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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109584997B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811260392.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：从待分割的颅内动脉瘤图像上，获取颅内载瘤血管的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。
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公开(公告)号：CN110599527A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910781891.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 首都医科大学宣武医院
IPC: G06T7/33
Abstract: 本说明书实施例公开了一种MRA影像数据的配准方法及装置，所述方法包括：获取待处理的MRA影像数据，其中，所述MRA影像数据包括第一影像数据和第二影像数据；将所述第一影像数据作为参考图像，所述第二影像数据作为浮动图像，将所述第二影像数据与所述第一影像数据进行配准。采用本说明书实施例提供的方法，能够自动实现MRA影像数据的配准，以提高后续动脉瘤的诊断结果和/或随访结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109584997A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811260392.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：从待分割的颅内动脉瘤图像上，获取颅内载瘤血管的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。
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公开(公告)号：CN109584261B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811260363.3
申请日：2018-10-26
Applicant: 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的分割方法及系统，该方法包括：从待分割的颅内载瘤血管图像上，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像的树状中心线，计算所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径，进行颅内动脉瘤图像的分割。该方法提供了一种分割精度较好、分割效率较高的颅内动脉瘤图像的分割方法，实现了颅内动脉瘤图像的自动分割。
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公开(公告)号：CN109584261A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811260363.3
申请日：2018-10-26
Applicant: 首都医科大学宣武医院
Abstract: 本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的分割方法及系统，该方法包括：从待分割的颅内载瘤血管图像上，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像的树状中心线，计算所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径，进行颅内动脉瘤图像的分割。该方法提供了一种分割精度较好、分割效率较高的颅内动脉瘤图像的分割方法，实现了颅内动脉瘤图像的自动分割。
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