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公开(公告)号：CN106296660B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201610609735.3
申请日：2016-07-28
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明涉及一种全自动冠状动脉分割方法。所述方法包括：分割心脏区域，血管增强处理，自动检测种子体素，分割冠状动脉。首先分割出包括冠状动脉在内的心脏区域，分割后的图像中几乎不含任何噪点，分割精度和效率均好于由EM算法等方法分割得到的结果；通过对分割出的心脏区域进行血管增强处理，使冠状动脉图像得到明显增强程；通过对血管增强处理后的图像进行种子体素自动检测，检测出种子体素集，解决了传统的区域分割法需要人工干预的问题，增加了鲁棒性；最后通过一致性判断分割出冠状动脉。相对于仅仅采用灰度值作为标准进行区域分割的方法，本发明在一致性判断中动态改变一致性区间，既避免了人工干预，又提高了冠状动脉分割的准确性。
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公开(公告)号：CN109493323A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811228755.1
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于截面形变几何信息的冠脉狭窄双重判定方法，包括如下步骤：步骤1：冠脉重建；步骤1.1：计算血管中心线点处的切线；步骤1.2：血管截面重建，在三维冠脉CT血管造影图像中采集以血管行进方向为法线的血管横截面轮廓；步骤2：冠脉狭窄判断；步骤2.1：第一重判断，可疑狭窄截面检测；步骤2.2：第二重判定，血管段狭窄等级判定，对整条血管上的检测数据进行综合分析。本发明所述基于截面形变几何信息的冠脉狭窄双重判定方法充分考虑了中心线点位置、血管截面狭窄位置、血管截面的凹凸性及凹凸程度等血管的几何形状信息，对血管狭窄进行精确的判定，有效克服传统算法的缺陷。
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公开(公告)号：CN104766322A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510158969.6
申请日：2015-04-03
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及脑血管定量化分析技术领域，具体涉及一种基于测地线的脑血管长度及弯曲度度量方法。本发明提供的基于测地线的脑血管长度及弯曲度度量方法从影像数据中提取出脑血管区域，重构出脑血管表面结构，跟据脑血管连通情况将脑血管网络进行分类，标记每条血管的两个端点，计算出两个端点之间血管段的测地距离、法曲率和测地挠率的信息。本发明基于测地距离的脑血管长度度量，能更好的反映三维空间中脑血管的拓扑结构和真实反映脑血管自身的弯曲程度及形态结构，实现了脑血管长度及弯曲度更为精确的度量，进一步反映了度量只专注于脑血管本身且不依赖于空间坐标这一特性，在医学图像处理、计算几何和计算机图形学等领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN117058307A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310809804.5
申请日：2023-07-04
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T17/00 , G16H50/50 , G06F30/27 , G06T5/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种心脏三维核磁共振图像生成方法、系统、设备及储存介质，利用噪声数据分别训练病理分类模型和扩散模型，当两个模型的参数确定之后，在扩散模型的采样过程中，使用病理分类模型逐步引导扩散模型生成具备指定病理特征的三维MRI数据，所述方法、系统、设备及储存介质能够使生成数据对数据集进行有效增强，生成的医学图像与真实数据更为相似，通过生成心脏三维MRI数据，能够帮助增加数据集的多样性，保护患者隐私，增加CAD模型的泛化性。
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公开(公告)号：CN109448042B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201811209581.4
申请日：2018-10-17
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明涉及一种利用积分曲线计算血管壁厚度的方法，属于医学图像处理技术领域，主要包括如下步骤：1、血管壁分割，获取血管壁内外边界轮廓；2、在血管壁区域空间上计算调和函数；3、计算调和函数的梯度向量场；4、计算并跟踪积分曲线获得管壁厚度。本发明所述利用积分曲线计算血管壁厚度的方法，将血管壁区域看作三维空间的一个二维流形，从整体角度对血管壁进行度量，可重复计算，准确度高，便于全程量化数据的存储和回放分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104766322B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510158969.6
