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公开(公告)号：CN104134206A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410336591.X
申请日：2014-07-15
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于三维二值特征描述子的CT体数据快速匹配方法，含有如下步骤：1：输入待拼接的两个CT体数据，并完成对其的特征点检测；2：确定特征点邻域内采样点的固定采样样式；3：将特征点邻域内的采样点组合成点对，并根据点对之间的灰度大小关系计算每个特征点的主方向；4：计算特征点在二维平面上的主方向，并以此二维平面上的主方向作为辅方向；5：根据特征点的主方向和辅方向对其进行方向规定化；6：在进行方向规定化后的特征点邻域内，计算特征点的二值特征描述，得到对应每个特征点的两种描述子；7：对两个CT体数据中的特征点进行匹配。本发明有效地提高了CT体数据中三维特征点匹配的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN102609908A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210010808.9
申请日：2012-01-13
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种CT透射成像射束硬化校正方法，特别是涉及一种基于基图像TV最小化模型的CT射束硬化校正方法。一种基于基图像TV模型的CT射束硬化校正方法，在建立带有可调参数的射束硬化校正模型的基础上，通过下述步骤完成：首先，在不同的可调参数条件下，原始投影数据经该模型预处理变换得到多组预处理投影序列，然后，分别对预处理投影序列进行重建得到一系列校正基图像，并以目标图像的全变分函数作为代价函数，通过迭代法求得加权系数最优解，最后，将得到的系列基图像加权求和，形成最终重建图像。与传统方法相比，不需要扫描件材质、射线源条件等先验知识，不受外在条件限制，通用性强；在确定加权系数时是对线性组合求解，因此具有计算复杂度小，运算时间短的优点。
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公开(公告)号：CN103778240B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410046388.9
申请日：2014-02-10
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于功能磁共振成像和图像字典稀疏分解的图像检索方法，含有如下步骤：1：待检索图像输入后，通过语义提取操作模块进行图像语义的提取，获得当前输入图像的类别，并构造与当前输入图像具有相似语义的相似语义子图像库；语义提取操作模块一方面利用人脑智能对刺激图像进行表达，获得人脑某些脑区对视觉图像刺激的响应；另一方面，应用机器智能对刺激图像进行表达，获得视觉图像刺激在过完备字典上的分解系数；对以上两方面获得的信息进行融合，得到图像语义特征，输入分类器进行分类；2：通过图像匹配操作模块在相似语义子图像库中进行图像检索，输出与当前输入图像引起的脑响应类似的图像；本发明提高了图像检索系统的准确率。
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公开(公告)号：CN103390285B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310286929.0
申请日：2013-07-09
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘引导的锥束CT不完全角度重建方法，具体含有如下步骤：步骤1：估计初始图像：利用扫描到的投影数据估计初始重建图像；步骤2：图像边缘提取；步骤3：设计加权因子；步骤4：更新优化模型；步骤5：基于稀疏优化锥束CT不完全角度重建；步骤6：判断重建质量是否达到要求？如是，则执行步骤7；如不是，则执行步骤2；步骤7：结束；本发明提供了一种效率高、重建图像质量好的基于边缘引导的锥束CT不完全角度重建方法。
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公开(公告)号：CN105205842A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510545646.2
申请日：2015-08-31
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种X射线成像系统中的变电流投影融合方法，克服了现有技术中，已有变电流投影融合技术中，人工选择融合阈值的缺陷问题。该发明具体步骤如下：（1）采集成像物体在各投影角度下不同电流的投影数据；（2）构造不同电流投影的灰度值-有效边缘梯度序列；（3）使用动态时间弯曲方法求解最佳融合阈值；（4）计算缩放因子；（5）投影图像融合；（6）CT图像重建。该发明方法能够避免人工选择融合阈值的主观性，有效扩展探测器的动态范围。探测器动态范围得到扩展后，实验对于探测器的成像需求得到降低，从而减少硬件成本。基于融合后投影的CT图像SNR优于传统人工选择固定阈值的融合方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103823984A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201410076298.4
