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公开(公告)号：CN113936100B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111187097.8
申请日：2021-10-12
Applicant: 大连医科大学附属第二医院 , 大连理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T11/00 , G06T7/13 , G06T7/00 , G06T5/30 , G06V10/762 , G06V10/28 , G06V10/25 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B6/50 , A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种人体膝关节十字交叉韧带止点提取与重建方法，包括：输入人体膝关节核磁共振图像，获取主轴、股骨与胫骨；通过人体膝关节特征获取包含人体膝关节十字交叉韧带的感兴趣区域；基于K‑Means技术获取伪彩图和与软组织断开连接的韧带二值图像；基于最小二乘法和角度线原理精准定位人体膝关节十字交叉韧带；基于区域生长技术获取人体膝关节十字交叉韧带的粗轮廓；基于主动轮廓模型技术获取人体膝关节十字交叉韧带的精准轮廓；基于改进的ICP算法获取核磁共振图像相应的CT图像；基于MATLAB二维配准方法获取配准结果；分别对止点图像和CT图像进行三维重建从而获得人体膝关节十字交叉韧带止点提取与重建结果。
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公开(公告)号：CN110686613B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN201911110423.8
申请日：2019-11-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B11/16
Abstract: 一种基于分布式光纤动静应变测试的路基变形监测系统，属于岩土结构安全监测领域。分布式的光纤应变传感器和温度传感器布设到路基结构中，与接入分布式光纤应变温度解调仪连接，分布式光纤温度传感器测试的温度信息对同位置的分布式光纤应变传感器进行温度补偿。分布式光纤动静应变测试控制模块向分布式光纤应变温度采集模块发出采集动、静应变的指令，路基变形监测预警及安全评估模块接收并分析处理动、静应变信号。本发明通过设置分布式光纤应变温度解调仪的数据采集条件分别实现分布式高精度静应变和分布式低精度动应变测试，并基于动静应变的信息分析对高速公路、高速铁路的路基岩溶突发塌陷和长期缓慢沉降变形进行同时监测，有效提高路基突发塌陷预警时间。
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公开(公告)号：CN118015445A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410169015.4
申请日：2024-02-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于公开一种基于YoloV7和多模态数据的水下目标检测方法，包括设计三种模块：1)ZFMer模块将注意力机制和卷积操作进行效结合，效果优于纯卷积模型或自注意模型；2)Z_CA模块不仅可以捕获跨通道信息，还可以捕获方向感知和位置敏感信息，有助于模型更准确地定位和识别感兴趣的对象；3)ZSPD模块可替换跨行卷积和池化操作，能够有效避免细粒度信息丢失对特征学习造成不良的影响。将三种模块与YoloV7相结合，构建多模态水下目标检测网络模型，由特征提取网络和头部预测网络两部分构成。本发明还构建包括图像和毫米波雷达信号两种模态的水产品水下多模态数据集。本方法能够有效提升水下环境中对于水产的检测精度。
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公开(公告)号：CN112258536B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011158540.4
申请日：2020-10-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种胼胝体及小脑蚓部的一体化定位及分割方法，包括如下步骤：获取人脑超声图像的胼胝体初始搜索区域；从胼胝体图像和小脑蚓部图像中获取胼胝体平均模板和小脑蚓部平均模板；以胼胝体平均模板为搜索依据进行模板尺寸自适应的滑动窗口搜索、得到胼胝体精准搜索结果；基于胼胝体最终搜索结果进行主动轮廓模型算法迭代，分割胼胝体并得到其轮廓和位置信息；采用新相似度比较算法进行自适应模板尺寸滑动窗口搜索从而得到小脑蚓部精搜索结果；对该初始轮廓进行迭代得到小脑蚓部精确轮廓，再对精确轮廓进行平滑化处理最终得到小脑蚓部精准轮廓。(56)对比文件Li Xiaohu 等“.Optimize non-contrasthead CT imaging tasks using multiplevirtual monochromatic image sets in dual-energy spectral CT.”《.Journal of X-rayscience and technology》.2020,全文.
