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公开(公告)号：CN103400385B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201310325484.2
申请日：2013-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏动态集成选择的胃部CT图像疑似淋巴结提取方法，属医学图像处理领域，主要解决疑似淋巴结区域提取时有效背景信息确定困难和复杂性高的问题。其实现过程为：对胃部CT图像运用交互式分割方法提取出脂肪组织区域；对已提取出的脂肪组织区域运用均值漂移进行过分割；提取该过分割区域的灰度直方图特征，组成待分类样本集；利用训练样本学习字典和分类器集成系统；对每一个原子生成原子集成系统；对待分类样本进行稀疏编码并根据原子集成系统输出最终分类结果；将相同类别的过分割区域合并，进而获得胃部CT图像疑似淋巴结区域。本发明能在不标记背景情况下自动提取脂肪组织，并有效地降低了疑似淋巴结区域提取的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN102509296B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110353282.X
申请日：2011-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最大相似性区域合并的胃部CT图像的交互式分割方法，主要解决了现有交互式分割方法分割速度慢，分割效果不理想的问题。其实现过程是：输入胃部CT，并用分水岭方法进行初分割；然后由用户交互式的划不同线段标记目标和背景；计算每个区域的灰度梯度共生矩阵作为区域特征；设定区域间的最大相似性准则，再基于这个准则分两次进行区域合并：第一次先合并大部分背景，第二次合并目标的同时再合并剩余的背景，直到整幅图像被分为目标和背景两部分为止，最后得到分割结果。本发明具有对医学图像分割效果好、实时性强等优点，对不同人的胃部CT图像，分割效果也比较理想。
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公开(公告)号：CN102903103A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210334972.5
申请日：2012-09-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移的活动轮廓模型用于胃部CT序列分割方法。主要解决现有技术对于CT序列图像分割速度慢，容易出现边缘泄露的不足。其实现步骤是：先手动划线圈出第一幅图像待分割目标区域的初始轮廓，用结合区域和边缘的活动轮廓模型进行分割，得到当前图像的目标轮廓；然后重复的将已分割好的图像的目标轮廓迁移到与其相邻的下一幅图像中，作为其初始轮廓，再用GLCV模型进行分割，直到整个序列中的图像都分割完毕。本发明与传统的主动轮廓模型相比，具有速度快、效果好等优点，可用于胃部CT序列图像的分割，对于胃部淋巴结可能出现的目标区域，都能较好的分割出来。
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公开(公告)号：CN102509289A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110326679.X
申请日：2011-10-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼框架下特征匹配细胞分裂方法，主要解决医学序列图像跟踪当中存在的分裂问题，并进一步提高跟踪的正确率。其实现步骤为：(1)分割图像；(2)确定质心；(3)预测跟踪；(4)判断预测点处是否存在细胞；(5)判断被跟踪细胞是否为分裂细胞；(6)重复执行步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)，完成对所有细胞的跟踪，得到细胞的跟踪轨迹段；(7)特征匹配。本发明是在卡尔曼框架下对医学序列图像进行跟踪，在跟踪过程当中加入了基于面积差的判断用于解决医学序列图像中存在的分裂问题，可以更好的跟踪医学序列图像中运动目标，提高计算机辅助医学诊断的正确率。
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公开(公告)号：CN102436551A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110356082.X
申请日：2011-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于目标跟踪的计算机辅助胃癌诊断方法，主要解决医学影像领域中胃癌诊断过程中存在的淋巴结转移判定问题问题。其实现步骤为：(1)分割图像；(2)提取被跟踪目标；(3)预测跟踪；(4)判断是否全部目标预测跟踪完毕，如果全部目标预测跟踪完毕，则进行下一步骤；否则，返回步骤(3)；(5)特征匹配；(6)淋巴结识别。本发明是将计算机辅助医学诊断的方法用于胃癌淋巴结转移的检测，可以在很短的时间内处理大量胃部切片图，较之传统的胃癌淋巴结转移的检测提高了检测速率和正确率，实现胃部切片图淋巴结的自动识别，极大的缩短临床诊断时间，为患者争取更好的治疗时机。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102831614B
