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公开(公告)号：CN115375719A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210992487.0
申请日：2022-08-18
Applicant: 华科精准(北京)医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种血管图像分割方法及装置，该方法包括：利用多尺度滤波对待处理医学影像进行增强处理，得到增强血管图像，以及所述增强血管图像中各像素点处的预测血管方向；对所述增强血管图像进行阈值分割以及形态学处理，获取初步血管模型及其初步中心线；利用所述增强血管图像中各像素点处的预测血管方向对所述初步中心线进行延伸，得到优化中心线；在所述增强血管图像中以所述优化中心线为基础，利用区域增长算法得到优化血管模型。本发明对不同直径的血管进行了增强，提取并优化了血管中心线，优化中心线上的每一点都属于血管点，通过优化中心线提供了大量、准确的种子点，进而通过区域增长法得到了全面准确的血管模型。
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公开(公告)号：CN115375719B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210992487.0
申请日：2022-08-18
Applicant: 华科精准(北京)医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种血管图像分割方法及装置，该方法包括：利用多尺度滤波对待处理医学影像进行增强处理，得到增强血管图像，以及所述增强血管图像中各像素点处的预测血管方向；对所述增强血管图像进行阈值分割以及形态学处理，获取初步血管模型及其初步中心线；利用所述增强血管图像中各像素点处的预测血管方向对所述初步中心线进行延伸，得到优化中心线；在所述增强血管图像中以所述优化中心线为基础，利用区域增长算法得到优化血管模型。本发明对不同直径的血管进行了增强，提取并优化了血管中心线，优化中心线上的每一点都属于血管点，通过优化中心线提供了大量、准确的种子点，进而通过区域增长法得到了全面准确的血管模型。
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公开(公告)号：CN114463304A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210116246.X
申请日：2022-01-29
Applicant: 华科精准(北京)医疗科技有限公司
Abstract: 本发明实施例公开一种对脑图谱进行分割与标注的方法及装置，该方法包括：获取待处理的医学影像，对所述医学影像进行预处理得到去噪图像I0；将所述去噪图像I0与标准脑图像Is配准，得到配准关系T,获得所述去噪图像I0在标准脑空间下的图像I1，I1＝T(I0)；基于多图谱和马尔可夫场对所述图像I1进行分割，并对点x标注标签xs；对经标注图像进行逆配准，将经标注图像转回原图像空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115359257B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211026975.2
申请日：2022-08-25
Applicant: 华科精准(北京)医疗科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的脊椎图像分割方法及手术导航定位系统，该方法包括：根据待分割医学影像的第一椎骨定位点，从所述待分割医学影像中获取影像切块；将所述影像切块输入脊椎分割神经网络模型，得到影像切块分割结果；根据所述影像切块分割结果，确定第二椎骨定位点；迭代执行上述过程，直至所述待分割医学影像的至少部分数据分割完毕。本发明每次仅对相邻的部分椎骨进行分割，减少了单次分割的数据处理量；通过影像切块的分割结果确定出第二椎骨定位点，能够自动感知脊柱走向，并进行迭代切块；通过迭代分割过程，能够便捷高效地完成脊椎分割任务，并且还可以间接实现多分类效果。
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公开(公告)号：CN115797302A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211557346.2
申请日：2022-12-06
Applicant: 华科精准(北京)医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习模型的血管分割方法及装置，该方法包括：对医学影像进行图像变换，得到变换影像；以所述变换影像为样本，以所述医学影像为标签，形成预训练样本；根据所述预训练样本对深度学习模型进行预训练；利用正式训练样本对所述深度学习模型进行二次训练，得到血管分割模型；将待分割医学影像输入所述血管分割模型，得到分割后的血管影像。本发明通过图像变换生成预训练样本，对深度学习模型进行预训练，预训练过程无需对医学影像样本进行人工标注，降低了模型训练成本；通过标注了血管/非血管标签的正式训练样本在预训练的基础上对深度学习模型进行二次训练，使得模型能够进一步识别出血管结构，提升了血管分割精度。
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公开(公告)号：CN114463304B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210116246.X
申请日：2022-01-29
Applicant: 华科精准(北京)医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/33 , G06T7/90 , G06T5/00 , G06V10/74 , G06V10/84 , G06T19/00 , G16H30/40
Abstract: 本发明实施例公开一种对脑图谱进行分割与标注的方法及装置，该方法包括：获取待处理的医学影像，对所述医学影像进行预处理得到去噪图像I0；将所述去噪图像I0与标准脑图像Is配准，得到配准关系T,获得所述去噪图像I0在标准脑空间下的图像I1，I1＝T(I0)；基于多图谱和马尔可夫场对所述图像I1进行分割，并对点x标注标签xs；对经标注图像进行逆配准，将经标注图像转回原图像空间。
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公开(公告)号：CN115861332A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210983785.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 华科精准(北京)医疗科技有限公司
IPC: G06T7/10 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的脑影像分割方法及装置，该方法包括：将第一脑影像切分为多个子块；其中，所述第一脑影像是标准脑空间下的三维脑影像；将所述第一脑影像的每一子块输入相应的卷积神经网络模型，得到子块相应的脑区分割结果；将所述第一脑影像的多个子块的脑区分割结果进行融合，得到所述第一脑影像的脑区分割结果。本发明通过将第一脑影像分块，使得每一卷积神经网络可以对相应子块进行针对性的精准分割，并且由于子块的体积较小，所需的卷积神经网络的层数较少，分割耗时较少；通过将第一脑影像的多个子块的分割结果进行融合，准确地得到了第一脑影像的整体分割结果，实现了脑影像的高效、精确分割。
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公开(公告)号：CN115359257A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211026975.2
申请日：2022-08-25
Applicant: 华科精准(北京)医疗科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的脊椎图像分割方法及手术导航定位系统，该方法包括：根据待分割医学影像的第一椎骨定位点，从所述待分割医学影像中获取影像切块；将所述影像切块输入脊椎分割神经网络模型，得到影像切块分割结果；根据所述影像切块分割结果，确定第二椎骨定位点；迭代执行上述过程，直至所述待分割医学影像的至少部分数据分割完毕。本发明每次仅对相邻的部分椎骨进行分割，减少了单次分割的数据处理量；通过影像切块的分割结果确定出第二椎骨定位点，能够自动感知脊柱走向，并进行迭代切块；通过迭代分割过程，能够便捷高效地完成脊椎分割任务，并且还可以间接实现多分类效果。
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