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公开(公告)号：CN110827296B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911060212.8
申请日：2019-11-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241 , G16H30/20
Abstract: 本发明涉及一种多目标集成式深度神经网络的乳腺X光影像分析方法。该方法通过分析大量的乳腺X光影像，实现从乳腺X光影像中自动检测出肿块区域；对上述检测出的区域，进一步对肿块边界进行自动提取；最后根据肿块的特征对肿块的性质进行分析，对辅助放射专家判断乳腺X光影像中的肿块的性质有着极大的意义。
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公开(公告)号：CN110827296A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911060212.8
申请日：2019-11-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多目标集成式深度神经网络的乳腺X光影像分析方法。该方法通过分析大量的乳腺X光影像，实现从乳腺X光影像中自动检测出肿块区域；对上述检测出的区域，进一步对肿块边界进行自动提取；最后根据肿块的特征对肿块的性质进行分析，对辅助放射专家判断乳腺X光影像中的肿块的性质有着极大的意义。
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公开(公告)号：CN104268873B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410500096.8
申请日：2014-09-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种乳腺肿瘤分割方法，包括构造乳腺组织核磁共振图像的分类与偏移场矫正的耦合框架的步骤，对乳房区域以及周边区域进行增强的步骤，以及结合形状先验对乳房肿瘤图像进行分割的步骤。本发明将偏移场信息融入到分类模型中将二者归纳为统一框架，通过快速能量极小化方法同时求解乳腺核磁共振图像分类以及矫正偏移场，使得两者在模型演化过程中相互利用对方的信息最终实现二者的准确求解；并对血管以及肿瘤的形状进行分析，抓住二者在形状上的差异，利用特征值以及特征向量等参数建立形状先验，构造基于形状的水平集驱动力并将其与基于局部信息的水平集方法相结合，使得水平集在演化时克服管状结构的干扰只捕获乳腺肿瘤区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103871056B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410086990.5
申请日：2014-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明基于各向异性光流场与去偏移场的脑部MR图像配准方法，提出了基于光流场模型的图像配准与偏移场恢复耦合模型，针对偏移场易导致传统配准模型配准精度不高的缺点，将去偏场与求光流场两者相结合，纳入统一变分框架中，使得两者相辅相成，针对Horn模型全局性正则项因缺少图像信息不能准确指导光流运动不足，引入图像结构信息来正则光流场，从而得到光滑准确的光流信息。本发明在配准同时可以恢复图像灰度不均匀场，从而降低了偏移场的影响；并且引入图像结构信息来降低配准结果模糊程度以及保留了图像结构信息，保证了边界结构信息的完整性，有利于进一步恢复真实图像。本发明大大提升了配准结果的精度,鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN104268873A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410500096.8
申请日：2014-09-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种乳腺肿瘤分割方法，包括构造乳腺组织核磁共振图像的分类与偏移场矫正的耦合框架的步骤，对乳房区域以及周边区域进行增强的步骤，以及结合形状先验对乳房肿瘤图像进行分割的步骤。本发明将偏移场信息融入到分类模型中将二者归纳为统一框架，通过快速能量极小化方法同时求解乳腺核磁共振图像分类以及矫正偏移场，使得两者在模型演化过程中相互利用对方的信息最终实现二者的准确求解；并对血管以及肿瘤的形状进行分析，抓住二者在形状上的差异，利用特征值以及特征向量等参数建立形状先验，构造基于形状的水平集驱动力并将其与基于局部信息的水平集方法相结合，使得水平集在演化时克服管状结构的干扰只捕获乳腺肿瘤区域。
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公开(公告)号：CN103996193A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410209965.1
申请日：2014-05-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法，首先构造各向异性邻域信息，并将其融入到FCM模型中；其次，为降低偏移场的影响，将偏移场信息融入到改进的模型中，使得模型在分割得同时恢复偏移场。本发明将偏移场作为乘性附加场耦合到模型中，克服偏移场对分割的影响；然后建立加权领域信息场，使其具有各向异性；将各向异性加权信息场代替传统FCM中的灰度信息，以降低噪声的影响，同时还能较好地保持细长拓扑结构信息。本发明不需要调节空间邻域信息正则项参数，从而提高了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103996193B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410209965.1
申请日：2014-05-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法，首先构造各向异性邻域信息，并将其融入到FCM模型中；其次，为降低偏移场的影响，将偏移场信息融入到改进的模型中，使得模型在分割得同时恢复偏移场。本发明将偏移场作为乘性附加场耦合到模型中，克服偏移场对分割的影响；然后建立加权领域信息场，使其具有各向异性；将各向异性加权信息场代替传统FCM中的灰度信息，以降低噪声的影响，同时还能较好地保持细长拓扑结构信息。本发明不需要调节空间邻域信息正则项参数，从而提高了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103871056A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410086990.5
申请日：2014-03-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明基于各向异性光流场与去偏移场的脑部MR图像配准方法，提出了基于光流场模型的图像配准与偏移场恢复耦合模型，针对偏移场易导致传统配准模型配准精度不高的缺点，将去偏场与求光流场两者相结合，纳入统一变分框架中，使得两者相辅相成，针对Horn模型全局性正则项因缺少图像信息不能准确指导光流运动不足，引入图像结构信息来正则光流场，从而得到光滑准确的光流信息。本发明在配准同时可以恢复图像灰度不均匀场，从而降低了偏移场的影响；并且引入图像结构信息来降低配准结果模糊程度以及保留了图像结构信息，保证了边界结构信息的完整性，有利于进一步恢复真实图像。本发明大大提升了配准结果的精度,鲁棒性好。
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