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公开(公告)号：CN111948826A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010826716.2
申请日：2020-08-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种可移动的医学图像处理设备，属于医疗器械技术领域，图像处理器主体的一表面设有开口和限位槽，限位槽内滑动连接有控制杆，控制杆的一端固定连接有压紧板，压紧板的两个端面均固定连接有对称的滑块，压紧板的一侧面固定连接有右导杆，右导杆的表面固定套接有弹簧，该可移动的医学图像处理设备设置的压紧板具有自动紧固医学影像图片的功能，方便医学影像图片的安装固定，大大的提高了医学图像处理设备的使用便捷性，并且设置的便于装拆的支撑座不仅具有缓冲减震的作用，而且可以调节医学图像处理设备的高度位置，方便使用者观看医学影像图片，提高了医学图像处理设备的使用舒适性。
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公开(公告)号：CN111008962A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911182477.5
申请日：2019-11-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供一种胸部CT肺结节自动检测系统。一方面，鉴于肺部结节类属模糊的特点，采用模糊聚类算法既直观，而且不需要叠加计算、能够大幅缩减计算量；另一方面，将模糊聚类算法改进，从而提高算法的参数设置上的自适应能力。借助马氏判别函数将候选结节分类为结节与肺部其它组织，不但能够给出所有结节的位置信息，而且给出了结节的辅助分类结果。从而将辅助放射科医生的注意力聚焦于候选结节所在断层切片，大幅降低阅片数量。此系统给出的结节与肺部其它组织分类信息能够辅助放射科医生提高检测准确率。
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公开(公告)号：CN110276407A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910563651.4
申请日：2019-06-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开一种肝脏CT肿瘤分类系统及分类方法，包括可疑肝脏肿瘤检测模块、候选肝脏肿瘤分割模块、候选肝脏肿瘤分类模块；可疑肝脏肿瘤检测模块采用肝脏图谱与手动修正相结合的方法分割出肝脏实质，然后采用可变环形滤波器进行可疑肝脏肿瘤检测，得到候选肝脏肿瘤，通过灰度权重距离转换确定可变环形滤波器的中心，作为候选肝脏肿瘤种子点；候选肝脏肿瘤分割模块利用3D区域增长算法完成候选肝脏肿瘤分割；候选肝脏肿瘤分类模块采用经验阈值方法对候选肝脏肿瘤进行粗糙的假阳性降低，再用SVM算法作为分类器，将候选肝脏肿瘤分为肿瘤和其它肝脏组织；本发明具有较高的肝脏CT肿瘤检测敏感度，并有效提高了分类的准确度。
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公开(公告)号：CN116579973A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310214357.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本次发明提出了一种基于空间通道注意力机制与残差融合的视网膜血管分割方法。主要包括以下几个步骤：步骤一、对公开眼底血管数据集图像进行预处理；步骤二、对预处理后的图像进行数据增强；步骤三、通过设计注意力机制，构建编码阶段空间和通道注意力‑残差模块和解码阶段的SEblock(SqueezeandExcitationblock)，设计一种多尺度特征提取与聚合模块(Multi‑scaleFeatureExtractionandPolymerization，MFEP)模块组合成的网络SASE‑Net。将处理好的数据传入改进网络中进行网络训练，并利用分割结果与人工标注图之间的损失指导网络训练，获得训练后的视网膜血管分割模型；步骤四、将待分割测试视网膜血管分割图传输视网膜分割模型中进行分割，获得眼底血管分割结果。
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公开(公告)号：CN116385363A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310201479.4
申请日：2023-03-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密集连接自适应感受野的视网膜血管分割方法，属于医学图像处理领域。包括：对数据集中原始彩色视网膜血管图像进行预处理，然后对预处理之后的视网膜血管数据集进行扩增训练。提出一种以U‑Net编码器‑解码器结构为基本框架，并将密集连接网络引入其中的DSNet模型，增强了网络的特征传递能力，并提高网络的整体分割性能。本发明采用选择性核单元来代替传统卷积神经网络的3×3卷积，通过注意力机制自动调整网络的感受野，并混合扩展卷积和常规卷积提取的特征图，以集合多尺度特征。并在三个公开的数据集DRIVE、STARE和CHASE_DB1上进行实验并与标准U‑Net和LadderNet进行对比实验，验证了DSNet分割出的血管具有更好的连通性，相较于U‑Net和LadderNet网络有效提升了分割准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115049682A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210748710.7
