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公开(公告)号：CN108830370A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810508479.8
申请日：2018-05-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06N3/00
CPC classification number: G06N3/006
Abstract: 本发明公开一种基于增强学习型菌群觅食算法的特征选择方法，方法包括：初始化细菌群落的位置、最大循环数值、迭代次数初始值；细菌群落中每一个菌体表示待选择的特征向量的权重向量；根据RL中最大化历史经验值策略，为每一菌体选择一种运动行为并执行，获取更新后的每一菌体的更新位置及更新位置后每一菌体的适应度值；基于RL规则，针对每一菌体适应度值的变化，获取反馈值；根据反馈值更新每一菌体所累积的历史经验值，将迭代次数增加1，重复上述过程，直至迭代次数大于最大循环数值时，输出细菌群落。本发明的方法采用增强学习型的优化方式代替了传统的概率型优化方式，能够得到更好的识别结果并且耗时较少。
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公开(公告)号：CN108288265A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810017022.7
申请日：2018-01-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种面向HCC病理图像细胞核的分割与分类方法，读取原始HCC图像；对图像进行k-means聚类，得到分割后的细胞核；使用形态学操作对分割后的细胞核进行精炼，再进行三个方面的配准，然后与病理学家手动选择的细胞核形状库通过四个相似度参数进行计算得到细胞核形状特征矩阵；根据配准后的细胞核计算细胞核边界特征得到细胞核边界特征矩阵；将细胞核形状特征矩阵和细胞核边界特征矩阵融合，放到随机森林分类器中分类得到结果。本发明使用k-means聚类和形态学操作对细胞核进行分割，通过所提出的形状和边界两类特征对细胞核进行分类识别，从而使每类细胞核分类准确率得到提高，兼顾了更多细胞本身的情况，更有针对性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108257120A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810017023.1
申请日：2018-01-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CT图像的三维肝脏包围盒的自动提取方法，对N例腹部CT肝脏分割数据进行体积测量，选出和平均肝脏体积最接近的三维CT切片和肝脏掩膜，确定其对应的CT切片的肝脏区域矩形框；把已经确定肝脏矩形区域的CT图像作为标准CT图像和未确定肝脏包围盒的CT图像进行粗配准，改变粗配准中优化器的步长和迭代次数，输出变换矩阵；对肝脏区域矩形框的二值图像进行几何变换，将变换后的矩阵放在二维坐标系中，找出矩阵中灰度值为1的所有点的坐标，根据X,Y最大值和最小值确定矩形边界作为肝脏区域矩形。本发明降低了图像处理数据量，指导肝脏的快速、准确的分割，对于指导肝脏肿瘤分割具有重要意义，为后续研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN107480702A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710594235.1
申请日：2017-07-20
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06K9/629 , G06K9/6256 , G06K2209/051 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种面向HCC病理图像识别的特征选择与特征融合方法，通过将病理图像的训练图像的深度特征、编码特征和纹理特征与mRMR、KPCA和Relief三种特征选择方法进行组合，进而通过随机森林分类器输出病理图像中每一类图像识别分类准确率最高的最优组合函数，并使用病理图像的测试图像通过随机森林分类器对最优组合函数的识别分类准确率进行验证，输出最优组合函数针对病理图像的测试图像中每一类图像的识别分类准确率。使用本发明方法获得的最优组合函数对病理图像进行识别分类，对每一类病理图像均能够获得较高的识别分类准确率，进而避免误诊情况出现。
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公开(公告)号：CN107067404A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710199623.X
申请日：2017-03-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出基于植物根系觅食优化的多阈值金属微滴图像分割方法，该方法：获取待分割的金属微滴流源图像；随机初始化图像分割阈值的根种群，根据金属微滴流源图像的灰度直方图和各根的营养素浓度，计算根种群的各根的适应度和生长素浓度；将根种群的各根分为主根和侧根：对主根进行向水性自生长操作和向重力性自生长操作，计算各主根当前的最优适应度，对侧根进行自生长操作，计算各侧根当前的最优适应度；将各主根的最优适应度和各侧根的最优适应度进行比较，将其中最优适应度最小的根对应的一组阈值作为待分割的金属微滴流源图像的分割阈值组。本方法为提取金属微滴喷射系统中的金属微滴轮廓、体积及速度等关键参数提供了有效的图像测量数据。
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公开(公告)号：CN105303547A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410328991.6
申请日：2014-07-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于网格匹配的Demons算法的多期CT图像配准方法，计算机X射线断层扫描设备对人体腹部进行CT增强扫描；获取动脉期和肝静脉期的腹部ＣＴ图像，并对获取的腹部CT图像进行阈值处理，阈值处理后的静脉期图像作为参考图像，动脉期图像作为浮动图像；对多期ＣＴ图像进行基于梯度阈值掩膜的刚性预配准；将刚性预配准的浮动图像作为新的浮动图像，参考图像不变，对其进行网格匹配；将网格匹配后的参考图像作为新的参考图像，刚性预配准的浮动图像作为新的浮动图像，对其进行基于微分同胚Demons方法的形变配准。基于网格匹配的微分同胚Demons形变配准在形变配准前加入网格匹配，使得参考图像和浮动图像的灰度一致，克服灰度差这一难题。
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公开(公告)号：CN102096909B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010613607.9
申请日：2010-12-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于对数图像处理模型的改进的反锐化掩模图像增强方法，属于图像处理领域，方法为：将在传统模型下基于灰度的输入图像转换成对数图像处理模型下基于灰色调的图像；对图像进行改进的反锐化掩模增强：将反锐化掩模增强图像转换为传统模型下基于灰度的图像；本发明在对数图像处理模型下实现反锐化掩模图像增强方法，克服了传统模型下反锐化方法出现灰度“溢出”的不足；本发明利用对数图像处理模型的操作与传统处理模型的操作间的同构关系，通过同构变换和反同构变换，实现更简单、高效；本发明利用图像的梯度信息对图像的边缘区域和平滑区域实施不同程度增强，弥补了传统方法利用常数因子对整个图像进行相同强度增强的不足，所得结果更好。
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