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公开(公告)号:CN112150569A
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN202011016725.1
申请日:2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,其实施方式提供了一种将CBCT图像生成为CT图像的方法,所述方法包括:将待转化的CBCT图像输入训练好的CycleGAN模型,生成对应的CT图像;所述训练好的CycleGAN模型采用以下步骤获得:选择或构建CycleGAN模型;采用CBCT图像和CT图像组成的训练样本对所述CycleGAN模型进行训练。同时还提供了对应的将CBCT图像生成为CT图像的装置,以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CBCT图像与CT图像的相互转化。
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公开(公告)号:CN111967539A
公开(公告)日:2020-11-20
申请号:CN202011046290.5
申请日:2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,其实施方式提供了一种基于CBCT数据库的颌面部骨折的识别方法,所述方法包括:将待识别的颌面部CBCT数据按解剖结构分解为不同解剖区域的图像块序列;将所述图像块序列中的每个图像块分别输入对应的训练好的骨折判别模型,得到所述图像块的骨折判别结果序列;确定所述骨折判别结果序列满足骨折判别条件,输出对应的图像块和骨折位置。同时还提供了对应的基于CBCT数据库的颌面部骨折的识别装置,以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CBCT图像中的骨折识别,提升了效率。
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公开(公告)号:CN111967539B
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN202011046290.5
申请日:2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,其实施方式提供了一种基于CBCT数据库的颌面部骨折的识别方法,所述方法包括:将待识别的颌面部CBCT数据按解剖结构分解为不同解剖区域的图像块序列;将所述图像块序列中的每个图像块分别输入对应的训练好的骨折判别模型,得到所述图像块的骨折判别结果序列;确定所述骨折判别结果序列满足骨折判别条件,输出对应的图像块和骨折位置。同时还提供了对应的基于CBCT数据库的颌面部骨折的识别装置,以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CBCT图像中的骨折识别,提升了效率。
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公开(公告)号:CN111967540A
公开(公告)日:2020-11-20
申请号:CN202011046297.7
申请日:2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,其实施方式提供了一种基于CT数据库的颌面部骨折的识别方法,所述方法包括:获取不同骨折类型的颌面部骨折的CT数据样本;对所述CT数据样本进行标注处理和分类处理;采用同一骨折类型的经处理的CT数据样本训练骨折判别模型,训练好的骨折判别模型通过识别输入图像块是否包括某一骨折类型对应的图像特征来确定是否存在对应的骨折类型;将输入的颌面部CT数据输入对应的训练好的骨折判别模型,以确定输入的颌面部CT数据是否存在对应的骨折类型。同时还提供了对应的基于CT数据库的颌面部骨折的识别装置,以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CT图像中的骨折识别,提升了识别效率。
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公开(公告)号:CN111967540B
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202011046297.7
申请日:2020-09-29
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 北京羽医甘蓝信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,其实施方式提供了一种基于CT数据库的颌面部骨折的识别方法,所述方法包括:获取不同骨折类型的颌面部骨折的CT数据样本;对所述CT数据样本进行标注处理和分类处理;采用同一骨折类型的经处理的CT数据样本训练骨折判别模型,训练好的骨折判别模型通过识别输入图像块是否包括某一骨折类型对应的图像特征来确定是否存在对应的骨折类型;将输入的颌面部CT数据输入对应的训练好的骨折判别模型,以确定输入的颌面部CT数据是否存在对应的骨折类型。同时还提供了对应的基于CT数据库的颌面部骨折的识别装置,以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于医学图像中的CT图像中的骨折识别,提升了识别效率。
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公开(公告)号:CN112150473A
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN202011018678.4
申请日:2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像模型领域,其实施方式提供了一种基于CT的三维颌骨图像分割建模方法,所述方法包括:构建卷积神经网络模型;将已分割标记颌骨的CT图像预处理后,从中提取图像子序列作为训练样本,对所述卷积神经网络模型进行训练,得到训练好的卷积神经网络模型;所述训练好的卷积神经网络模型用于获取从待分割的CT图像提取的图像子序列,处理后得到所述图像子序列对应的分割结果;所述分割结果用于整合后得到所述待分割的CT图像的三维颌骨分割结果。同时还提供了对应的基于CT的三维颌骨图像分割建模装置,以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于建立一个从CT图像提取出三维颌骨区域的分割模型。
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公开(公告)号:CN112150472A
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN202011016704.X
申请日:2020-09-24
Applicant: 北京羽医甘蓝信息技术有限公司 , 北京大学口腔医学院
Abstract: 本发明涉及图像处理领域,其实施方式提供了一种基于CBCT的三维颌骨图像分割方法,所述方法包括:从待分割的CBCT图像提取多个图像子序列,输入训练好的卷积神经网络模型,对应得到多个分割结果;将所述分割结果整合得到所述待分割的CBCT图像的三维颌骨分割结果;所述训练好的卷积神经网络模型通过以下步骤得到:构建卷积神经网络模型;将已分割标记颌骨的CBCT图像预处理后,从中提取图像子序列作为训练样本,对所述卷积神经网络模型进行训练。同时还提供了对应的基于CBCT的三维颌骨图像分割装置,以及一种终端设备。本发明提供的实施方式适用于从CBCT图像提取出三维颌骨区域的图像。
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