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公开(公告)号：CN109191422A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810745422.X
申请日：2018-07-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种基于常规CT图像的缺血性脑卒中早期检测系统和方法。本发明首先对训练集DWI和CT图像进行预处理并将DWI图像配准到CT图像以获得CT图像中脑卒中区域；而后分别从卒中区域和正常区域抽取图像块集合来建立基于图像块分类的卒中检测模型。为提高检测精度，利用基于影像组学的方法对多尺度对称图像块对进行分类鉴别；接着，构建MAP模型对分类结果进行优化，结合图像局部相关性去除检测结果中孤立的小区域。最后，利用训练集建立的检测模型直接对测试CT图像检测。本发明不仅能够直接从视觉上难以判别的常规CT图像中检测卒中区域，且检测精度较高，可用于临床中缺血性脑卒的早期检测。
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公开(公告)号：CN102880590B
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201210360352.9
申请日：2012-09-25
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于数值仿真技术领域，具体为一种构造二阶波动方程的非分裂完全吸收匹配层的方法。该方法直接采用坐标变换得到二阶方程的完全匹配层的频域表达式；对得到的频域表达式以角频率为中心进行分式分解，调整其结构；通过引入辅助变量，构造辅助微分方程的方法，得到简洁的完全匹配层的时域表达式。在本方法中，引入的辅助微分方程都为形式相同的一阶微分方程，大幅降低仿真中的离散化难度，提高了执行效率，降低了匹配层执行所需的存储量。本发明能作为一种有效边界条件，应用于基于二阶方程的数值仿真中。
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公开(公告)号：CN102764139A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210240918.4
申请日：2012-07-12
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明属于医学超声工程技术领域，具体为基于特征空间分析与区域判别的医学超声波束形成。本发明一方面根据超声回波数据特征矢量与导向矢量的投影关系，预估计期望信号子空间以及期望信号强度；另一方面利用延时叠加法获得一幅预扫描超声图像，根据其峰值和有效动态范围，计算出一个信号强度阈值；最后将期望信号强度估计值与该阈值比较，对超声低回声区与一般散射区进行判别，低回声区采用主分量最小方差算法，一般散射区采用传统最小方差算法。本发明适用于高帧率的平面波和合成孔径超声成像方式，能够显著改善成像对比度，同时较好地保持图像的散斑特性，降低人工干扰和失真。
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公开(公告)号：CN1924926A
公开(公告)日：2007-03-07
申请号：CN200610116339.3
申请日：2006-09-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于超声图像处理技术领域，具体为一种二维模糊聚类结合斑点噪声滤波器和亮度补偿的B型超声图像分割方法。该方法将基于图像亮度信息的传统模糊聚类方法扩展为同时在像素和像素邻域值进行模糊更新的二维模糊聚类；在二维模糊聚类目标函数中引入由各向异性扩散斑点噪声滤波器提供的邻域信息，加强二维模糊聚类对斑点噪声的鲁棒性；将亮度不均匀假设为乘性噪声的基础上，通过在二维模糊聚类目标函数中引入亮度补偿因子，利用图像中目标和背景存在的均匀性差异，加强二维模糊聚类对亮度不均匀噪声的鲁棒性。本发明能够在分割图像中同时抑制斑点噪声和亮度不均匀的影响，提供一种超声图像分割的新的有效方法。
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