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公开(公告)号：CN115908449A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211296418.2
申请日：2022-10-21
Applicant: 北京邮电大学 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进UNet模型的2.5D医学CT影像分割方法及装置，所述方法的步骤包括：获取初始CT影像，基于预设的抽取参数对初始CT影像进行抽取，得到待分割图；将待分割图像输入到训练好的UNet模型的编码器模块中，在编码器模块中每两个相邻下采样变换模块之间设置有一个信息纠正模块，信息纠正模块顺序设置有通道注意力层和空间注意力层；将编码特征图输入到训练好的UNet模型的解码器模块中，解码器模块包括多个上采样变换模块和多个多阶段多尺度模块，在解码器模块中每两个相邻上采样变换模块之间设置有一个多阶段多尺度模块，多阶段多尺度模块包括多个尺度的池化层和卷积层，通过解码器模块输出分割特征图。
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公开(公告)号：CN113206732A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110389870.2
申请日：2021-04-12
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供一种医学图像安全发送、接收方法及装置，所述方法对原始医学图像进行稀疏表示得到稀疏矩阵；采用logistic混沌系统生成两个chaotic矩阵并计算张量积，根据张量积对医学图像的稀疏矩阵进行采样压缩得到观测矩阵，对观测矩阵进行归一化处理；采用陈混沌系统生成第一混沌序列和第二混沌序列，采用第一混沌序列对归一化处理后的观测矩阵进行空间置乱，采用第二混沌序列对空间置乱后的观测矩阵进行数字隐藏加密得到加密图像；将第一初始参数、第二初始参数、第三初始参数、第四初始参数、归一化处理中的标准参数和加密图像发送至接收端；在接收过程中对加密过程进行逆操作并基于IRLS算法重建图像。本方法基于两个chaotic矩阵生成测量矩阵，密钥空间大，安全性高。
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公开(公告)号：CN113206732B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110389870.2
申请日：2021-04-12
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供一种医学图像安全发送、接收方法及装置，所述方法对原始医学图像进行稀疏表示得到稀疏矩阵；采用logistic混沌系统生成两个chaotic矩阵并计算张量积，根据张量积对医学图像的稀疏矩阵进行采样压缩得到观测矩阵，对观测矩阵进行归一化处理；采用陈混沌系统生成第一混沌序列和第二混沌序列，采用第一混沌序列对归一化处理后的观测矩阵进行空间置乱，采用第二混沌序列对空间置乱后的观测矩阵进行数字隐藏加密得到加密图像；将第一初始参数、第二初始参数、第三初始参数、第四初始参数、归一化处理中的标准参数和加密图像发送至接收端；在接收过程中对加密过程进行逆操作并基于IRLS算法重建图像。本方法基于两个chaotic矩阵生成测量矩阵，密钥空间大，安全性高。
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公开(公告)号：CN113012173A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110391121.3
申请日：2021-04-12
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供一种基于心脏MRI的心脏分割模型和病理分类模型训练、心脏分割、病理分类方法及装置，所述心脏分割模型训练方法通过标准差滤波器对像素灰度变化不大的剩余背景部分进行抑制，突出左心室、右心室和心肌，进一步通过canny边缘检测和圆形霍夫变换获取左心室心肌壁中心位置并绘制矩形掩膜，基于矩形掩膜对二维图像进行裁剪作为训预设神经网络模型的输入进行训练，能够极大抑制背景干扰，促进神经网络训练快速收敛。所示病理分类模型训练方法基于心脏分割模型对心动周期内各帧心脏磁共振成像短轴切分得到的二维图像进行分割后，计算分类特征值，并基于多个样本的分类特征值和病理分类构建随机森林以得到心脏病理分类模型，实现自动化病理分类。
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