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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109938841B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910282900.2
申请日：2019-04-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B34/20
Abstract: 本发明提出一种基于多目相机坐标融合的手术器械导航系统，该系统包括：相机模块，在手术过程中获得手术器械以及病人的位置信息，动态基准、手术器械以及病人身上都安装了定位器；决策模块，根据相机获得的图像，进行决策；计算模块，在决策模块判断相机信息有效后，通过计算得出定位器所绑定的动态基准、手术器械的世界坐标以及病人的位置坐标；位置确定模块，在获得世界坐标之后对应确定三维的位置；显示模块，将对应的病人的位置与手术器械的位置进行实时的显示。本发明能够精确地确定手术中手术器械以及病人的位置，精确导航，实现手术的良好效果。
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公开(公告)号：CN110599434B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201910825930.3
申请日：2019-09-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种结合像素灰度概率信息的图谱标签融合方法，涉及医学图像自动分割技术领域。医学图像中组织边界处像素值比较接近，甚至相同的像素值可能隶属于不同的组织，导致组织边界区域很难实现自动分割。本发明在基于相似权重的标签融合方法中引入了像素灰度概率信息，有效的改善了组织边界区域的分割结果。首先通过大量的分割测试为不同空间位置的图像设定不同的像素灰度概率系数，然后根据目标图像的空间位置匹配最适像素灰度概率系数，最后采用本发明提出的标签融合方法实现目标组织分割。
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公开(公告)号：CN109938841A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910282900.2
申请日：2019-04-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B34/20
Abstract: 本发明提出一种基于多目相机坐标融合的手术器械导航系统，该系统包括：相机模块，在手术过程中获得手术器械以及病人的位置信息，动态基准、手术器械以及病人身上都安装了定位器；决策模块，根据相机获得的图像，进行决策；计算模块，在决策模块判断相机信息有效后，通过计算得出定位器所绑定的动态基准、手术器械的世界坐标以及病人的位置坐标；位置确定模块，在获得世界坐标之后对应确定三维的位置；显示模块，将对应的病人的位置与手术器械的位置进行实时的显示。本发明能够精确地确定手术中手术器械以及病人的位置，精确导航，实现手术的良好效果。
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公开(公告)号：CN110599434A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910825930.3
申请日：2019-09-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种结合像素灰度概率信息的图谱标签融合方法，涉及医学图像自动分割技术领域。医学图像中组织边界处像素值比较接近，甚至相同的像素值可能隶属于不同的组织，导致组织边界区域很难实现自动分割。本发明在基于相似权重的标签融合方法中引入了像素灰度概率信息，有效的改善了组织边界区域的分割结果。首先通过大量的分割测试为不同空间位置的图像设定不同的像素灰度概率系数，然后根据目标图像的空间位置匹配最适像素灰度概率系数，最后采用本发明提出的标签融合方法实现目标组织分割。
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公开(公告)号：CN110428392A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910850346.3
申请日：2019-09-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于字典学习和低秩表示的医学图像融合方法，该方法包括以下步骤：首先，使用窗口滑动技术分割图像，并根据梯度直方图特征(HOG)对多源图像样本进行分类；其次，将其转换成向量，进行字典学习，通过多次迭代奇异值分解方法(K-SVD)训练字典；然后使用低秩表示(LRR)方法，获得低秩表示的系数；再然后通过1范数最大原则以及融合规则，获得初步的融合图像；最后通过图像补偿，来获得最终的融合图像。本发明不管是在图像主观视觉方面，还是客观指标方面，到达到良好效果，获得质量较好的融合图像。
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