-
公开(公告)号：CN107909624A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711269644.0
申请日：2017-12-05
Abstract: 本发明公开了一种从三维断层成像中提取及融合二维图像的方法，包括以下步骤：利用X光断层成像仪器，对目标三维空间发射X光信号，使用计算机断层成像重建目标三维空间图像；使用超声传感器对目标三维空间进行探测，采集信号并重建当前探测平面内的图像；利用位移传感器和角度传感器检测出超声传感器在三维空间中的位置和角度信息；结合超声传感器的位置和角度信息，从三维X光断层图像中提取当前探测平面的二维图像并与超声图像进行图像融合，通过上述步骤结合X光与超声两种探测手段得到精准度更高的探测图像。
-
公开(公告)号：CN118379247A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410445119.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/70 , G06T3/4038 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及肿瘤识别处理技术领域，涉及一种基于超声图像的肿瘤识别方法及系统，主要包括了对所获取的若干超声图像，通过maskformer算法进行图像分割，得到超声图像中的第一异常区域图像；样本库内包括常规的第二异常区域图像，将第一异常区域图像与第二异常区域图像进行对比，得到第一异常区域图像与第二异常区域图像一致的第三异常区域图像。通过上述方案，能够进行自主的判断是否对超声图像进行保存，并对医生进行提示，是否要保存，提前对患者的超声图像进行一个判断，最后由医生进行确认，本方案辅助医生筛选出可能需要进行重点关注的图像，可以大幅度减轻医生的诊断负担，其次采用了maskformer算法进行图像分割，对图像分割的精确度进行了提高。
-
公开(公告)号：CN117115351A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311101613.X
申请日：2023-08-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种优化二维时间序列重建三维数据的方法，包括如下步骤：步骤1，同步采集目标的二维图像和对应空间位姿关于时间的序列，获得原始数据；步骤2，将采集到的空间位姿矩阵序列转化为六个自由度关于时间的序列，分别对其做分段三次样条拟合并重新采样，将采样后的六个自由度序列重新转化为矩阵形式的空间位姿序列；步骤3，结合二维图像序列，根据图像间相关性，采用迭代优化的方法确定其在拟合后的空间位姿序列中最佳的对应时间点；步骤4，将图像序列依据对应的空间位姿信息映射到三维空间中，完成三维重建。本发明通过优化原始数据关于时间的空间位姿序列以优化三维重建结果。
-
公开(公告)号：CN119949779A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510075276.4
申请日：2025-01-17
IPC: A61B5/0205 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/021 , A61B5/024 , A61B5/08 , A61B5/029 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种无创表征多种生理参数的混合模态传感器智能系统，包括：多模态传感器阵列、模数转换模块、信号预处理模块和信号分析模块；其中，所述多模态传感器阵列通过铁片固定在床板下方，采集得到的多模态传感器的模拟信号，并发送给模数转换模块；所述模数转换模块，将模拟信号进行去噪和放大处理后转化为数字信号，并发送给信号预处理模块；所述信号预处理模块，对数字信号进行标准化与滤波处理，并进行劣质信号筛除，得到预处理后的信号；所述信号分析模块，对预处理后的信号进行分析，获得实时监测结果。
-
公开(公告)号：CN119379791A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411399849.0
申请日：2024-10-09
IPC: G06T7/73 , G06T7/11 , G06T7/33 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于图像分割的改进散斑去相关超声探头位移估计方法，包括：使用所述超声探头获取超声图像，确定所述超声图像中的起始帧，并作为当前帧；对当前帧进行分割，得到不同的初始区域；对不同的初始区域进行筛选，确定感兴趣区域ROI；确定感兴趣区域ROI的面内位移和面外位移；计算所述超声探头位移；将所述超声图像中的下一帧作为当前帧，根据预设的相关性条件进行判断，若不满足则返回重新分割不同的初始区域，否则重新计算面内位移和面外位移，直至最后一帧结束。本发明能够提高散斑去相关技术对于面外运动估计的精度，为估计超声探头的运动和利用一维超声探头进行3D超声重建提供了一种新的方法。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116299486A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310204971.7
