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公开(公告)号：CN118314155A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410466791.0
申请日：2024-04-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于IVOCT的动脉粥样硬化斑块分割及量化方法，首先将IVOCT图像丢失的部分信息进行补全；然后对补全后的IVOCT图像进行手动分割作为金标准，并进行深度学习训练；接着预测IVOCT图像的分割结果；最后将分割后的IVOCT图像进行计算形态学特征，包括纤维帽厚度、坏死脂质核心的尺寸，并给出动脉粥样硬化斑块的稳定性判定结果。本发明通过IVOCT快速分析动脉粥样硬化斑块稳定性提供了临床应用的可能性。通过病人的IVOCT检查数据，可以给出病人动脉粥样硬化斑块的直观分析，并给出斑块稳定性的判定，为病情分析和临床决策提供帮助。
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公开(公告)号：CN118297982A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410417001.X
申请日：2024-04-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了血管内光学相干断层影像的分割预测方法，涉及医学技术领域。本发明包括S1：反距离加权插值法：反距离加权插值法是一种用于图像分割中的插值方法；S2：迭代型反距离加权插值法：根据血管内光学相干断层影像，计算每个像素到最近血管边界的距离，形成距离场；S3：基于阈值的方法：最简单的方法是通过设定阈值将灰度图像分割成血管和非血管区域。本发明通过反距离加权插值法，用于处理血管影像中的边界模糊或缺失等问题，根据空间自相关性原理，在空间上越靠近的点其值就越接近，则其在最近待插值点处取得的权值就越大，因此IDW在邻近范围内插值误差对空间位置有着较强的依赖关系。
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