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公开(公告)号：CN102215406B
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201110198330.2
申请日：2011-07-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DCT变换的分段编码信号的快速解码方法，属于信号处理技术领域。本发明将长度为N/5的信号序列{am},{bm},{cm},{dm},{em},（m=0,1,…,N/5–1）的DCT域系数{Ai},{Bi},{Ci},{Di},{Ei},（i=0,1,…,N/5–1）转换为长度为N的原始编码信号序列{xn},（n=0,1,…,N–1）的DCT域系数{Xk}（k=0,1,…,N–1）,其中{Xk}的计算分成{X5i},{X5i+1},{X5i+2},{X5i+3},{X5i+4},（i=0,1,…,N/5–1）五个部分分别进行计算，减少了DCT变换次数，从而降低了解码过程的计算复杂度。相比现有技术，本发明方法具有较低的复杂度，解码实时性更好。
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公开(公告)号：CN102024267B
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201010595896.4
申请日：2010-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于小波空间方向性滤波的低剂量CT图像处理方法，属于计算机断层显像技术领域。本发明方法首先使用静态小波变换对待处理的低剂量CT图像进行单层分解，然后对水平、垂直和对角方向的高频细节图像分别进行垂直和水平方向的一维非线性扩散滤波来抑制星条状伪影在不同方向的高频细节图像中的信息强度，然后根据处理后的水平、垂直和对角方向的高频细节图像以及原来的低频图像进行逆静态小波变换来重建得到伪影得到抑制的CT图像，然后利用现有的大邻域加权平均噪声抑制方法对图像进行进一步处理。本发明方法可以有效抑制低剂量CT图像内的星条状伪影和噪声，提高低剂量CT图像质量，使其满足临床诊断的质量要求。
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公开(公告)号：CN1799506A
公开(公告)日：2006-07-12
申请号：CN200510122610.X
申请日：2005-11-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于构建成像图像的迭代间曲率流滤波加权最小二乘正电子发射断层成像方法，首先获取观测数据，确定初始图像的规模，将观测数据中的各个分量进行逐个与1比较，与误差方差中的各个分量逐个对应相除等后将中间图像进行曲率流滤波，可得到作为初始图像的滤波图像，重复这个过程直到重建后的图像收敛，可得到最终成像的图像；本发明结合当前PET成像数据的特点，在现有最小二乘方法迭代过程中加入曲率流滤波机制，以此来抑制图像噪化，提高成像图像的质量，实现较为简单，处理速度较快，对抑制重建图像的背景干扰也有着良好的效果。
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公开(公告)号：CN1775172A
公开(公告)日：2006-05-24
申请号：CN200510122611.4
申请日：2005-11-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于独立成份空间相关性消除功能磁共振数据噪声的方法，先对图像的灰质区域和脑脊液区域进行图像分割，分别对其进行主成份分析、频谱分析，确定并消除主成分分量中的随机噪声成分，重建消除随机噪声后的灰质数据和脑脊液数据，对重建后数据进行独立成份分解，利用独立成份分别构造矩阵，再进行典型相关分后，排序，将这些成分置零后得到一组新的独立成份，重建消除各种噪声成份后的数据，重复以上步骤直至消除各层灰质数据与脑脊液数据中相关最大的各种噪声成分。本发明能够有效地消除多层功能磁共振数据中生理噪声，能够消除与脑脊液区域数据中相关最大的其它低频噪声成份，较好地实现了多层功能磁共振数据中噪声的消除。
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公开(公告)号：CN106373163B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610749611.5
