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公开(公告)号：CN104751178B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510148734.9
申请日：2015-03-31
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 一种基于形状模板匹配结合分类器的肺结节检测装置，包括：输入单元，用于输入DICOM格式的肺部CT断层序列影像；肺实质区域处理单元，对CT断层序列影像分割出肺实质区域；对分割出的肺实质区域采用边界编码修补算法进行修补；运用面绘制算法重建三维观察修补后的肺实质区域；感兴趣区域提取单元，针对修补后的肺实质区域，设定灰度阈值提取感兴趣区域(ROI)；粗筛单元，根据肺结节形态学特征设计模板匹配算法对感兴趣区域进行粗筛选，获得候选结节区域；特征提取单元，根据候选结节灰度和形态学特征，提取多种特征参数作为进一步检测的样本集；二次检测单元，运用支持向量机分类器对候选结节区域进行二次检测，得到最终检测结果。
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公开(公告)号：CN104751178A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510148734.9
申请日：2015-03-31
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 一种基于形状模板匹配结合分类器的肺结节检测装置，包括：输入单元，用于输入DICOM格式的肺部CT断层序列影像；肺实质区域处理单元，对CT断层序列影像分割出肺实质区域；对分割出的肺实质区域采用边界编码修补算法进行修补；运用面绘制算法重建三维观察修补后的肺实质区域；感兴趣区域提取单元，针对修补后的肺实质区域，设定灰度阈值提取感兴趣区域(ROI)；粗筛单元，根据肺结节形态学特征设计模板匹配算法对感兴趣区域进行粗筛选，获得候选结节区域；特征提取单元，根据候选结节灰度和形态学特征，提取多种特征参数作为进一步检测的样本集；二次检测单元，运用支持向量机分类器对候选结节区域进行二次检测，得到最终检测结果。
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公开(公告)号：CN106097305B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610373406.3
申请日：2016-05-31
Applicant: 上海理工大学 , 上海溪田信息技术有限公司
Abstract: 本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于双行程三维区域生长与形态学相结合的肺部气管树分割算法，以实现对肺部气管树进行有效的分割。本发明提供的双行程区域生长结合形态学重建的肺部气管树分割方法，包括如下步骤：自动从序列断层图像中获取三维区域生长的种子点P1；以P1作为种子点，进行第一行程区域生长，得到肺部主支气管树；设定多尺度形态学算子，并利用灰度形态学重建操作，得到三个横切面、冠状面和矢状面解剖位上的对应的气管标记图；以肺部主支气管树为基础、三个解剖位上的气管标记图为限定条件，进行第二行程区域生长，得到对应的分割气管树；将分割气管树进行融合，得到最终的肺部气管树分割结果F。
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公开(公告)号：CN108492300B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810222634.X
申请日：2018-03-16
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明涉及一种管状结构增强与能量函数结合的肺部血管树分割方法，利用Pock函数计算管状结构响应度，从而检测出潜在的血管区域。然后采用基于扩散张量的管状结构增强算法对原始图像进行增强，降低噪声对原始图像的影响并增强血管区域。最后将Pock函数计算结果和图像增强结果相结合构建区域描述算子，并利用最小化能量分割方法VRG法对肺部血管进行精细分割。其分割结果显示该方法在分割出肺部主支血管的同时，提取出了大量的细小血管，且分割结果受噪声的影响较小。本方法特异性高，敏感性较强，同时能够区分血管与气管壁区域，进一步提高了分割结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109087707A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810795229.7
申请日：2018-07-18
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本申请的目的是提供一种用于建立肺部影像数据库的方法及设备，本申请通过获取用户的肺部影像数据，建立所述肺部影像数据的相关数据表；确定权限管理数据表，其中，所述权限管理数据表包括权限数据表、节点数据表、角色数据表、用户角色中间数据表；根据所述权限管理数据表判断用户的查询请求是否合法，若是，则根据预设查询方法对所述相关数据表进行查询，以确定与所述用户的查询请求对应的查询结果，将所述查询结果显示在页面上；根据对所述页面上所述查询结果的操作，更新所述肺部影像数据的相关数据表。从而通过输入一次查询条件，就可以同时得到不同关系表中的数据，增强比对，降低查询工作量，节省了查询和分析时间。
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公开(公告)号：CN108897984A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810425932.9
申请日：2018-05-07
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CT影像组学特征与肺癌基因表达间相关性分析方法，首先，采用半自动分割方法，对分割得到的肿瘤提取其CT影像组学特征，然后，在预处理基因数据的基础上进行聚类分析，并取其第一主成分作为具有相似表达谱基因聚类结果的代表，最后，运用基因芯片显著性分析算法寻找两者之间的相关性，并对结果进行验证分析。本发明为探寻影像特征和基因数据间的关系提供了一种新的方案，试图找到基因的成像替代物，从基因层面解释影像特征，更好地辅助肿瘤的个性化治疗。
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公开(公告)号：CN108492300A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810222634.X
申请日：2018-03-16
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明涉及一种管状结构增强与能量函数结合的肺部血管树分割方法，利用Pock函数计算管状结构响应度，从而检测出潜在的血管区域。然后采用基于扩散张量的管状结构增强算法对原始图像进行增强，降低噪声对原始图像的影响并增强血管区域。最后将Pock函数计算结果和图像增强结果相结合构建区域描述算子，并利用最小化能量分割方法VRG法对肺部血管进行精细分割。其分割结果显示该方法在分割出肺部主支血管的同时，提取出了大量的细小血管，且分割结果受噪声的影响较小。本方法特异性高，敏感性较强，同时能够区分血管与气管壁区域，进一步提高了分割结果的准确性。
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公开(公告)号：CN106097305A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610373406.3
申请日：2016-05-31
Applicant: 上海理工大学 , 上海溪田信息技术有限公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061
Abstract: 本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于双行程三维区域生长与形态学相结合的肺部气管树分割算法，以实现对肺部气管树进行有效的分割。本发明提供的双行程区域生长结合形态学重建的肺部气管树分割方法，包括如下步骤：自动从序列断层图像中获取三维区域生长的种子点P1；以P1作为种子点，进行第一行程区域生长，得到肺部主支气管树；设定多尺度形态学算子，并利用灰度形态学重建操作，得到三个横切面、冠状面和矢状面解剖位上的对应的气管标记图；以肺部主支气管树为基础、三个解剖位上的气管标记图为限定条件，进行第二行程区域生长，得到对应的分割气管树；将分割气管树进行融合，得到最终的肺部气管树分割结果F。
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