公开(公告)号：CN112086185A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202010785934.6

申请日：2020-08-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王进科 ,  杜野 ,  黄飞 ,  葛全序 ,  程远志

IPC: G16H50/20 ,  G16H15/00 ,  G16H30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的医学图像处理方法，涉及医疗成像技术领域，该基于人工智能的医学图像处理方法包括图形识别模块、图形匹配模块、图形模糊分析模块、图形结果展示模块，其中图形识别模块通过数据线与图形匹配模块和图形模糊分析模块连接，图形匹配模块和图形模糊分析模块通过网络连接设备与医疗平台数据库连接，而图形模糊分析模块通过数据线与图形结果展示模块连接。

公开(公告)号：CN109978880A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910277632.5

申请日：2019-04-08

Applicant: 哈尔滨理工大学 ,  哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 王进科 ,  赵聪聪 ,  祖宏亮 ,  黄飞 ,  杨博韬

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种采用高维特征选择对肺部肿瘤CT图像进行良恶性判别的方法，该方法包括：获取肺部图像数据库中获取带有明确诊断结论的肺部肿瘤CT图像，形成单个样本；采用最大类间方差法对预处理后的ROI区域进行分割，以准确刻画肺部肿瘤CT图像的形状、纹理和灰度特征；对获取到的肺部CT图像进行区域特征提取，对提取到的特征进行82维特征分量归一化，从而共同量化ROI；利用BRS和GA算法进行属性约简，降低分类器的时间复杂度和空间复杂度，提高分类性能；利用布谷鸟算法及SVM方式，进行参数全局寻优分类操作，进行肺部肿瘤高维特征选择。该方法对于诊断肺癌具有很好的辅助作用，能够有效降低漏诊率和误诊率。

公开(公告)号：CN110276407A

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201910563651.4

申请日：2019-06-26

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王进科 ,  黄飞 ,  毕蓉蓉 ,  赵聪聪 ,  程远志

IPC: G06K9/62 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T5/20 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明公开一种肝脏CT肿瘤分类系统及分类方法，包括可疑肝脏肿瘤检测模块、候选肝脏肿瘤分割模块、候选肝脏肿瘤分类模块；可疑肝脏肿瘤检测模块采用肝脏图谱与手动修正相结合的方法分割出肝脏实质，然后采用可变环形滤波器进行可疑肝脏肿瘤检测，得到候选肝脏肿瘤，通过灰度权重距离转换确定可变环形滤波器的中心，作为候选肝脏肿瘤种子点；候选肝脏肿瘤分割模块利用3D区域增长算法完成候选肝脏肿瘤分割；候选肝脏肿瘤分类模块采用经验阈值方法对候选肝脏肿瘤进行粗糙的假阳性降低，再用SVM算法作为分类器，将候选肝脏肿瘤分为肿瘤和其它肝脏组织；本发明具有较高的肝脏CT肿瘤检测敏感度，并有效提高了分类的准确度。