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公开(公告)号：CN115049626B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210734691.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
Abstract: 本发明提供一种图谱辅助绘制方法、计算机可读存储介质及电子设备，通过步骤S1，脑片轴向对应关系构建；步骤S2，旧版图谱数据规范化；步骤S3，区域特征提取；步骤S4，非线性配准；步骤S5，旧版图谱信息整合，实现将旧版图谱上的脑区位置和边界信息，准确地匹配到待绘制新图谱的图像上。
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公开(公告)号：CN115035089B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210751358.2
申请日：2022-06-28
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T3/4007 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种适用于二维脑图像数据的脑解剖结构定位方法，通过检索的方式获取二维脑图像模板，利用分割的方法得到特征区域，并使用配准方法将待定位的二维脑图像与二维脑图像模板进行匹配，从而得到脑解剖结构的位置信息。整个定位过程不需要人工参与，可以实现快速的脑解剖结构定位，定位目标为二维脑图像上的所有脑解剖结构，相比现有方法提高了定位的精度。
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公开(公告)号：CN114998302B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210746257.6
申请日：2022-06-28
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
Abstract: 本发明公开了一种神经元形状的数字化重建方法及其系统，针对神经元突起全脑分布的形态数据尤其是缺乏路径节点半径信息的数据，结合纤维光学成像技术获取的亚微米分辨率图像数据集，设计出一种能够用于神经元形状重建的突起路径优化及路径节点半径自动估算的方法。本发明能校正现有神经元突起的神经元突起路径，提高其与图像中神经元突起中心线的贴合程度，且可以消除神经元突起路径锯齿化的现象。同时，结合神经元图像和优化后的神经元突起路径自动的估算每个神经突起路径节点处的半径，提高已有神经元突起路径半径的精确度和计算效率。
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公开(公告)号：CN119048771A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411007061.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
Abstract: 本发明提供一种跨模态神经元图像的自动匹配方法，用于将二维的双光子细胞图像与三维的fMOST细胞图像上对应的神经元进行匹配，包括：步骤S1.fMOST细胞图像库构建；步骤S2.双光子细胞图像前处理；步骤S3.细胞图像匹配。本发明跨模态神经元图像的自动匹配方法，利用三维的fMOST细胞图像构建二维的fMOST细胞图像库，基于局部细胞图像相似度，实现了双光子细胞图像和fMOST细胞图像的自动匹配，不需要人工介入，不依赖人的经验，也不受人的主观性的影响，而且准确性较高，而且能够用于标记较密的脑图像数据。
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公开(公告)号：CN110458923B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201811295425.4
申请日：2018-11-01
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
Abstract: 本发明公开了一种快速且精准地获取组织样本神经元胞体位置的方法，然后在下一轮切割及成像过程中获得已完成成像及切割的部分或全部厚度的表层图像的细胞位置信息，且下一轮切割及成像时间大于获得已完成成像及切割的部分或全部厚度的表层图像的细胞位置信息的时间且小于获得已完成成像及切割的部分或全部厚度的表层图像的细胞位置信息的时间的5倍，使得整个样本切割及成像完成后，只需要花费很少的时间完成最后一批表层图像中的胞体位置信息及整个组织样本的神经元胞体位置信息，从而大大缩短获得整个组织样本的神经元胞体位置信息的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110599529A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910853269.7
申请日：2019-09-10
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供一种显微光学图像的脑区扩张校正方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1，区域特征提取及三维表面重建；步骤S2，点云非线性配准；步骤S3，图像非线性配准；步骤S4，高分辨非线性配准。本发明首先基于点云非线性配准，确定脑组织形变的强度和拉伸方向，然后利用薄板样条非线性形变模型，结合点云数据获取的强度和方向信息，构造非线性形变场。由于薄板样条模型可以构造出全局范围、拉伸均匀的形变，因此可以避免传统非线性配准计算中形变仅发生在脑室周边的问题，使得脑室周围的图像形变能够符合生物组织形变的真实情况，避免过度拉伸。
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公开(公告)号：CN110458923A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201811295425.4
申请日：2018-11-01
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
Abstract: 本发明公开了一种快速且精准地获取组织样本神经元胞体位置的方法，然后在下一轮切割及成像过程中获得已完成成像及切割的部分或全部厚度的表层图像的细胞位置信息，且下一轮切割及成像时间大于获得已完成成像及切割的部分或全部厚度的表层图像的细胞位置信息的时间且小于获得已完成成像及切割的部分或全部厚度的表层图像的细胞位置信息的时间的5倍，使得整个样本切割及成像完成后，只需要花费很少的时间完成最后一批表层图像中的胞体位置信息及整个组织样本的神经元胞体位置信息，从而大大缩短获得整个组织样本的神经元胞体位置信息的时间。
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公开(公告)号：CN117557603A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311523307.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
Abstract: 本发明提供一种面向介观水平显微光学脑图谱的映射方法，用于将第二脑图谱向第一脑图谱映射，包括：步骤一，构建多层级模型；步骤二，对第一层级的脑区图像进行映射，将名称相同的第一脑图谱中第一层级的脑区图像与第二脑图谱中第一层级的脑区图像进行配准，获得第一层级形变场；步骤三，对第二层级的脑区图像进行映射，将名称相同的第一脑图谱中第二层级的脑区图像与第二脑图谱中第二层级的脑区图像进行配准，获得第二层级形变场；步骤四，以此类推，对第三层级以及以下所有各层级的脑区图像，执行类似步骤三的操作，获得各层级形变场。本发明能够实现介观水平不同脑图谱脑之间映射对齐。
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公开(公告)号：CN110599529B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201910853269.7
申请日：2019-09-10
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供一种显微光学图像的脑区扩张校正方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1，区域特征提取及三维表面重建；步骤S2，点云非线性配准；步骤S3，图像非线性配准；步骤S4，高分辨非线性配准。本发明首先基于点云非线性配准，确定脑组织形变的强度和拉伸方向，然后利用薄板样条非线性形变模型，结合点云数据获取的强度和方向信息，构造非线性形变场。由于薄板样条模型可以构造出全局范围、拉伸均匀的形变，因此可以避免传统非线性配准计算中形变仅发生在脑室周边的问题，使得脑室周围的图像形变能够符合生物组织形变的真实情况，避免过度拉伸。
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公开(公告)号：CN108564607B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810307539.X
申请日：2018-04-08
Applicant: 华中科技大学苏州脑空间信息研究院
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供一种三维脑图谱数据集空间校准方法及系统，所述三维脑图谱数据集空间校准方法包括以下步骤：S1.初步方位校正；S2.特征分割；S3.降采样；S4.线性配准；S5.非线性配准；S6.升采样；S7.线性及非线性校正。本发明克服了不同个体的三维脑图谱数据集、不同模态三维脑图谱数据集、不同成像质量三维脑图谱数据集等空间校准困难以及校准不准确的问题，采取了一种更加客观、准确、足量的特征提取的方式，实现了不同个体的三维脑图谱数据集、不同模态三维脑图谱数据集、不同成像质量三维脑图谱数据集等空间校准，具有一定的通用性。
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