-
公开(公告)号：CN108876769B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201810553854.0
申请日：2018-05-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种左心耳CT图像分割方法，涉及医学图像处理，首先对左心耳CT图像进行降噪处理，利用先验知识构建左心耳缺失的边界信息，使用区域生长算法获得单张初始分割图像作为Atlas单张标记图；再利用单张标记以及左心耳CT相邻序列的信息关系进行改进的Atlas分割，获得初始分割序列；将初始分割序列中的轮廓信息作为水平集算法的初始轮廓，并获取左心耳CT序列图的近似欧式距离信息作为特征输入，最后通过快速水平集算法获得精确的分割结果序列，以达到左心耳CT图像分割的目的。
-
公开(公告)号：CN103366072A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310338575.X
申请日：2013-08-06
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种二尖瓣关闭不全血液返流的数字仿真方法，涉及心血管系统。一、根据血液动力学参数和电路参数之间的等效关系，建立与肺循环系统、体循环系统、左心循环系统、右心循环系统等效的四腔室集总参数心血管动态电路模型；二、根据步骤一建立的电路模型，用状态变量分析法分析建立的动态电路，对电路中相关节点建立相应的状态方程；三、根据仿真的需求，设置步骤一、步骤二中的相应参数，并根据步骤一设置的电路模型以及步骤二设置的状态方程，进行求解状态方程得到电路中个结点时间曲线图；四、对步骤三得到的QM进行计算，得到二尖瓣关闭不全时血液返流量VRM、二尖瓣前向输出量VFM以及二尖瓣容积VM。
-
公开(公告)号：CN112084930A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010923734.2
申请日：2020-09-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种全视野数字病理切片的病灶区域分类方法及其系统，构建了CSResNet系统，并对其进行学习训练，从而实现对全视野数字病理切片中病灶区域的自动分割，并对分割出的病灶区域进行进一步分类，判断病灶区域的类别。本发明的CSResNet系统中的残差注意力模块同时结合通道和空间两个方向注意力机制，使网络能够将学习重心转移到特征图中能够决定输入图像类别的关键区域，具有较高的计算效率、分类精度和识别能力。
-
公开(公告)号：CN104835112A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510229054.X
申请日：2015-05-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种肝脏多相期CT图像融合方法，首先利用基于联合直方图的多分辨率CT图像配准方法对源图像序列进行粗配准，接着结合置信连接的区域生长算法实现了肝脏的图像自动分割和基于梯度向量流snake模型的肝脏图像分割，有效的提取肝脏的边缘信息；再对肝脏图像进行基于定向区域生长算法的血管提取，接着对肝实质图像进行基于B样条自由形变变换和基于空间加权互信息的肝脏非刚性配准，精确找到空间同一位置的图像对；最后基于小波变换进行图像融合。本发明针对肝脏CT图像的特点，将图像分割和图像配准过程结合到图像的融合过程中，从而大大提高了融合的精度。
-
公开(公告)号：CN117636449A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311781657.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V40/18 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 一种眼底图像分类方法，涉及深度学习和图像处理领域。包括以下步骤：1)获取已有的眼底图像数据集并进行数据转换、图像预处理和数据的增广处理，得到预处理数据集；2)提取图像特征并进行融合；3)构建包含注意力机制以及特征融合机制的HiFuse网络；将预处理数据集通过VGG‑16网络和HiFuse模型分别进行特征提取，并与步骤2)中的特征进行融合，采用softmax层进行分类，得到眼底病变图像分类结果。在对眼底图像预处理阶段，探索出一种能够较为清晰的提取出眼底图像特征的图像预处理方法，为后续的模型训练提供重要的帮助。将注意力机制和特征融合机制相结合，在眼底图像分类具有更加精确的结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106023151A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610300494.4
