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公开(公告)号：CN111544021A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010393011.6
申请日：2020-05-11
Applicant: 徐州医科大学
IPC: A61B6/00
Abstract: 本发明公开了一种基于胸部CT的COVID-19疾病进展评价方法及装置，对COVID-19患者的胸部CT图像进行主观评分和手工病灶勾画，构建COVID-19疾病进展CT图像数据集；对COVID-19患者胸部CT图像进行预处理，预处理包括肺部自动分割、纵向配准和切片融合，并将融合后的切片图像与勾画的病灶图像进行相乘，获得融合后的病灶图像；对融合后的病灶图像分别进行方差测量和梯度图像的切比雪夫矩能量测量，得到方差测量值和切比雪夫矩能量测量值；将方差测量值归一化梯度图像的切比雪夫矩能量测量值，得到疾病进展客观分数；将影像科医生的主观分数和疾病进展客观分数进行一致性测量。本发明可以根据COVID-19患者胸部CT自动评价疾病进展，评价结果与放射科医生的评分具有很好的一致性。
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公开(公告)号：CN118261899B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410464575.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 徐州医科大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于DwG2NPAN的无参考多模态医学融合图像质量评价方法，涉及医学图像融合领域，该方法通过模拟人类视觉系统的感知差异，实现对医学融合图像质量的准确评价，旨在解决当前医学融合图像质量评价过程中缺乏客观、可靠参考标准的问题。本发明主要由扩散模型辅助生成式对抗网络引导的差异感知模块和基于注意力的质量评估网络组成，通过构建名为DwG2NPAN的创新模型，充分利用GAN在图像生成方面的优势，结合扩散模型的特性，以低质量融合图像为输入，生成高质量的融合图像，为医学融合图像的质量评价提供客观、可靠的参考标准。
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公开(公告)号：CN118261899A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410464575.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 徐州医科大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于DwG2NPAN的无参考多模态医学融合图像质量评价方法，涉及医学图像融合领域，该方法通过模拟人类视觉系统的感知差异，实现对医学融合图像质量的准确评价，旨在解决当前医学融合图像质量评价过程中缺乏客观、可靠参考标准的问题。本发明主要由扩散模型辅助生成式对抗网络引导的差异感知模块和基于注意力的质量评估网络组成，通过构建名为DwG2NPAN的创新模型，充分利用GAN在图像生成方面的优势，结合扩散模型的特性，以低质量融合图像为输入，生成高质量的融合图像，为医学融合图像的质量评价提供客观、可靠的参考标准。
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公开(公告)号：CN111544021B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202010393011.6
申请日：2020-05-11
Applicant: 徐州医科大学
IPC: A61B6/00
Abstract: 本发明公开了一种基于胸部CT的COVID‑19疾病进展评价方法及装置，对COVID‑19患者的胸部CT图像进行主观评分和手工病灶勾画，构建COVID‑19疾病进展CT图像数据集；对COVID‑19患者胸部CT图像进行预处理，预处理包括肺部自动分割、纵向配准和切片融合，并将融合后的切片图像与勾画的病灶图像进行相乘，获得融合后的病灶图像；对融合后的病灶图像分别进行方差测量和梯度图像的切比雪夫矩能量测量，得到方差测量值和切比雪夫矩能量测量值；将方差测量值归一化梯度图像的切比雪夫矩能量测量值，得到疾病进展客观分数；将影像科医生的主观分数和疾病进展客观分数进行一致性测量。本发明可以根据COVID‑19患者胸部CT自动评价疾病进展，评价结果与放射科医生的评分具有很好的一致性。
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