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公开(公告)号：CN109410196A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811242279.9
申请日：2018-10-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于泊松环形条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，所述方法包括：101、获取数字化宫颈癌组织病理学图像；102、对获取的数字化宫颈癌组织病理学图像进行预处理；103、采用分割算法对经过预处理的数字化宫颈癌组织病理学图像进行聚类分割和分块，获得多个图像小块；104、从步骤103中获得的每个图像小块中提取特征，然后对提取到的特征进行特征选择；105、采用条件随机场模型对选择到的特征进行数字化宫颈癌组织病理学图像分级，获得宫颈癌组织病理学图像的分级结果。本发明提供的基于泊松环形条件随机场的宫颈癌组织病理图像诊断方法，能够根据宫颈癌组织病理图像，获得宫颈癌的分级结果。
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公开(公告)号：CN109243523A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810972336.2
申请日：2018-08-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于乳腺癌疾病的基因调控网络构建及分析方法，流程包括：乳腺癌相关基因初步筛选；基因调控网络的构建；根据基因调控网络结果，进行节点中心性分析，包括节点的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性；取网络节点的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性的前N个数据作为为筛选出的相关基因；在人类基因中有效地筛选出了乳腺癌相关基因，从而建立与乳腺癌疾病相关的基因调控网络，并通过节点中心性分析得到重要基因，可以促进从基因学的角度对乳腺癌疾病的研究，为找到干预乳腺癌疾病发生的有效途径奠定基础。
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公开(公告)号：CN109065165A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810827874.2
申请日：2018-07-25
Applicant: 东北大学 , 沈阳医学院附属中心医院
CPC classification number: G16H50/30 , G06N3/0454
Abstract: 本发明提供一种基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法首先采集来自同一家医院的COPD患者和健康人的多层CT图像文件，生成健康人和COPD患者的重建气道树图像，并转换不同的视角对生成的健康人和COPD患者的重建气道树图像进行截图，然后去除所截取气道树图像的多余背景信息，并基于卷积神经网络进行训练并分类，预测测试集中是否有人患有COPD；最后对重建气道树截取的图像集进行十字交叉验证，保证预测结果的准确性。本发明提供的基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法，将作为一种初步筛选该疾病的技术手段，准确且高效，有效避免了误诊和漏诊；同时也免去了肺功能检查的复杂过程，大大减少了医院工作量。
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公开(公告)号：CN108855257A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810385689.2
申请日：2018-04-26
Applicant: 东北大学
IPC: B01L3/00
Abstract: 本发明公开了一种纸质微流控芯片的制备方法，包括如下步骤：通过在模板上加工带有微流通道的图案来制备成图案模板；将液态阻隔剂涂覆在所述图案内，使所述图案模板上形成具有所述图案的阻隔剂印章；将分析纸与所述阻隔剂印章贴合，使阻隔剂渗入到所述分析纸同一位置上的正反两面；对正反两面渗有阻隔剂的所述分析纸进行加热或UV照射，使阻隔剂在所述分析纸中进行固化，形成纸质微流控芯片。本发明提供的制备方法操作简单，仅通过切割图案模板，无需仪器设备可形成满足纸质微流道的要求，所获得的微流通道有效的防止了液体的渗流，为纸质微流控的制作提供了一种高效、低成本且实用的方法。
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公开(公告)号：CN108460748A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810398258.X
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，尤其提供一种乳腺肿瘤分析用特征训练参数获取方法及系统来提高后续分类的准确率，以及提供一种乳腺肿瘤诊断系统来提高乳腺肿瘤诊断的准确率。乳腺肿瘤分析用特征训练参数获取方法包括获取乳腺影像序列并对其进行降噪处理，从降噪处理后的乳腺影像序列中分割获取乳腺肿瘤区域，然后获取对侧乳腺所对应的感兴趣区域，之后通过计算乳腺影像序列中乳腺肿瘤区域和感兴趣区域内的信号平均强度绘制双侧时间强度曲线，并基于双侧时间强度曲线分别提取多个特征，并且获得双侧差异特征，然后从双侧差异特征中筛选出多个有效差异特征，多个有效差异特征作为特征训练参数。获取系统用于上述方法，乳腺肿瘤诊断系统包括获取系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117274383A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311255211.5