申请日：2016-08-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维投影图区别性特征表示的低剂量CT成像方法，包括以下步骤：1获取标准剂量CT三维投影图样本，模拟出对应的低剂量噪声三维投影图样本；2在标准剂量CT三维投影图样本中选取若干衰减特征图像块，去均值和归一化，组成衰减特征字典，在噪声三维投影图样本中选取若干噪声图像块，去均值和归一化，构成噪声伪影字典；3将临床低剂量CT三维投影图用衰减特征字典和噪声伪影字典组合成的三维区别性字典表示，得到衰减特征投影图和噪声投影图；4对衰减特征投影图重建，获得低剂量CT重建图像。该方法可以分离低剂量CT投影图中的噪声和衰减特征结构成分，通过衰减特征投影图的重建，可以获得满足临床分析和诊断要求的CT图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109035255A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810677366.0
申请日：2018-06-27
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06N3/0454 , G06T7/136 , G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的CT图像中带夹层主动脉分割方法。本发明提出了结合三维卷积神经网络和二维卷积神经网络的CT带夹层主动脉分割算法，使用三维卷积神经网络将三维体数据分成两部分，再使用两个二维卷积神经网络分别对这两部分进行分割，得到最终的分割结果。本发明可以有效的从包含带夹层主动脉的CT图像中分割出带夹层的主动脉，克服了传统的单纯使用三维全卷积神经网络由于输入图像分辨率与GPU显存容量之间的矛盾导致分割精度上的不足，以及单纯使用二维卷积神经网络由于丢失三维信息导致的分割效果不稳定的缺陷，具有良好的分割效果。
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公开(公告)号：CN105118066B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201510590901.5
申请日：2015-09-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三维区别性特征表示的低剂量CT图像分解方法，首先对体模进行扫描，获得一组对应的低剂量和正常剂量下体模CT图像；之后通过选取正常剂量的体模CT图像中的特征块组成特征字典，通过将低剂量和正常剂量体模CT图像相减得到低剂量下的噪声伪影图像，选取噪声伪影图像中的特征块组成噪声伪影字典；最后利用特征字典和噪声伪影字典组成的三维区别性字典来表示临床低剂量CT图像，得到特征字典表示的特征图像和噪声伪影字典表示的噪声伪影图像，从而实现低剂量CT图像的分解。本发明可以将低剂量CT图像中的噪声及星条状伪影和特征结构成分有效的分离，满足临床分析和诊断的质量要求，提高低剂量CT图像使用效率。
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公开(公告)号：CN106373163A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610749611.5
申请日：2016-08-29
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06T11/008 , G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于三维投影图区别性特征表示的低剂量CT成像方法，包括以下步骤：1获取标准剂量CT三维投影图样本，模拟出对应的低剂量噪声三维投影图样本；2在标准剂量CT三维投影图样本中选取若干衰减特征图像块，去均值和归一化，组成衰减特征字典，在噪声三维投影图样本中选取若干噪声图像块，去均值和归一化，构成噪声伪影字典；3将临床低剂量CT三维投影图用衰减特征字典和噪声伪影字典组合成的三维区别性字典表示，得到衰减特征投影图和噪声投影图；4对衰减特征投影图重建，获得低剂量CT重建图像。该方法可以分离低剂量CT投影图中的噪声和衰减特征结构成分，通过衰减特征投影图的重建，可以获得满足临床分析和诊断要求的CT图像。
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公开(公告)号：CN103519833B
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201310222522.1
申请日：2013-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: A61B6/00
Abstract: 本发明公开了一种旋转C型臂X射线机的三维校正重建方法，包括如下步骤：将校正模体放置在旋转C型臂X射线机扫描区域；利用旋转C型臂X射线机校正模体进行旋转扫描获得校正模体投影图像序列；根据校正模体投影图像自动标记钢珠的投影位置，分别对每一幅校正模体投影图像计算倾斜角度和中心点偏移量；在获得倾斜角度和中心点偏移量后，对旋转C型臂X射线机的正常扫描获得的投影图像进行倾斜校正和中心点偏移校正；利用FDK重建算法，对校正后的投影图像进行三维重建。本发明利用投影图校正方法，能够快速稳定的求解出旋转C型臂X射线机的几何扫描参数，完成支持三维体数据重建的三维扫描。
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