-
公开(公告)号：CN108198184B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810019388.8
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种造影图像中血管分割的方法和系统，包括：将盈片图像中的每个像素坐标作为基准坐标，从蒙片图像中选取一个与该基准坐标匹配的像素坐标，作为对比坐标；分别在盈片图像和蒙片图像中提取相同大小的子图像，构成一个图像对；将所有图像对输入至双通道卷积神经网络，输出第一血管分割图像；根据预设规则对每个参考图像提取多个不同尺度的图像，将所有不同尺度的图像输入至多尺度卷积神经网络，输出第二血管分割图像，对所述第二血管分割图像进行显示。本发明通过双通道卷积神经网络和多尺度卷积神经网络进行两次分类，使得最终的显示图像中血管边界清楚、细节明显，同时整个过程实现了全自动交互，效率极高。
-
公开(公告)号：CN109919904A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201811633680.5
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种X射线造影图像的血管拓扑结构分析方法及装置，通过血管的X射线造影图像构建血管拓扑无向图，根据血管拓扑无向图确定血管的血流方向和连接关系，得到血管拓扑有向图；其中，确定血管的血流方向是根据血管拓扑无向图的连通性约束和形态学约束，有效提高了分析的准确性。本发明实施例利用无向图构建和有向图构建结合的分析方法，克服了冠脉造影图像拓扑分析中血管存在虚假的连接点、形成虚假的环或形成I形结构的问题。本发明实施例为冠脉疾病的量化诊疗提供可靠的数据支持，用户只需根据X射线造影图像手动确定一个血管根部的点，即可快速、自动地估计出X射线造影图像的拓扑结构。
-
公开(公告)号：CN104318554B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201410543401.1
申请日：2014-10-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开一种基于三角剖分优化匹配的医学影像刚性配准方法，包括：获取三维医学影像数据；分割得到三维医学影像中相同组织器官；针对已分割得到的组织器官，提取组织器官的表面点云信息；采用三角剖分的方法将两组组织器官的点云剖分为两组多个四面体的集合；分别从两组四面体集合中选取任意一个四面体，刚性配准两个四面体，获得旋转矩阵和平移向量；根据获得的所有旋转矩阵和平移向量，计算两组点云的距离误差，并选取距离误差最小的旋转矩阵和平移向量作为最优配准矩阵；根据最优配准矩阵，将三维医学影像旋转平移并融合显示。本发明能够精准完成三维医学影像的匹配，为临床多模态影像融合显示提供理论基础。
-
公开(公告)号：CN105957042A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610397007.0
申请日：2016-06-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种内镜图像的高光区域消除方法，包括如下步骤：S10，对内镜图像进行预处理；S20，提供图像融合操作所需的最终权重模板；S30，提供内镜图像的细节弱化的无高光图像；S40，以最终权重模板作为融合修复的权重因子，将细节弱化的无高光图像和内镜图像的原图像进行融合修复，获得高光消除并保留图像主要细节的无高光图像。本发明的目的在于提供一种内镜图像的高光区域消除方法，能够在高光区域较大的时候实现内镜图像的自然修复。
-
公开(公告)号：CN103021022B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201210478676.2
申请日：2012-11-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提出了一种基于参数形变模型能量优化的血管重建方法，为血管疾病的针对治疗提供了一种便利的工具。第一步：构建参数形变模型：第二步：广义梯度矢量流(GGVF)空间反投影合成：将两幅造影图像中的GGVF能量场矢量按照自适应的权重系数在三维空间中进行反投影合成，并将合成后的矢量作为参数形变模型的外力场；第三步：参数形变曲线迭代逼近：形变曲线在GGVF合成模型外力和自身弹性弯曲内力的作用下不断迭代逼近真实的血管中心线，并在距离势能最小的约束条件下，得到能量最小的结果；第四步：引入一个运动估计矩阵来表示两幅造影图像中的血管因为呼吸运动和心脏跳动引起的相对位移；第五步：重建结果的优化。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108335284B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201810020168.7
