-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112634240B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011561899.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阈值分割的甲状腺超声图像干扰界面自动识别去除方法。属于医学图像分割技术领域；本发明可在初始设定阈值基础上对图像进行二值化处理从而获得最初始的遮罩；不论感兴趣区域与操作界面大小差异，只要感兴趣区域的大部分区域位于整张图像中部，即可完成提取；对于图像感兴趣区域外的字符标识干扰，能够使用形态学操作将其影响减小从而获取感兴趣区域。本发明主要在对操作界面干扰的自动判别上有所创新，能够满足多种不同大小和位置的操作界面干扰的去除。与现有技术相比，本发明能够快速且自动识别并去除超声甲状腺图像的边缘干扰，提取感兴趣区域，为后续分割、特征提取和分类提供便利。
-
公开(公告)号：CN115553750A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211194282.4
申请日：2022-09-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基线透视可视图的主观认知下降患者识别方法及装置，包括获取一条长度为N的时间序列；通过基线透视可视图算法将所述时间序列映射到节点为N的复杂网络，时间序列的每个时间点对应网络上的每个节点，用大小为N*N的邻接矩阵表示节点间的连接情况；通过邻接矩阵获取其度分布序列，提取度分布特性、网络平均度和度分布熵；基于机器学习算法并结合特征选择和交叉验证策略，进行主观认知下降患者的个体识别。本发明提高了基线以下信号的利用程度，将周期序列转化为规则网络，随机序列转化为随机网络，分形序列转化为无标度网络，保留了时间序列的特性，对不同的时间序列具有区分度，有助于挖掘时间序列的动力学特性。
-
公开(公告)号：CN112634240A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011561899.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阈值分割的甲状腺超声图像干扰界面自动识别去除方法。属于医学图像分割技术领域；本发明可在初始设定阈值基础上对图像进行二值化处理从而获得最初始的遮罩；不论感兴趣区域与操作界面大小差异，只要感兴趣区域的大部分区域位于整张图像中部，即可完成提取；对于图像感兴趣区域外的字符标识干扰，能够使用形态学操作将其影响减小从而获取感兴趣区域。本发明主要在对操作界面干扰的自动判别上有所创新，能够满足多种不同大小和位置的操作界面干扰的去除。与现有技术相比，本发明能够快速且自动识别并去除超声甲状腺图像的边缘干扰，提取感兴趣区域，为后续分割、特征提取和分类提供便利。
-
公开(公告)号：CN115500794B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211229829.X
申请日：2022-10-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种识别主观认知下降的方法及电子设备，用于对主观认知下降患者的结构磁共振图像进行识别，前期预处理只需要在体数据上进行，原始结构影像经过图像格式转换、图像校正、图像分割和基于指数化李代数的微分解剖配准四个步骤，然后基于所分割出的灰质和白质体数据进行三维分形分析，最终得到当前被试的脑部结构磁共振成像数据是否出现主观认知下降情况，本发明前期预处理所需步骤简单、方便且快速。可以对全脑结构进行整体的三维分形计算，也能针对不同大小的脑区自适应地进行三维分形分析。
-
公开(公告)号：CN115500794A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211229829.X
申请日：2022-10-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种识别主观认知下降的方法及电子设备，用于对主观认知下降患者的结构磁共振图像进行识别，前期预处理只需要在体数据上进行，原始结构影像经过图像格式转换、图像校正、图像分割和基于指数化李代数的微分解剖配准四个步骤，然后基于所分割出的灰质和白质体数据进行三维分形分析，最终得到当前被试的脑部结构磁共振成像数据是否出现主观认知下降情况，本发明前期预处理所需步骤简单、方便且快速。可以对全脑结构进行整体的三维分形计算，也能针对不同大小的脑区自适应地进行三维分形分析。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.02 seconds)