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201210332192.7
申请日：2012-09-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于交互式字典迁移的序列医学图像快速分割方法。主要解决现有单幅图像分割速度慢和工作量大的问题。其实现过程是：输入腹部CT序列图像；用mean shift方法对其初分割并以每个像素为中心提取5×5块作为特征；对一幅图像进行交互式分割得到目标和背景；对目标和背景区域分别进行训练生成目标和背景字典后，去逼近序列中未分割的图像，根据误差最小原则将所有像素标记为目标或背景并进行高斯平滑；计算初分割图像中每个区域的目标像素点的密度，去掉密度小的区域后得到分割结果；对于分割不正确的图像进行再次交互式分割；通过字典迁移来更新目标字典。本发明具有对医学图像分割效果好和速度快的优点，可用于对医学CT序列图像的分割。
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公开(公告)号：CN103106408A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310029539.5
申请日：2013-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督分割的胃部CT图像淋巴结自动辅助检测系统，主要解决现有胃部CT图像中感兴趣区域和疑似淋巴结区域自动获取存在漏检区域或遗留无关信息过多的问题。整个系统包括：预处理模块，感兴趣区域提取模块，疑似淋巴结提取模块，淋巴结跟踪提取模块。预处理模块对待检测图像进行预处理，感兴趣区域提取模块对预处理后的图像做进一步处理，得到感兴趣的区域，疑似淋巴结提取模块从感兴趣区域中提取出疑似淋巴结，淋巴结跟踪提取模块对疑似淋巴结进行窗口特征匹配跟踪，并完成淋巴结的标记提取。本发明能自动有效地提取医生感兴趣的疑似淋巴结区域并最终检测出淋巴结，可用于医学图像的处理。
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公开(公告)号：CN102651073A
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN201210101134.3
申请日：2012-04-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏动态集成选择SAR图像地物分类方法，主要解决现有动态集成选择和动态分类器选择算法用于SAR图像地物分类，速度较慢问题。其实现过程是：1)对待分类SAR图像提取小波能量特征；2)从待分类SAR图像上获取训练数据；3)对待分类SAR图像进行区域划分获得待分类数据；4)利用训练样本学习集成系统；5)对每一类训练数据学习一个字典，并获得合成字典；6)对合成字典中每一个原子进行动态集成选择；7)对待分类样本进行稀疏编码；8)根据稀疏系数和原子对应分类器集成对待分类样本标记；9)将待分类样本标记映射到SAR图像中像素点，得到地物分类结果。本发明具有速度快且分类效果好的优点，可用于SAR图像目标识别。
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公开(公告)号：CN102509296A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110353282.X
申请日：2011-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最大相似性区域合并的胃部CT图像的交互式分割方法，主要解决了现有交互式分割方法分割速度慢，分割效果不理想的问题。其实现过程是：输入胃部CT，并用分水岭方法进行初分割；然后由用户交互式的划不同线段标记目标和背景；计算每个区域的灰度梯度共生矩阵作为区域特征；设定区域间的最大相似性准则，再基于这个准则分两次进行区域合并：第一次先合并大部分背景，第二次合并目标的同时再合并剩余的背景，直到整幅图像被分为目标和背景两部分为止，最后得到分割结果。本发明具有对医学图像分割效果好、实时性强等优点，对不同人的胃部CT图像，分割效果也比较理想。
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公开(公告)号：CN102903103B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210334972.5
申请日：2012-09-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移的活动轮廓模型用于胃部CT序列分割方法。主要解决现有技术对于CT序列图像分割速度慢，容易出现边缘泄露的不足。其实现步骤是：先手动划线圈出第一幅图像待分割目标区域的初始轮廓，用结合区域和边缘的活动轮廓模型进行分割，得到当前图像的目标轮廓；然后重复的将已分割好的图像的目标轮廓迁移到与其相邻的下一幅图像中，作为其初始轮廓，再用GLCV模型进行分割，直到整个序列中的图像都分割完毕。本发明与传统的主动轮廓模型相比，具有速度快、效果好等优点，可用于胃部CT序列图像的分割，对于胃部淋巴结可能出现的目标区域，都能较好的分割出来。
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