公开(公告)号：CN109934235B

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN201910211823.1

申请日：2019-03-20

Applicant: 中南大学

Inventor： 赵于前 ,  唐萍 ,  廖苗 ,  杨振 ,  廖胜辉

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种无监督的腹部CT序列图像多器官同时自动分割方法，对腹部CT序列图像中肝脏、脾脏、左肾、右肾等目标器官进行分割，本发明方法包括：提取并去除输入CT图像中的脊椎和肋骨，并对图像进行裁剪；对裁剪后的图像进行超体素分割，并结合局部线性嵌入、K‑Means算法和解剖学先验生成目标器官的初始轮廓；根据器官灰度信息构建混合灰度模型增强目标器官区域，采用三维Chan‑Vese模型优化器官轮廓，并基于直方图均衡与K‑Means算法分离毗邻器官。本发明方法不需要训练数据，且能够有效检测低对比度图像中目标器官间的弱边缘，有效处理不同序列图像中多个器官的形状和位置差异，实现多器官同时、自动和准确分割。

公开(公告)号：CN110473196A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910746634.4

申请日：2019-08-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 赵于前 ,  杨少迪 ,  杨振 ,  张帆 ,  廖胜辉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/33 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的腹部CT图像目标器官配准方法。首先，构建腹部CT图像数据库；其次，构建基于深度学习的网络模型，在其卷积神经网络模块中，引入坐标卷积层，以增强其对目标位置信息的学习能力；然后，考虑到含目标器官边界框的腹部CT图像数据量较少，基于迁移学习技术，输入自然场景数据库预训练网络模型，再输入腹部CT图像数据库对该模型进行参数微调，以实现腹部目标器官检测；最后，构建腹部目标器官CT图像对，根据图像对像素点之间梯度和灰度分布特征，构建相似性度量函数，基于梯度下降法最小化该函数，实现腹部CT图像对目标器官配准。本发明采用先提取腹部CT图像目标器官区域再配准的策略，减小了腹部CT图像复杂背景和噪声等因素对目标器官配准的影响，且配准精度高，鲁棒性强。

公开(公告)号：CN109741359A

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201910029480.7

申请日：2019-01-13

Applicant: 中南大学

Inventor： 赵于前 ,  李阳 ,  廖苗 ,  杨振 ,  廖胜辉

IPC: G06T7/174 ,  G06T5/00 ,  G06T7/162

Abstract: 本发明公开了一种腹部CT序列图像病变肝脏分割方法，包括：利用灰度偏移场及腹部CT序列切片空间相关性构建水平集能量函数，进行病变肝脏初分割；基于肝脏网格构建肝脏字典，利用字典原子的稀疏形状组合完成病变肝脏形状校正；构建病变肝脏形状先验，并将其融入图割能量函数，优化病变肝脏分割结果，完成病变肝脏的最终分割。本发明方法能够有效分割腹部CT序列图像中的病变肝脏，且可避免对肝脏病变区域的欠分割。

公开(公告)号：CN215025415U

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202121176071.9

申请日：2021-05-28

Applicant: 中南大学湘雅医院

Inventor： 杨振 ,  曹瑛 ,  杨晓喻 ,  雷明军 ,  李书舟 ,  邵其刚 ,  唐杜

IPC: A61N5/10

Abstract: 本实用新型公开了一种用于医用电子直线加速器快速质控的多功能模体：模体包括上部适配插板和下部模体本体，模体通过位于上部顶端的适配插板外挂于加速器机头下方，自动限位，从而实现快速的中心对准；下部模体本体设有圆形插件槽、方形插件槽、适配的圆柱形插棒和方形插块。使用该模体，仅需结合常见的指形电离室或胶片，即可快捷、精准地完成医用电子直线加速器辐射场关键指标的质控工作，简化质控流程，有效地保证放射治疗的安全。