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公开(公告)号：CN114266788B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202111612174.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于计算机辅助诊断、医学图像处理、超声断层成像、医学图像分析领域，具体公开了一种基于超声断层成像反射图像凸目标的抗伪影特征提取方法，包括步骤：(1)通过选择节点的方式绘制针对凸目标的初始凸壳；(2)计算目标表示像素的几何重心O1；(3)节点更新迭代；(4)节点拟合整形，整形后的新节点相连得到的轮廓线对应包围的区域即为提取得到的凸目标的对应成像。本发明通过对方法的整体流程设计、以及迭代条件等细节进行改进，使得本发明中基于超声断层成像反射图像凸目标的抗伪影特征提取方法，能够针对医学超声断层成像设备的反射图像，特征提取准确有效，同时对于伪影和噪声具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112911270B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110046330.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N13/327 , H04N13/302 , H04N13/363
Abstract: 本发明属于三维图像显示领域，公开了一种用于100％offset三维切片式投影成像系统的图像修正方法，包括以下步骤：(1)对100％offset三维切片式投影成像系统进行初始校正；(2)建立三维空间直角坐标系，确定初始位置投影图像顶点坐标A、B、C、D；(3)计算旋转γ角度后对应的三维空间坐标A1、B1、C1、D1；(4)计算E、F、M、N四点；(5)确定误差向量，进行二次修正；(6)将矩形切片图像填充至二次修正后的图像源中，即能够在目标成像屏上得到期望的投影，实现图像修正。本发明通过对修正方法的整体流程设计等进行改进，利用各步骤之间的整体配合，能够对三维切片图像进行有效修正，避免在投影时投影图像梯形形变严重、溢出屏幕等负面情况的发生。
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公开(公告)号：CN112911270A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110046330.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N13/327 , H04N13/302 , H04N13/363
Abstract: 本发明属于三维图像显示领域，公开了一种用于100％offset三维切片式投影成像系统的图像修正方法，包括以下步骤：(1)对100％offset三维切片式投影成像系统进行初始校正；(2)建立三维空间直角坐标系，确定初始位置投影图像顶点坐标A、B、C、D；(3)计算旋转γ角度后对应的三维空间坐标A1、B1、C1、D1；(4)计算E、F、M、N四点；(5)确定误差向量，进行二次修正；(6)将矩形切片图像填充至二次修正后的图像源中，即能够在目标成像屏上得到期望的投影，实现图像修正。本发明通过对修正方法的整体流程设计等进行改进，利用各步骤之间的整体配合，能够对三维切片图像进行有效修正，避免在投影时投影图像梯形形变严重、溢出屏幕等负面情况的发生。
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公开(公告)号：CN103455709A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310328588.9
申请日：2013-07-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种数字高程模型DEM超分辨率的方法，包括：建立高分辨率DEM与低分辨率DEM的位置映射，对每一个低分辨率DEM测试区的子区域在低分辨率DEM搜索区进行相似块查找与相似性估计，选取相似性最高的一系列子区域作为相似块，将查找到的一系列相似块映射回高分辨率DEM实测区,将这些对应的高分辨率DEM实测区子区域块按其对应的相似权重相加得到一个新的子区域,将上述超分辨率后的高分辨率DEM缺失区的子区域拼接起来，加上高分辨率DEM实测区已有的数据就为一个完整的高分辨率DEM。通过本发明，减少了户外作业的工作量，有效地控制了成本，相对于基于不确定分析的方法而言，增加了DEM的应用精度。
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公开(公告)号：CN102800089A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210218222.1
申请日：2012-06-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于颈部超声图像的主颈动脉血管提取和厚度测量方法，具体为：读取颈部超声三维体数据，基于主颈动脉分叉点标记主颈动脉中轴；对颈部超声三维体数据按三视图方向，依次投影切分得到二维横断面、冠状面和矢状面序列图像；分别对二维横断面、冠状面和矢状面序列图像做预处理、分割、重建或内中膜厚度统计，得到最终的颈部超声主颈动脉血管壁内外轮廓和血管壁厚度等相关信息。本发明克服现有计算机辅助诊断中血管分割方法计算复杂度大，不能准确测量血管管壁厚度，主观因素易造成误差等缺点，能够完整、快速、准确地得到颈部超声主颈动脉血管壁内外轮廓和血管壁厚度。本发明与手动分割方法相比，操作快捷，可用于颈部粥样硬化以及心血管疾病的辅助诊断和防治。
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公开(公告)号：CN113592794B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110808496.5
申请日：2021-07-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种基于混合注意力机制的2D卷积神经网络的脊椎图分割方法，包括以下步骤：(1)建立训练集；(2)对待分割的原始脊椎CT图像进行预处理；络，并训练；(4)将待分割样本输入至网络，即可输出得到脊椎CT图像分割结果。本发明通过对分割方法的整体流程设计、关键的卷积神经网络的结构及配合作用方式，以及相应分割系统的功能模块设计等进行改进，与现有技术相比能够有效解决脊椎CT图像自动化分割的问题，能够高效地将脊椎区域从脊椎CT图像中提取出来。(3)建立带有混合注意力机制的2D卷积神经网
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公开(公告)号：CN112669209B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202011546695.5
申请日：2020-12-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种三维医学图像超分辨率重建方法和系统，属于医学图像处理领域。本发明将三维超分辨率问题分解为单张切片超分辨率重建及相邻切片间内容相关性两个问题的组合，通过多通道二维卷积神经网络对三维医学图像数据进行超分辨率重建，多通道网络结构充分考虑了相邻切片的高相关性。图像超分辨率重建部分的参数通过大量二维高分辨率医学图像进行训练，之后冻结重建部分参数，利用少量三维数据训练多通道输出层的权重参数。由于多通道网络仅需训练新输出层的序列图像的权重等参数，这样仅需要少量的三维高分辨率图像即可完成网络训练。本质上为二维网络，相比于三维网络，需要的三维数据大大减少，训练难度也大大降低。
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公开(公告)号：CN110827242B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911009620.0
申请日：2019-10-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，公开了一种基于卷积神经网络的颅内动脉瘤检测方法及系统，其中检测方法是基于三维时间飞跃磁共振血管成像图像(3D Time‑of‑Flight MR Angiography,3D TOF MRA)，先对血管进行提取，接着沿血管的中心线提取一系列的立方体体素块，作为感兴趣区域(Region of Interest,ROI)，对每个感兴趣区域ROI进行多个方向上的最大密度投影，得到最大密度投影图(Maximal Intensity Projection,MIP)；通过将MIP图作为输入并使用经过训练的卷积神经网络对MIP图进行分类，得到的分类结果反映ROI中是否包含动脉瘤，进而判断待检测对象是否存在颅内动脉瘤。本发明通过对方法整体流程处理、及相应系统装置中各个功能模块组件的设置方式进行改进，使检测方法及系统具有较高的分类准确率和敏感度。
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公开(公告)号：CN109492668B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811177810.9
申请日：2018-10-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道卷积神经网络的MRI不同期多模图像表征方法，包括以下步骤：(1)采集一系列已配准的MRI不同期图像；(2)对这些图像进行标准化处理；(3)构建多通道卷积神经网络，并对其进行训练；(4)将待表征的某一期MRI图像经标准化处理后输入到多通道卷积神经网络中，从而输出得到表征结果。本发明将卷积神经网络引入到图像表征中，通过网络自主学习不同模态间的相似特征，由此可解决现有表征方法相似度低、鲁棒性差的技术问题，输出的表征图像既忠实于原始输入图像又使得多通道输出的不同期表征图像尽可能相似，同时满足了很多应用实时性的要求。
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