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公开(公告)号：CN113012168B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110314057.9
申请日：2021-03-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法。是为了解决由于脑胶质瘤位置的随机性，大小的多样性、形状的不规则性及边界的高度模糊性导致难以分割的问题。本发明包括如下步骤：利用直方图均衡化方法对脑胶质瘤MRI图像数据进行处理，对图像数据进行中心裁剪，并对图像进行归一化，归一化后对图像切成64*64*64的块；对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码‑解码结构；对模型的训练与分割。本发明用于脑胶质瘤MRI图像分割。
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公开(公告)号：CN113012168A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110314057.9
申请日：2021-03-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法。是为了解决由于脑胶质瘤位置的随机性，大小的多样性、形状的不规则性及边界的高度模糊性导致难以分割的问题。本发明包括如下步骤：利用直方图均衡化方法对脑胶质瘤MRI图像数据进行处理，对图像数据进行中心裁剪，并对图像进行归一化，归一化后对图像切成64*64*64的块；对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码‑解码结构；对模型的训练与分割。本发明用于脑胶质瘤MRI图像分割。
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公开(公告)号：CN115375981A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210915415.6
申请日：2022-07-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于蒙特卡洛采样算法的剂量场分布融合方法，涉及一种剂量场融合方法。目的是解决剂量场与解剖结构融合复杂、配准成功率低的问题。该方法包含以下步骤：步骤一，将图片中的Hounsfield单位转化材料定义；步骤二，使用图片建模，做模拟放射性治疗实验；步骤三，使用蒙特卡洛采样算法抽取数据并输出；步骤四，去除数据中错误坐标点构建剂量场三维可视化模型；步骤五，对剂量场三维可视化模型和三维重构模型进行坐标变换；步骤六，进行两个模型的数据融合。本发明提供了一种数据融合方法，实现了剂量场分布信息准确直观地显示在三维重构模型上。本发明适用于为放射性治疗手术方案的制定和调整提供依据。
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