申请日：2014-03-04
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种脑网络动态差异实时度量方法，含有如下步骤：步骤1：针对某一被试对象获取fMRI训练数据，根据该fMRI训练数据计算脑网络的两个待比较DCM模型；步骤2：根据两个待比较DCM模型定义参考模型；步骤3：计算两个待比较DCM模型的先验分布；步骤4：参考模型后验参数估计；步骤5：计算脑网络动态差异值，并输出计算结果；步骤6：判断是否有新的fMRI实时数据y；如有，执行步骤7；如没有，执行步骤8；步骤7：获取下一个时刻的fMRI实时数据y，然后，执行步骤4；步骤8：结束。本发明速度快，可实现脑网络动态差异的实时度量。
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公开(公告)号：CN103778240A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410046388.9
申请日：2014-02-10
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G06F17/30256
Abstract: 本发明涉及一种基于功能磁共振成像和图像字典稀疏分解的图像检索方法，含有如下步骤：1：待检索图像输入后，通过语义提取操作模块进行图像语义的提取，获得当前输入图像的类别，并构造与当前输入图像具有相似语义的相似语义子图像库；语义提取操作模块一方面利用人脑智能对刺激图像进行表达，获得人脑某些脑区对视觉图像刺激的响应；另一方面，应用机器智能对刺激图像进行表达，获得视觉图像刺激在过完备字典上的分解系数；对以上两方面获得的信息进行融合，得到图像语义特征，输入分类器进行分类；2：通过图像匹配操作模块在相似语义子图像库中进行图像检索，输出与当前输入图像引起的脑响应类似的图像；本发明提高了图像检索系统的准确率。
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公开(公告)号：CN102779350B
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201210186379.0
申请日：2012-06-07
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及一种锥束CT迭代重建算法，特别是涉及一种锥束CT迭代重建算法投影矩阵构建方法。本发明针对锥束CT迭代重建算法投影矩阵的高精度刻画问题，提出了基于有限元模型和Radon算子的投影矩阵刻画方法。结合射线覆盖模型和基函数模型各自的特点，从一幅连续三维自然图像的数学刻画出发，按照射线投影规律，充分考虑对投影各物理过程的数学刻画，提出一种新的投影矩阵刻画方法，对投影过程进行了更为充分的刻画。实验结果表明，本发明有效提高了模型的刻画精度和重建的质量。
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公开(公告)号：CN102609978B
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201210010806.X
申请日：2012-01-13
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CUDA架构的GPU加速锥束CT图像重建的方法；具体为：在CUDA编程模型中，采用GPU进行锥束CT图像重建算法的运算，锥束CT图像重建采用FDK算法，构建CPU和GPU协作的CPU-GPU异构计算模式，将算法划分为M个子任务，每个子任务的结构包括两个部分：数据和在数据上施加的运算，根据各个子任务的特点将其调度到不同的硬件上执行，子任务分为串行子任务和并行子任务，其中，CPU负责子任务的调度和串行子任务的执行，GPU负责并行子任务的执行，CPU与GPU之间通过PCI-E总线进行通信；本发明提供了一种计算速度快的基于CUDA架构的GPU加速锥束CT图像重建的方法。
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公开(公告)号：CN103279644A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310153660.9
申请日：2013-04-27
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种fMRI头动的实时监测与反馈方法，含有下列步骤：步骤1：将数据处理终端与MRI系统的主控机用网络连接在一起；步骤2：数据处理终端对主控机中的fMRI数据的存储目录进行监控；步骤3：头动参数计算：数据处理终端实时读取主控机中的DICOM格式的文件，并采用经典的刚体变换方法进行头动校正，最终得出六个头动参数；步骤4：进行头动参数显示：数据处理终端将步骤3中得出的六个头动参数以图表的形式显示出来；步骤5：头动视觉反馈：数据处理终端将步骤3中得出的六个头动参数分别映射到对应的坐标系中，并沿着坐标方向设置指示进度条；本发明可提高fMRI的数据质量。
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