申请日：2023-09-25
Applicant: 东北大学 , 深圳静美大健康科技有限公司
IPC: G06T7/73 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/24 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06N3/084
Abstract: 本公开涉及一种视点预测方法及装置、电子设备和存储介质，涉及视点预测技术领域。其中，所述的视点预测方法，包括：获取待预测的彩色图像及其对应的深度图像；利用预设目标检测模型，对所述彩色图像进行目标检测，确定眼睛和嘴对应的检测框；利用所述彩色图像及所述眼睛对应的检测框，确定眼睛图像；对所述眼睛图像进行水平透视变换，得到矫正后的眼睛图像；利用所述深度图像及所述眼睛和嘴对应的检测框，确定眼睛及头部对应的位置和姿态信息；基于预设视点预测模型，利用所述位置和姿态信息和所述矫正后的眼睛图像进行视点预测。本公开实施例可实现视点预测。
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公开(公告)号：CN110070612B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201910340691.2
申请日：2019-04-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法；包括：S1、针对待处理的CT图像，获取厚层CT图像，并针对所述厚层CT图像进行线性归一化处理；S2、针对归一化处理后厚层CT图像的相邻两层进行组合输入至预先训练的生成对抗网络的生成器；S3、将所述预先训练的生成对抗网络的生成器的输出作为CT层间插值图像；本发明方法利用生成对抗网络能够自动获取CT层间插值图像，该模型结构简单、收敛速度快且精度高、计算量小，图像精确便于后续三维图像的建立。
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公开(公告)号：CN110675912B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910875164.1
申请日：2019-09-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于结构预测的基因调控网络构建方法。包括以下内容：首先计算系数矩阵，通过计算基因之间的Pearson系数、互信息及最大互信息来确定基因之间的相关性，作为筛选潜在父节点集的依据；然后进行结构预测，将获得的基因之间的系数矩阵作为判定基因潜在父节点集的依据，为每个基因选取潜在父节点集；最后进行基因调控网络的结构学习和参数学习。本发明通过基于Person系数、互信息及最大互信息相结合的方法预测基因的潜在父节点集，缩小结构学习的搜索范围，在一定程度上减少了基因调控网络的构建时间，提升计算性能，可以更加快速、准确地构建大规模基因调控网络，进一步了解生物的基因调控机制。
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公开(公告)号：CN113805695A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110991438.0
申请日：2021-08-26
Applicant: 东北大学 , 深圳静美大健康科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种阅读理解水平的预测方法及装置、电子设备和存储介质，涉及神经认知表型区分的技术领域。其中，所述的，包括：获取待预测的可视化热图，以及分别代表不同的阅读理解水平的第一预设可视化热图及第二预设可视化热图；根据所述待预测的可视化热图及所述第一预设可视化热图得到第一数值；根据所述待预测的可视化热图及所述第二预设可视化热图得到第二数值；基于所述第一数值及所述第二数值，预测所述待预测可视化热图对应的阅读理解水平。本公开实施例可实现阅读理解水平的预测，以解决目前阅读理解水平难以预测以及评估的问题。
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公开(公告)号：CN109389594B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201811173155.X
申请日：2018-10-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于图像分析技术领域，尤其涉及一种基于图论的宫颈癌组织显微图像分析方法。基于图论的宫颈癌组织显微图像分析方法包括以下步骤：采集宫颈癌组织显微图像数据，采用不同的算法对采集的每张原图进行分割，将分割结果进行融合得到融合图像；根据核的形态学和纹理特征将融合图像分成高分化，中分化，低分化三大类；对分类结果进行综合评估。本申请使用融合的分割算法加强了精度，形成了完整的分类流程，并且做出了分类评估。利用图论算法把宫颈癌组织病理图像根据核的空间结构分为高分化，中分化，低分化三大类，这可以应用在组织学家的日常实践中，加快诊断的时间，提高诊断的准确度。
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