公开(公告)号：CN116739965A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310156214.7

申请日：2023-02-23

Applicant: 南京中医药大学 ,  山东工程职业技术大学

Inventor： 宋懿花 ,  葛晨 ,  周作建

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06T7/11 ,  G06T7/12

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯分类的改进中心线血管分割方法及系统，所述方法包括如下步骤：(1)对血管图像进行预处理；(2)利用霍夫变换方法对血管截平面进行检测，获得血管截面中的圆形区域以及圆形区域内的像素点集合；(3)基于贝叶斯分类算法对血管截面中的圆形区域像素点进行分类，得到分类结果并与圆形区域内的像素点计算欧式距离；(4)将分割结果区间内的像素点进行颜色标记；(5)利用基于VTK的开源工具对标记后的分割结果进行三维重建；本发明有效避免了分割的溢出问题，较为精确的获得了医疗图像中的血管网络结构，同时可以稳定完成图像的分割任务，对于医疗的临床诊断具有十分重要的现实意义。

公开(公告)号：CN117649494A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202410118475.4

申请日：2024-01-29

Applicant: 南京信息工程大学 ,  南京中医药大学

Inventor： 费奕泓 ,  庄建军 ,  周作建 ,  宋懿花 ,  马辉 ,  许毅宁 ,  王雅菲 ,  夏逸舟 ,  唐佳俊 ,  印明扬 ,  王琳舒 ,  乔一琳 ,  裴致远 ,  朱云卿 ,  王若水 ,  周晏羽 ,  刘苏杰 ,  丁丽娜

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/44 ,  G06T7/00 ,  G06T7/80 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种基于点云像素匹配的三维舌体的重建方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）将位置和方向与参考坐标系对齐，利用激光雷达测量舌体的距离和位置，形成点云图像；（2）利用摄像头拍摄舌体，获取舌体图像；（3）将得到点云图像进行特征提取；（4）构建舌体重构模型，对模型进行训练，获取最优的三维图像数据，完成重构；本发明针对舌头设计了模型训练的损失函数，使得模型收敛速度快，鲁棒性较强，易于调整训练参数从而提升模型准确率，避免了牙齿轮廓影响面部特征的情况。

公开(公告)号：CN113450268B

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202110566005.0

申请日：2021-05-24

Applicant: 南京中医药大学

Inventor： 宋懿花 ,  葛晨 ,  周作建

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于后验概率的图像降噪方法。属于计算机视觉领域，操作步骤：数据的采集、数据标签标注、贝叶斯模型的训练、分类结果倒入字典学习稀疏矩阵中降噪、对降噪过的数据进行图像处理。本发明实施例所述的基于朴素贝叶斯后验概率和字典学习稀疏矩阵的图像去噪方法，通过朴素贝叶斯模型强大的分类功能，对图像中的噪声数据和样本标签数据进行细分类，然后将分类结果提供给字典学习稀疏矩阵进行稀疏表达，通过数学方法达到减噪、去噪的效果，提高医疗图像数据的信噪比，为后期的图像分割、检测等计算机临床辅助诊断提供技术支持，从而提高医院自动化临床诊断效率。

公开(公告)号：CN117649494B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410118475.4

申请日：2024-01-29

Applicant: 南京信息工程大学 ,  南京中医药大学

Inventor： 费奕泓 ,  庄建军 ,  周作建 ,  宋懿花 ,  马辉 ,  许毅宁 ,  王雅菲 ,  夏逸舟 ,  唐佳俊 ,  印明扬 ,  王琳舒 ,  乔一琳 ,  裴致远 ,  朱云卿 ,  王若水 ,  周晏羽 ,  刘苏杰 ,  丁丽娜

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/44 ,  G06T7/00 ,  G06T7/80 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种基于点云像素匹配的三维舌体的重建方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）将位置和方向与参考坐标系对齐，利用激光雷达测量舌体的距离和位置，形成点云图像；（2）利用摄像头拍摄舌体，获取舌体图像；（3）将得到点云图像进行特征提取；（4）构建舌体重构模型，对模型进行训练，获取最优的三维图像数据，完成重构；本发明针对舌头设计了模型训练的损失函数，使得模型收敛速度快，鲁棒性较强，易于调整训练参数从而提升模型准确率，避免了牙齿轮廓影响面部特征的情况。

公开(公告)号：CN113450268A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110566005.0

申请日：2021-05-24

Applicant: 南京中医药大学

Inventor： 宋懿花 ,  葛晨 ,  周作建

IPC: G06T5/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于后验概率的图像降噪方法。属于计算机视觉领域，操作步骤：数据的采集、数据标签标注、贝叶斯模型的训练、分类结果倒入字典学习稀疏矩阵中降噪、对降噪过的数据进行图像处理。本发明实施例所述的基于朴素贝叶斯后验概率和字典学习稀疏矩阵的图像去噪方法，通过朴素贝叶斯模型强大的分类功能，对图像中的噪声数据和样本标签数据进行细分类，然后将分类结果提供给字典学习稀疏矩阵进行稀疏表达，通过数学方法达到减噪、去噪的效果，提高医疗图像数据的信噪比，为后期的图像分割、检测等计算机临床辅助诊断提供技术支持，从而提高医院自动化临床诊断效率。