申请日：2016-05-09
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B5/0077 , G06T2207/10024
Abstract: 一种开放环境下中医舌象目标检测方法，涉及医学图像处理。1)输入在开放环境下采集的图像A；2)对采集的图像A进行颜色校正，得到校正图像B；3)对步骤2)得到的校正图像B进行图像分割；4)对步骤3)得到的图像C进行区域特征判断；5)对步骤4)得到的候选舌体区域D进行纹理特征判断。首先对图像进行颜色校正的预处理，减少因外界光源色温带来的影响；然后对图像进行分割，得到多个连通区域；并对各连通区域进行特征判断，得到候选舌体区域；最后通过比较区域纹理特征进行判断，判断该候选舌体区域是否为舌象。最终达到对图像中的舌象进行目标检测的目的，即判断当前图片中有没有舌象，如果有，舌象目标在哪。
-
公开(公告)号：CN103699354A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201410011255.8
申请日：2014-01-10
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F7/501
Abstract: 基于链置换反应的分子加法器构建方法，涉及逻辑计算和分子计算。提供一种基于链置换反应的半加器、全加器等分子加法器的构建方法。包括：编码电路的输入与各级输出，形式化表征加法器电路；基于链置换反应多层转化，获得计算机可运行的文件；在Mathematica平台进行化学反应层级分子加法器的仿真，实现分子加法器的构建。基于链置换反应建立分子电路与电子电路的联系，通过计算机软件实现分子加法器的搭建。
-
公开(公告)号：CN101601585B
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN200910112112.5
申请日：2009-07-02
Applicant: 厦门强本科技有限公司 , 厦门大学
Abstract: 基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法，涉及一种医学图像处理方法。提供一种基于CT增强扫描技术的肝脏分段体积测量方法。采用图像处理算法对CT扫描后获得的数据进行处理，获取肝脏器官的表面轮廓以及肝脏内部的管道区域；获取肝脏管道中心线；将管道中心线处理成为一颗树形结构，即结点的数目等于边的数目加一；将肝脏数据投影到一个投影平面，将三维的肝脏分段转换为一个二维的分类；将血管中心线处理成为平滑的血管中心曲线；根据血管中心曲线将肝脏分段，并计算每一段的体积。对基于CT增强扫描技术获取的肝脏数据进行Couinaud肝段划分，可获得肝脏分段体积，对临床具有重要指导意义。
-
公开(公告)号：CN107194937B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710392075.2
申请日：2017-05-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/12 , G06T7/149 , G06T7/45 , G06T7/90 , G06T5/00 , G06K9/62
Abstract: 一种开放环境下中医舌象图像分割方法，涉及医学图像处理。提供可快速并准确地分割出可供后续分析的舌象，以便于进行后续舌象分析的一种开放环境下中医舌象图像分割方法。1)输入在开放环境下采集的图像A；2)对采集的图像A进行颜色校正，得到校正图像B；3)对步骤2)得到的校正图像B进行图像初步分割；4)对步骤3)得到的图像C中的各个连通域进行特征提取；5)对步骤4)提取到的各个凸包的特征，用随机森林分类器计算舌体位置；6)以步骤5)得到的舌体区域D为基础，对图像B进行开放环境下中医舌象图像分割方法。
-
公开(公告)号：CN106023151B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610300494.4
申请日：2016-05-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种开放环境下中医舌象目标检测方法，涉及医学图像处理。1)输入在开放环境下采集的图像A；2)对采集的图像A进行颜色校正，得到校正图像B；3)对步骤2)得到的校正图像B进行图像分割；4)对步骤3)得到的图像C进行区域特征判断；5)对步骤4)得到的候选舌体区域D进行纹理特征判断。首先对图像进行颜色校正的预处理，减少因外界光源色温带来的影响；然后对图像进行分割，得到多个连通区域；并对各连通区域进行特征判断，得到候选舌体区域；最后通过比较区域纹理特征进行判断，判断该候选舌体区域是否为舌象。最终达到对图像中的舌象进行目标检测的目的，即判断当前图片中有没有舌象，如果有，舌象目标在哪。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.016 seconds)