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公开(公告)号：CN114191075B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202111547245.2
申请日：2021-12-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: A61B34/10
Abstract: 本发明公开了一种个性化膝关节假体模型的快速构建方法及系统，其中方法包括：对所有CT图像进行预处理得到去噪后的二值图像，基于二值图像进行面绘制重构得到多个膝关节整体模型；对分离出的股骨模型、胫骨模型分别进行保留所需固定长度的切割；采用配准方式将股骨、胫骨模型中的健康模型分别全部近似叠加并基于设定的保留比阈值进行保留调整，得到不包含任何健康个例特征的平均股骨模型、平均胫骨模型，将接近病例大小的平均股骨模型与病例的股骨模型进行配准对齐，展示并分析病例病情，确定病例股骨模型中需切除的患病部分并切除该患病区域，在平均股骨模型上执行相同位置的切割操作，结合所述各个屈伸角度下股骨模型的精准位置修正假体模型中的半月板部分，从而得到各个屈伸角度下均符合人体运动特性的膝关节假体模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111563858B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010409165.X
申请日：2020-05-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的人类胚胎心脏超声图像的去噪方法,包括如下步骤：获取具有时间序列和空间序列特征的超声图像数据集并选取中心图像、确定该中心图像的相邻图像；计算中心图像中心像素与相邻图像对应搜索域中每个像素的相似度；根据相似度信息计算相邻图像对应的中心像素灰度值并对该中心像素灰度值进行取平均值操作得到中心像素的最终灰度值，构建深度卷积神经网络模型，将未去噪的超声图像输入至完成训练的深度卷积神经网络模型中进行去燥处理获得噪声图像与干净图像的差即残差图像。
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公开(公告)号：CN114882051A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210441908.0
申请日：2022-04-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/13 , G06T17/00 , G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/33 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态影像的盆腔骨肿瘤的自动分割与三维重建方法，该方法通过U‑Net网络模型实现了对患者骨盆CT图像中的髂骨、骶骨、股骨的自动分割，其优点在于使得骨组织的分割误差大大减少；其次采用互信息的方法对MR图像和CT图像进行配准，使得我们可以综合利用两者的信息，简化了分割任务；随后采用改进的K‑Means方法MR图像进行聚类得到肿瘤的候选区域，此方法的优点在于对于灰度特征不同的MR图像均可准确的分割出肿瘤区域，具有一定的鲁棒性；利用骨区域和连续性检测对肿瘤候选区域图像进行筛选，此步骤利用医学先验知识，有效的解决了肿瘤区域和与之特征相似的非肿瘤区域无法区分的问题；另外此方法对肿瘤序列进行了填充，使得进行三维重建时肿瘤更加平滑，更加接近真实的肿瘤形态。
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公开(公告)号：CN108986109B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810673056.1
申请日：2018-06-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种序列化可视人体切片图像自动分割方法，包括以下步骤：S1：选取彩色器官切片图像的序列化图像；S2：运用基于优化能量函数的最小割算法对该图像进行前景区域和背景区域进行分割处理；S3：基于腐蚀算法提取该图像中前景区域的种子点图像；S4：基于细化算法提取该图像中背景区域的骨架图像；S5：根据前景区域的种子点和背景区域的骨架分割序列化图像的第二张图像。该方法结合交互式分割和序列化自动分割两种分割方式，既能降低分割的鲁棒性受医学图像复杂程度的影响，又能大大节省分割时间，在实现人体器官的分割提取、人体组织和其病变区域的定量分析等医学工作领域上具有十分重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN109035311B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810754511.0
申请日：2018-07-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种弯骨骨折自动配准及内固定钢板预弯建模方法,包括以下步骤：S1：采用PCA算法提取断骨模型点集的主方向并沿主方向选取聚类种子点；S2：在断骨模型的两端分别构造胶囊状的映射模型；S3：对S2中构造的映射模型采用OPTICS算法对映射模型的特征点集进行聚类处理；S4：对断骨模型截面部分的点集进行提取和分割；S5：根据分割得到的两个截面点集对断骨模型进行精确配准；S6：在断骨模型的断裂部位选取控制点，将控制点范围内的三角面片进行加厚处理得到钢板模型。该方法运用了曲线拟合、聚类、特征点映射等多种算法，高效准确地实现弯骨的自动拼接，实现了弯骨模型的全自动配准和钢板预弯，无需进行手工操作。
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公开(公告)号：CN108986107B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810623008.1
申请日：2018-06-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分析和骨架涂鸦的序列化可视人体切片图像自动分割方法，本方法采用了光谱提取算法分割单张图像的感兴趣区域，采用了骨架算法生成了对下一张图像的涂鸦，采用了循环处理的方式获取下一张图像的感兴趣区域，最后获取了全部可使人体切片的感兴趣区域。本方法还具有分割质量高精准的优点，本方法可以处理感兴趣区域中以大脑沟回为代表的呈毛细状部分，以腿部大动脉为代表的呈管状部分，以肝脏为代表的含有细小空腔部分。此外本方法还具有操作简单的好处，仅需要对感兴趣区域进行一次涂鸦，即可完成对全部可视化人体切片图像的分割，因而有更快的执行速度，更高的处理效率。
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