节辅助检测8个单元；该方法包括：获取肺结节图像并预处理；对图像进行二值化分割；去除图像中非重点部分；修补边缘的凹陷；获取疑似候选结节区域并提取其特征值；判断特征值是否符合过滤条件；生成符合条件图像的灰度共生矩阵及Haralick特征集合；获得训练后的ELM诊断器；获得待诊断肺结节图像的风险概率。本方法能够有效改善肺结节患病风险预测的性能，辅助临床医生根据风险概率更好的为病人诊断，提高诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN109300113A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810984893.6
申请日：2018-08-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进凸包方法的肺结节辅助检测系统及方法，涉及计算机辅助检测领域。该系统包括肺轮廓分割、肺实质空洞填充及气管去除、肺边界修补、疑似候选结节分割、灰度共生矩阵构造、Haralick特征参数计算、Haralick特征集合构成和肺结节辅助检测8个单元；该方法包括：获取肺结节图像并预处理；对图像进行二值化分割；去除图像中非重点部分；修补边缘的凹陷；获取疑似候选结节区域并提取其特征值；判断特征值是否符合过滤条件；生成符合条件图像的灰度共生矩阵及Haralick特征集合；获得训练后的ELM诊断器；获得待诊断肺结节图像的风险概率。本方法能够有效改善肺结节患病风险预测的性能，辅助临床医生根据风险概率更好的为病人诊断，提高诊断的准确性。
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