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种冠脉血管中心线匹配方法和系统。其中，方法包括：根据当前帧完整冠脉血管中心线的图像，获取候选起始点集和候选终止点集；根据候选起始点集和候选终止点集，利用深度优先搜索算法，获取候选中心线；利用动态时间规整算法，获取候选中心线与上一帧完整冠脉血管中心线的图像中匹配的冠脉血管中心线的特征距离，根据特征距离确定匹配的冠脉血管中心线。系统包括：端点获取模块，用于获取候选起始点集和候选终止点集；搜索模块，用于利用深度优先搜索算法获取候选中心线；匹配模块，用于利用动态时间规整算法确定匹配的冠脉血管中心线。本发明提供的一种冠脉血管中心线匹配方法和系统，能够快速、准确地获取匹配的冠脉血管中心线。
-
公开(公告)号：CN109815791B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201811526968.2
申请日：2018-12-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于血管的身份识别方法和装置。其中，基于血管的身份识别方法包括：根据预设的中心像素的间隔，获取待识别静脉图像的多个子块，并提取每个子块的描述子；根据每个子块的描述子，获取待识别静脉图像与静脉图像库中每幅样本图像的相似度；根据待识别静脉图像与静脉图像库中每幅样本图像的相似度，确定待识别静脉图像对应的身份信息；其中，描述子用于描述子块的特征。本发明实施例提供的基于血管的身份识别方法和装置，通过获取待识别静脉图像每个子块的描述子，根据每个子块的描述子，确定待识别静脉图像对应的身份信息，具有更好的鲁棒性，能在存在非刚性形变时提高识别的效率和准确率。
-
公开(公告)号：CN108171737B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810018777.9
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供一种具有不可压缩器官的医学图像配准方法及系统，所述方法包括：接收固定图像和待配准图像，将固定图像和待配准图像进行预配准后，获得待配准图像向固定图像配准后的本次迭代的第一速度场；根据本次迭代的第一速度场和上一次迭代获得的速度场，基于BCH公式计算获得本次迭代的第二速度场；将本次迭代的第二速度场通过霍其‑亥姆霍兹分解，通过调合场的自适应权重对调合场进行放大，将放大后的调合场与无源场叠加，获得本次迭代的速度场；将本次迭代的速度场通过指数变换进行逆变换，获得本次迭代的形变场。本发明提供的方法，使求得的形变场既具有不可压缩性还能够高精度地跟踪具有滑动位移的不可压缩器官，提高了配准精度和速度。
-
公开(公告)号：CN109300147B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811082383.6
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明实施例提供一种血管二维中心线和三维中心线配准的方法及装置，所述方法包括：从目标血管的二维图像中提取所述目标血管的二维中心线的特征，从所述目标血管的三维图像中提取所述目标血管的三维中心线的特征；对所述二维中心线的特征和所述三维中心线的特征进行建模，获取所述二维中心线的特征对应的特征模型和所述三维中心线的特征对应的特征模型，根据所述二维中心线的特征对应的特征模型和所述三维中心线的特征对应的特征模型构建目标函数；基于粒子群优化算法对所述目标函数进行优化，根据优化后的所述目标函数对所述二维中心线和所述三维中心线进行配准。本发明实施例提高了配准的准确性。
-
公开(公告)号：CN108335284A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810020168.7
申请日：2018-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种冠脉血管中心线匹配方法和系统。其中，方法包括：根据当前帧完整冠脉血管中心线的图像，获取候选起始点集和候选终止点集；根据候选起始点集和候选终止点集，利用深度优先搜索算法，获取候选中心线；利用动态时间规整算法，获取候选中心线与上一帧完整冠脉血管中心线的图像中匹配的冠脉血管中心线的特征距离，根据特征距离确定匹配的冠脉血管中心线。系统包括：端点获取模块，用于获取候选起始点集和候选终止点集；搜索模块，用于利用深度优先搜索算法获取候选中心线；匹配模块，用于利用动态时间规整算法确定匹配的冠脉血管中心线。本发明提供的一种冠脉血管中心线匹配方法和系统，能够快速、准确地获取匹配的冠脉血管中心线。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
48
records
(took 0.02 seconds)