申请日：2015-04-03
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明涉及脑血管定量化分析技术领域，具体涉及一种基于测地线的脑血管长度及弯曲度度量方法。本发明提供的基于测地线的脑血管长度及弯曲度度量方法从影像数据中提取出脑血管区域，重构出脑血管表面结构，跟据脑血管连通情况将脑血管网络进行分类，标记每条血管的两个端点，计算出两个端点之间血管段的测地距离、法曲率和测地挠率的信息。本发明基于测地距离的脑血管长度度量，能更好的反映三维空间中脑血管的拓扑结构和真实反映脑血管自身的弯曲程度及形态结构，实现了脑血管长度及弯曲度更为精确的度量，进一步反映了度量只专注于脑血管本身且不依赖于空间坐标这一特性，在医学图像处理、计算几何和计算机图形学等领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN120047648A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510116962.1
申请日：2025-01-24
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明提出一种基点约束的心肌曲面三维重构方法，包括以下步骤：步骤1.进行心肌分割，通过分析心脏电影磁共振图像序列，精确分割出心肌子结构，并提取心肌内外壁的边界轮廓线；步骤2.建立点云模型；步骤3.确定约束点，在心尖区域最后一张切片的心肌内边界轮廓上确定中心点，并将其沿心脏纵向向心尖方向移动一个切片间隔的距离，以形成重构的约束点；步骤4.采用泊松重建方法对心肌内外壁的点云模型进行曲面重建。本发明的优越技术效果在于：通过使用顶点约束心肌曲面，能够确保重建后的曲面既封闭又光滑，能够准确地还原心肌的原始拓扑结构；重建结果不依赖于点云在空间中的分布，因此对于不同人群和各种病例具有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN117155739A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310118609.8
申请日：2023-02-15
Applicant: 北京师范大学
Inventor： 赵世凤
IPC: H04L12/66 , H04L1/22 , H04L41/0663
Abstract: 本发明提出一种网关设备及其业务转发方法，采用转发单元双冗余结构和转发芯片通过线路交叉芯片的连接关系，能够在转发单元切换时，不影响转发芯片的处理逻辑，转发单元切换时，只需要配置线路交叉芯片，使业务的损耗时间减少，大幅优于现网的故障恢复时间；采用业务检测技术，可以监控到转发单元工作的每条业务和每个过程，真正做到了业务级别的状态监控，监控力度更细。
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公开(公告)号：CN114708413A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210344324.1
申请日：2022-03-31
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明提出一种基于等高对齐的心脏3D模型对应点匹配方法，包括：步骤1，根据心脏的核磁共振图像的2D标注数据生成3D模型；步骤2，从心脏的3D模型中提取点云数据；步骤3，通过第一次配准将不同心脏的点云模型进行仿射变换到同一坐标系；步骤4，通过等高对齐心脏点云模型，并通过寻找最近邻点的方法来找到不同心脏的对应点。所述方法从心脏的核磁共振图像的2D标注数据中生成3D模型，再从3D模型中提取心脏点云，然后通过第一次配准将不同心脏的点云模型进行仿射变换到同一坐标系，最后通过等高对齐心脏点云模型并通过寻找最近邻点的方法来寻找不同的心脏点云的对应点，计算速快，查找对应点准确率高，更适合大规模数据集的应用。
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公开(公告)号：CN109472807B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201811454839.7
申请日：2018-11-30
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的血管模型提取方法，包括：步骤1：血管数据增强，通过T_Frangi算法，依据空间尺度理论，从而将血管数据进行增强；步骤2：候选数据保留；步骤3：血管连通区域特征计算；步骤4：深度神经网络训练，将血管特征组成的元组作为输入来训练神经网络，从而获得血管提取模型。本发明所述的基于深度神经网络的血管模型提取方法，在深度增强后的血管候选区域上，利用血管连通性，构建每个连通区域的五元特征组，训练神经网络模型，从而对血管进行提取，该方法无需对整个体数据进行训练，只需考虑候选血管连通区域部分的计算，能有效去除孤立点，提取精确度高，具有较大的灵活性。
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