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公开(公告)号：CN108460748A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810398258.X
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，尤其提供一种乳腺肿瘤分析用特征训练参数获取方法及系统来提高后续分类的准确率，以及提供一种乳腺肿瘤诊断系统来提高乳腺肿瘤诊断的准确率。乳腺肿瘤分析用特征训练参数获取方法包括获取乳腺影像序列并对其进行降噪处理，从降噪处理后的乳腺影像序列中分割获取乳腺肿瘤区域，然后获取对侧乳腺所对应的感兴趣区域，之后通过计算乳腺影像序列中乳腺肿瘤区域和感兴趣区域内的信号平均强度绘制双侧时间强度曲线，并基于双侧时间强度曲线分别提取多个特征，并且获得双侧差异特征，然后从双侧差异特征中筛选出多个有效差异特征，多个有效差异特征作为特征训练参数。获取系统用于上述方法，乳腺肿瘤诊断系统包括获取系统。
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公开(公告)号：CN107507171A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710669943.7
申请日：2017-08-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种肺部CT图像气道三维骨架树状结构提取及标记方法，采用三维种子生长法获取肺部CT图像中的气管树三维模型；采用形态学的闭运算对气管树三维模型进行预处理；采用改进的拓扑细化法提取气管树三维模型中的肺部气管树骨架点；采用多叉数提取法提取肺部气管树骨架树状结构；对肺部气管树骨架树状结构进行分级标记。本发明方法在提取人体肺部气管树骨架时，采用拓扑细化方法并在此的基础上做了改进，根据人体肺部气管树分割图像中的特殊情况，提出相应的解决办法，提高算法的实用性。利用多叉树遍历思路提取人体肺部气管树树状结构，同时对树状结构进行分级，为人体肺部气管树的量化分析打好了基础。
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公开(公告)号：CN117462143A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210296066.4
申请日：2022-03-24
Applicant: 东北大学 , 深圳静美大健康科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种康复训练的方法及装置、电子设备和存储介质，其中，所述的康复训练的方法，包括：获取运动想象指令及预设分类模型；采集所述运动想象指令对应运动想象的脑电信号；利用所述预设分类模型，根据所述脑电信号进行分类，得到分类结果；根据所述分类结果生成动作任务，以执行所述动作任务，完成康复训练。本公开实施例可实现患者的康复训练。
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公开(公告)号：CN113269711B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110368009.8
申请日：2021-04-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本公开涉及一种脑图像的处理方法及装置、电子设备与存储介质，涉及闹图像处理技术领域。其中，所述的脑图像的处理方法，包括：获取左脑图像及右脑图像；根据所述左脑图像及右脑图像确定左脑及右脑的差异特征；基于所述差异特征确定是否存在脑病变。可以基于左脑图像及右脑图像的差异特征，快速并准确地确定是否存在脑病变。
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公开(公告)号：CN117218133A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310941660.9
申请日：2023-07-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06T5/50 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/096
Abstract: 本公开涉及一种肺图像处理方法，涉及医学图像处理技术领域，包括：利用第一数目的第一肺图像及其对应的肺血管标签图像对第一分割模型进行训练；并基于训练后的第一分割模型对第二数目的第二肺图像进行肺血管分割，得到对应的第一肺血管分割图像；对所述对应的第一肺血管分割图像进行选择，得到选择的第一肺血管分割图像；并利用所述第一数目的第一肺图像及其对应的肺血管标签图像、选择的第一肺血管分割图像及其对应的第二肺图像对第二分割模型进行训练；并基于所述训练的第二分割模型对选择后剩余第三数目的第二肺图像进行肺血管分割，得到对应的第二肺血管分割图像。本公开实施例可实现血管的分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116958103A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310941656.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T11/00 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本公开涉及一种COPD表型确定方法及装置、电子设备和存储介质，涉及COPD表型智能预测技术领域。其中，所述方法，包括：获取吸气相图像及多个设定阈值区间；利用预设气道分割模型，对所述吸气相图像进行气道分割，得到对应的吸气相气道图像；利用预设合成器，将所述吸气相图像合成为对应的合成呼气相图像；根据所述吸气相图像及对应的所述合成呼气相图像、多个设定阈值区间，确定第一参数响应图；利用所述吸气相气道图像或所述呼气相气道图像对所述第一参数响应图进行设定气道剔除修正，进而确定COPD表型。本公开实施例可实现COPD表型的智能确定。
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公开(公告)号：CN115170464A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210507864.7
申请日：2022-05-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/80 , G16H30/20 , G16H50/20 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种肺图像的处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及慢阻肺识别技术领域。其中，所述的肺图像的处理方法，包括：获取预设分类模型、待处理的肺图像及其对应的肺区域图像及气道图像；分别基于所述预设分类模型，利用所述待处理的肺图像、所述肺区域图像及所述气道图像得到对应的第一分类结果、第二分类结果及第三分类结果；基于所述第一分类结果、所述第二分类结果及所述第三分类结果，进行慢阻肺的识别。本公开实施例可实现慢阻肺的识别。
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公开(公告)号：CN109065165B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810827874.2
申请日：2018-07-25
Applicant: 东北大学 , 沈阳医学院附属中心医院
Abstract: 本发明提供一种基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法首先采集来自同一家医院的COPD患者和健康人的多层CT图像文件，生成健康人和COPD患者的重建气道树图像，并转换不同的视角对生成的健康人和COPD患者的重建气道树图像进行截图，然后去除所截取气道树图像的多余背景信息，并基于卷积神经网络进行训练并分类，预测测试集中是否有人患有COPD；最后对重建气道树截取的图像集进行十字交叉验证，保证预测结果的准确性。本发明提供的基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法，将作为一种初步筛选该疾病的技术手段，准确且高效，有效避免了误诊和漏诊；同时也免去了肺功能检查的复杂过程，大大减少了医院工作量。
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公开(公告)号：CN107507197B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201710712015.4
申请日：2017-08-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于聚类算法和卷积神经网络的肺实质提取方法，本发明采用聚类算法对肺部CT图像进行预处理，得到CT图像的肺实质区域和非肺实质区域的数据集，将已知的肺部CT图像的数据集划分为训练集和验证集，将未知的肺部CT图像的数据集作为测试集；建立卷积神经网络模型，采用训练集和验证集数据对卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型；将测试集输入训练后的卷积神经网络模型中，得到CT图像肺实质区域，实现了对未知患者的肺部CT图像进行肺实质区域提取功能，并对下一阶段自动搜寻肺癌区域垒下基础，有助于下一阶段的肺癌提取、分类。
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公开(公告)号：CN104267360A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410446339.4
申请日：2014-09-03
Applicant: 东北大学
IPC: G01R33/44
Abstract: 一种微型核磁共振的射频信号发生装置及方法，该装置包括：单片机、DDS器件、低通滤波电路、数模转换器、电流电压转换器和混频器；其中，主要由单片机、DDS器件和低通滤波电路构成高频激励信号发生单元；主要由单片机、数模转换器和电流电压转换器构成选层包络信号发生单元；方法包括：产生选层包络信号的数字化数据；对DDS器件进行配置，并将DDS器件产生的正交信号通过低通滤波电路输入到混频器；单片机读取选层包络信号的数字化数据，并通过数模转换器和电流电压转换器将选层包络信号输入到混频器的另一个输入端；混频器进行混频处理，输出核磁共振射频信号。本发明实现了核磁共振的射频信号发生电路的微型化、数字化。
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