B型主动脉夹层术后风险预测方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN110742633B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201911037061.4

    申请日:2019-10-29

    Abstract: 本申请实施例提供了一种B型主动脉夹层术后风险预测方法、装置和电子设备,涉及医学影像技术领域。该方法首先获取多例术前三维血管造影图像,对各例所述三维血管造影图像进行预处理以获得待处理数据集,其中,所述待处理数据集包括血管真腔信息及血管假腔信息。接着,对所述血管真腔信息及所述血管假腔信息进行矢量分析,获得多种影像组学特征信息,并对多种影像组学特征信息进行降维处理及线性拟合,得到风险因素变量。最后,根据风险因素变量及预设临床病变类型,构建风险预测模型。如此,可获得术后发生并发症的风险概率,从而保障患者安全。

    一种CT影像椎体实例分割方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115797337A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202310051343.X

    申请日:2023-02-02

    Inventor: 柴象飞

    Abstract: 本发明涉及一种CT影像椎体实例分割方法,其包括:获取人体图像,并选取人体图像任意一点作为原点,建立三维坐标系;根据预设的模型和人体图像,得到由第一子椎体图像和第二子椎体图像组成的初始图像,并获取初始图像的所有像素点坐标;基于预设的计算规则,根据所述初始图像的所有像素点坐标,计算得到第一椎体图像与第二椎体图像的像素点坐标交集,所述第一椎体图像包括所有第一子椎体图像,所述第二椎体图像包括所有第二子椎体图像;基于预设的组合规则,根据第一椎体图像与第二椎体图像的像素点坐标交集,组合第一子椎体图像和第二子椎体图像,得到目标图像。本发明具有算法设计简单、便于操作的效果。

    基于MRI影像组学的图像处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115100130A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210685522.4

    申请日:2022-06-16

    Abstract: 本申请提供一种基于MRI影像组学的图像处理方法、装置、设备及存储介质,其中,基于MRI影像组学的图像处理方法包括:获取针对脑胶质瘤患者的第一磁共振成像和第二磁共振成像,第一磁共振成像为T2Flair,第二磁共振成像为CE‑T1WI;基于逐层分割第一磁共振成像和第二磁共振成像上的脑胶质瘤病变区域,计算第一磁共振成像和第二磁共振成像的3D影像组学特征;根据3D影像组学特征计算得到影像组学标签;确定与脑胶质瘤患者异柠檬酸脱氢酶表达高度相关的临床信息;根据临床信息、影像组学标签构建预测模型;根据预测模型对目标图像进行处理,并输出预测结果。本申请能够提高脑胶质瘤预后的预测准确度,以辅助医生优化脑胶质瘤治疗策略,改善患者的长期预后结局。

    一种图像的交互式分割方法和系统

    公开(公告)号:CN114742998A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210259178.2

    申请日:2022-03-14

    Abstract: 本发明公开了一种图像的交互式分割方法和系统,涉及图像识别领域。该方法包括:标记原始图像的多个预设区域,在排除多个预设区域的原始图像中标记多个前景点和多个背景点,通过训练后的交互式分割模型对多个前景点和多个背景点进行处理,获得所述原始图像的第一前景预测图、第二前景预测图和背景预测图,根据所述第一前景预测图,或所述第一前景预测图与所述第二前景预测图的结合获得交互式分割结果,本发明通过交互式分割模型的自动分割算法以及用户提供的目标或背景标记信息,可以使标注过程更加智能高效,实现复杂场景不需要交互很多次,就能达到理想的标注分割效果,标注分割效率高。

    一种脊椎数据模型构建方法及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN114511536A

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202210112205.3

    申请日:2022-01-29

    Abstract: 本发明涉及测量技术领域,提供一种脊椎数据模型构建方法,包括获取被检测人员的姿态信息和椎体扫描数据,并获得基准参考信息,基于椎体扫描数据,获得椎体的中矢面,进而获得椎体的基准向量,这样就能够基于多个椎体的基准向量和椎体的排列顺序,获得被检测人员的脊椎数据模型。本申请通过椎体扫描数据和姿态信息,最终获得了以椎体的基准向量构成的数字化的脊椎数据模型,便于医护人员或技术人员一目了然地判断被检测人员的脊椎状态,为治疗或研究提供了基础,解决了判断脊椎状态效率较低和容易出错的技术问题。

    骨骼图像的识别优化方法、系统、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN114742763B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202210248294.4

    申请日:2022-03-14

    Abstract: 本发明涉及图像处理领域,尤其涉及骨骼图像的识别优化方法、系统、存储介质及电子设备。一种骨骼图像的识别优化方法,包括:对包含目标骨骼区域的检测框的腹部CT图像进行堆叠处理,得到第一图像;将所述腹部CT图像输入至分割模型,得到肋骨分割结果;基于所述第一图像以及所述肋骨分割结果,进行非交集过滤处理,得到过滤结果,将所述过滤结果作为所述目标骨骼区域的识别结果。通过本发明能够达到优化现有的成像方式,使其更加的直观,还可以对骨骼区域进行精确定位,增加了用户的体验,可以更加方便的得知该骨骼区域位于身体的那个部分的效果。

    一种荧光图像处理方法、系统、存储介质和电子设备

    公开(公告)号:CN117058050A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202310814549.3

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种荧光图像处理方法、系统、存储介质和电子设备,包括:获取在同一位置且同一拍摄角度下的包含病灶区域的原始可见光图像和原始ICG荧光图像;对所述原始ICG荧光图像进行图像增强处理,得到增强ICG荧光图像;对所述增强ICG荧光图像进行图像伪彩处理,得到所述目标ICG荧光图像,并将所述目标ICG荧光图像和所述原始可见光图像进行融合,得到包含所述病灶区域的目标图像。本发明通过采用图像增强的方式处理荧光图像,提升了病灶区域与其他区域的对比度,并增强了病灶区域的轮廓边界,有助于指导医生进行术中放疗。

    基于深度学习的膝关节自动分割方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN115810015B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310086327.4

    申请日:2023-02-09

    Inventor: 柴象飞

    Abstract: 本申请实施例公开了一种基于深度学习的膝关节自动分割方法、系统、介质及设备,其中,方法包括:接收目标膝关节的第一MR图像,将所述第一MR图像代入预先得到的自动分割模型中,所述自动分割模型包括一阶分割模型和二阶分割模型;通过所述一阶分割模型对所述第一MR图像中的目标软骨区域进行粗分割,得到第二MR图像;通过所述二阶分割模型对所述第二MR图像中的目标软骨特征进行细分割,得到所述目标膝关节的目标软骨分割图像。通过采用本申请实施例,可以提高膝关节的MR图像分割膝关节软骨的准确性。

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