申请日：2022-06-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度密集网络的视网膜血管分割方法，方法涉及计算机视觉技术和医学图像处理领域，包括：对数据集中的原始彩色视网膜血管图像进行预处理；对预处理之后的视网膜血管图像进行数据增强；基于编码解码结构构建多尺度密集网络模型；将数据增强后的眼底图像数据导入眼底图像分割模型中进行训练，获取训练完成的权重，进一步对视网膜血管图像进行分割，最终获取到分割结果。本发明针对视网膜血管分割提出的新的全卷积神经网络结构，解决了对于细小血管的分割以及血管边缘模糊的问题，提升了分割精度。相比于现存算法，具有一定的先进性。
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公开(公告)号：CN112086185A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010785934.6
申请日：2020-08-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的医学图像处理方法，涉及医疗成像技术领域，该基于人工智能的医学图像处理方法包括图形识别模块、图形匹配模块、图形模糊分析模块、图形结果展示模块，其中图形识别模块通过数据线与图形匹配模块和图形模糊分析模块连接，图形匹配模块和图形模糊分析模块通过网络连接设备与医疗平台数据库连接，而图形模糊分析模块通过数据线与图形结果展示模块连接。
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公开(公告)号：CN119477940A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411557223.8
申请日：2024-11-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于结合VisionTransformer以及MedNext结构的MTS‑Net神经网络对眼底图像视杯视盘进行联合分割，本方法涉及深度学习和医学图像处理领域，包括：数据处理和分割预测可视化结果网络。整体流程如图1所示，步骤1：所述预处理网络首先对采集图片进行中心裁剪、边缘裁剪以及归一化操作；步骤2：构建分割模型，所述分割模型包括深度卷积模块、多头自注意力模块以及解码模块；其中深度卷积模块包含四个子模块，分别为Depthwise深度卷积模块、特征扩展层、通道缩减模块以及逐点卷积，作为MTS‑Net网络的编码器模块，深度卷积模块分三个阶段对特征进行提取；VisionTransformer模块用于弥补MedNext模块中的卷积在特征提取过程中对全局特征捕捉的不足，解码模块使用与编码模块对称的结构，其主要作用是分三步逐次恢复空间分辨率并进行特征融合，使得后期进行图像分割。步骤3：将步骤4训练后的MTS‑Net网络实现眼底图像视杯视盘的分割任务。本发明用以解决现阶段青光眼筛查中存在的视杯视盘比例估计任务中平衡网络模型预测误差以及训练速度过缓的问题。
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公开(公告)号：CN109978880A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910277632.5
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种采用高维特征选择对肺部肿瘤CT图像进行良恶性判别的方法，该方法包括：获取肺部图像数据库中获取带有明确诊断结论的肺部肿瘤CT图像，形成单个样本；采用最大类间方差法对预处理后的ROI区域进行分割，以准确刻画肺部肿瘤CT图像的形状、纹理和灰度特征；对获取到的肺部CT图像进行区域特征提取，对提取到的特征进行82维特征分量归一化，从而共同量化ROI；利用BRS和GA算法进行属性约简，降低分类器的时间复杂度和空间复杂度，提高分类性能；利用布谷鸟算法及SVM方式，进行参数全局寻优分类操作，进行肺部肿瘤高维特征选择。该方法对于诊断肺癌具有很好的辅助作用，能够有效降低漏诊率和误诊率。
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公开(公告)号：CN209059237U
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201821799513.3
申请日：2018-11-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种医疗图像处理装置，包括操作台，所述操作台的上端安装有显示屏，所述显示屏的一侧设置有扫描仪，所述操作台的下端设置有支撑架，所述支撑架之间设置有拉板，所述拉板的上端设置有键盘、存储器和打印机，所述存储器的前端面设置有操作面板，所述打印机的前端面设置有打印口和控制开关，所述支撑架的底端安装有承载板，所述承载板的上端设置有控制器，且控制器位于打印机的下方，所述控制器的前端面设置有调节旋钮，所述控制器的两端均安装有散热风扇，且散热风扇的中心位置处设置有转轴，所述承载板的底端安装有万向轮。本实用新型降低了控制器内部温度，保障了控制器的正常运行，延长了医疗图像处理装置的使用寿命。
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