-
公开(公告)号：CN114332115B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111580972.9
申请日：2021-12-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/30 , G06T17/00 , G06T3/4076
Abstract: 本发明涉及计算机医学图像处理领域，提出了一种基于模态转换的CBCT生成Micro‑CT方法，包括步骤：数据预处理；通过定义变分距离，完成对CBCT和Micro‑CT之间转化的建模；转化为神经网络优化问题，推导损失函数Loss；设计一种端到端神经网络‑变分神经网络(Vsnet)；训练神经网络；用神经网络进行CBCT到Micro‑CT的转化。本发明易于实现，可以从低分辨率，边界模糊的CBCT图像生成清晰的Micro‑CT图像；可以在不需要离体牙的前提下，得到患者口中的Micro‑CT图像；同时经过验证，有较高的准确度。
-
公开(公告)号：CN114494289B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210036644.0
申请日：2022-01-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及计算机医学图像处理领域，提出了一种基于局部线性嵌入的插值神经网络的胰腺肿瘤图像分割处理方法。包括步骤：对输入的3D肿瘤切片和对应肿瘤标签切片输入局部插值网络进行插值；输入多尺度级联分割网络进行肿瘤分割，对结果进行可视化。本发明易于实现，提高了图像质量和肿瘤切片的数量，减少了相邻切片之间的肿瘤差异，并尽可能避免漏检。利用本发明可以有效缓解肿瘤边界的模糊标注问题，并在有限的计算条件下处理不同的肿瘤图像特征，显着提高了图像分辨率。
-
公开(公告)号：CN110619646B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201910664757.3
申请日：2019-07-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于全景图的单牙提取方法，其特征在于，包括：步骤1，提取牙槽骨前景图；步骤2，根据步骤1得到的牙槽骨前景图生成牙齿全景图；步骤3，根据步骤2得到的牙齿全景图生成上下颌分离线；步骤4，根据步骤2得到的牙齿全景图生成相邻牙齿分割线；步骤5，使用步骤3得到的上下颌分离线与步骤4得到的相邻牙齿分割线将单牙从三维口腔CT中提取出来；步骤6，对生成的三维单牙CT图像堆进行后处理。基于全景图提取单牙的方法易于实现，鲁棒性强，不局限与口腔张开的患者口腔CT图像，可以提取患者口腔中任意单牙。并且该方法实现了相邻牙齿的自动分割，人工交互尽可能减少。
-
公开(公告)号：CN108734273A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810342616.5
申请日：2018-04-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明一种新的神经网络的激活方法，涉及计算机深度学习领域。为了克服现有技术鲁棒性差、训练过程中遭遇梯度弥散而导致训练失效以及初始化要求苛刻等不足，本方法使用平方根函数作为神经网络激活函数，在神经网络的训练过程中，数据经线性单元正向传播后，进入激活单元进行激活，激活单元使用平方根函数作为激活函数，将线性单元的每个输出值求其平方值后输出给下一层网络完成激活；数据经线性单元反向传播后，同上进入激活单元激活，此时激活单元使用相应的平方根函数的导数作为激活函数，将线性单元传回的梯度值求平方根导数，然后传递给上一层网络完成误差的反向传播。本本发明易于实现，鲁棒性强、精度高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110555852B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910687719.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出一种基于灰度直方图的单牙及其牙髓分割方法。牙齿的CBCT图像中，不同图层灰度值差异较大，难以通过单一阈值进行三维牙齿、牙髓分割，但在同一图层中，牙齿灰度较周围组织具有显著特征。本发明对每一图层绘制灰度直方图，通过直方图信息，找到其最适合的灰度进行二值分割，获得牙齿边界所形成的闭环区域，并填充闭环区域内的孔洞，即可快速分割牙齿与周围组织。在得到分割完成的单牙后，运用相似方法即可分割出该牙齿的牙髓。以上单颗牙齿CBCT三维图像牙齿及其牙髓分割及建模方法，实现了牙齿与周围组织、牙齿与牙髓的快速分割。
-
公开(公告)号：CN114494289A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210036644.0
申请日：2022-01-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及计算机医学图像处理领域，提出了一种基于局部线性嵌入的插值神经网络的胰腺肿瘤图像分割处理方法。包括步骤：对输入的3D肿瘤切片和对应肿瘤标签切片输入局部插值网络进行插值；输入多尺度级联分割网络进行肿瘤分割，对结果进行可视化。本发明易于实现，提高了图像质量和肿瘤切片的数量，减少了相邻切片之间的肿瘤差异，并尽可能避免漏检。利用本发明可以有效缓解肿瘤边界的模糊标注问题，并在有限的计算条件下处理不同的肿瘤图像特征，显着提高了图像分辨率。
-
公开(公告)号：CN114332115A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111580972.9
申请日：2021-12-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及计算机医学图像处理领域，提出了一种基于模态转换的CBCT生成Micro‑CT方法，包括步骤：数据预处理；通过定义变分距离，完成对CBCT和Micro‑CT之间转化的建模；转化为神经网络优化问题，推导损失函数Loss；设计一种端到端神经网络‑变分神经网络(Vsnet)；训练神经网络；用神经网络进行CBCT到Micro‑CT的转化。本发明易于实现，可以从低分辨率，边界模糊的CBCT图像生成清晰的Micro‑CT图像；可以在不需要离体牙的前提下，得到患者口中的Micro‑CT图像；同时经过验证，有较高的准确度。
-
公开(公告)号：CN110619646A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910664757.3
申请日：2019-07-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于全景图的单牙提取方法，其特征在于，包括：步骤1，提取牙槽骨前景图；步骤2，根据步骤1得到的牙槽骨前景图生成牙齿全景图；步骤3，根据步骤2得到的牙齿全景图生成上下颌分离线；步骤4，根据步骤2得到的牙齿全景图生成相邻牙齿分割线；步骤5，使用步骤3得到的上下颌分离线与步骤4得到的相邻牙齿分割线将单牙从三维口腔CT中提取出来；步骤6，对生成的三维单牙CT图像堆进行后处理。基于全景图提取单牙的方法易于实现，鲁棒性强，不局限与口腔张开的患者口腔CT图像，可以提取患者口腔中任意单牙。并且该方法实现了相邻牙齿的自动分割，人工交互尽可能减少。
-
公开(公告)号：CN110555852A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910687719.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出一种基于灰度直方图的单牙及其牙髓分割方法。牙齿的CBCT图像中，不同图层灰度值差异较大，难以通过单一阈值进行三维牙齿、牙髓分割，但在同一图层中，牙齿灰度较周围组织具有显著特征。本发明对每一图层绘制灰度直方图，通过直方图信息，找到其最适合的灰度进行二值分割，获得牙齿边界所形成的闭环区域，并填充闭环区域内的孔洞，即可快速分割牙齿与周围组织。在得到分割完成的单牙后，运用相似方法即可分割出该牙齿的牙髓。以上单颗牙齿CBCT三维图像牙齿及其牙髓分割及建模方法，实现了牙齿与周围组织、牙齿与牙髓的快速分割。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.016 seconds)