申请日：2023-03-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种采用线阵超声传感器阵列的三维声速成像方法，包括：对标定板进行标定；对反射板进行标定，即在线阵超声传感器正下方设置反射板，并标定反射板与线阵超声传感器的位置关系；采集数据，并同时利用相机记录线阵超声传感器的位置变化；根据标定板之间的变换关系，将采集到的数据变换到相同的坐标系下，得到相同坐标系下的采集数据；通过坐标变换将相同坐标系下的采集数据映射到三维空间中，进行三维声速成像，完成采用线阵超声传感器阵列的三维声速成像。本发明利用低成本易获得的线阵超声传感器阵列，实现了一种三维声速成像方法，解决了目前三维声速成像由于使用环形传感器阵列而高成本且不易使用的问题。
-
公开(公告)号：CN114743390B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210281510.5
申请日：2022-03-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种可与无人驾驶车辆信息交互的可变情报板及实现方法。所述包括道路信息接收器、信号控制器、可视信息显示装置和紫外通信装置，同时在无人驾驶车辆上安装配套的紫外信息接收器。所述可变情报板将接收到的道路信息分别通过可视信息显示装置显示和紫外通信阵列广播，无人驾驶车辆既可通过视觉传感器读取面板信息，也可接收紫外信号，能够获取足够信息使行车计算机做出更好的判决。该可变情报板与以往设施相比更加智能化，且由于使用紫外通信阵列，通讯范围广，环境适应能力强。
-
公开(公告)号：CN107909624B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201711269644.0
申请日：2017-12-05
Abstract: 本发明公开了一种从三维断层成像中提取及融合二维图像的方法，包括以下步骤：利用X光断层成像仪器，对目标三维空间发射X光信号，使用计算机断层成像重建目标三维空间图像；使用超声传感器对目标三维空间进行探测，采集信号并重建当前探测平面内的图像；利用位移传感器和角度传感器检测出超声传感器在三维空间中的位置和角度信息；结合超声传感器的位置和角度信息，从三维X光断层图像中提取当前探测平面的二维图像并与超声图像进行图像融合，通过上述步骤结合X光与超声两种探测手段得到精准度更高的探测图像。
-
公开(公告)号：CN119235350A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411359990.8
申请日：2024-09-27
Abstract: 本发明公开一种关于环形超声换能器的N线标定方法，该标定方法包括：相机拍摄模型标定板，通过光学跟踪法确定模型标定板在相机坐标系中的位姿；保持N线模型与相机的相对位置不变，移动环形超声换能器，获取多组环形超声换能器对于N线扫描所得的二维超声图像，相机同步记录对应时刻换能器标定板在相机坐标系中的位姿；根据每组环形超声换能器对于N线扫描所得的二维超声图像和模型标定板在相机坐标系中的位姿，计算得到N线成像点在相机坐标系中的位置坐标；根据N线成像点在相机坐标系中的位置坐标以及相机所记录的对应的换能器标定板在相机坐标系中的位姿，计算得到由超声图像坐标系到换能器标定板坐标系的变换矩阵。该标定方法简便、易实现。
-
公开(公告)号：CN118397180A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410489771.5
申请日：2024-04-23
Abstract: 本发明提出了一种使用深度学习网络的无追踪三维超声成像方法，包括：使用光学定位超声系统收集训练数据；遍历所述二维超声图像序列，提取出相邻帧的二维超声图像，利用图像的旋转矩阵和平移矩阵计算这两张二维超声图像对应的空间变换关系；使用该空间变换关系作为标签，训练无追踪深度学习网络；规划扫描轨迹并设置校准点，使用立体摄像机捕捉所述扫描轨迹的三维空间信息；沿规划的扫描轨迹采集二维超声图像序列，使用训练好的无追踪深度学习网络进行预测，并重建三维超声图像；利用规划的扫描轨迹的三维信息校正重建的三维超声图像，生成最终的三维超声图像。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.018 seconds)
