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公开(公告)号：CN109377455B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811128379.9
申请日：2018-09-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种改进的基于自相似性的多序列磁共振图像配准方法，包括以下步骤：1)对所有序列的三维磁共振图像，用非局部均值快速降噪算法逐层进行降噪；2)通过层叠的大津算法对前景部分进行提取，即多次使用大津算法，将后一次的前景叠加到前一次的图像中；3)使用局部的三维中值滤波对结果进行优化；4)使用自相似性对预处理好的图像进行编码；5)使用一种基于离散的优化方法计算特征图间相似性度量，并判断相似性度量是否到达最优状态；6)使用最终变换矩阵对原浮动图像进行变换，获得最终的结果图。本发明抗噪声干扰能力强，配准精度较高。
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公开(公告)号：CN110136139A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910292869.0
申请日：2019-04-12
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于形状特征的面部CT图像中的牙神经分割方法，选择采用水平集的图像分割方法来分割CT图像中的牙神经管原因在于：在冠状位的CT图像中，牙神经管往往都是比较规则的圆孔，并出现在连续的切片当中，因此前一张的分割结果可以作为后一张切边中牙神经管的初始位置，然后继续采用水平集方法实现自动分割。本发明降低图像处理的复杂度，提高运行速度，提高分割效率。
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公开(公告)号：CN109377455A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811128379.9
申请日：2018-09-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种改进的基于自相似性的多序列磁共振图像配准方法，包括以下步骤：1)对所有序列的三维磁共振图像，用非局部均值快速降噪算法逐层进行降噪；2)通过层叠的大津算法对前景部分进行提取，即多次使用大津算法，将后一次的前景叠加到前一次的图像中；3)使用局部的三维中值滤波对结果进行优化；4)使用自相似性对预处理好的图像进行编码；5)使用一种基于离散的优化方法计算特征图间相似性度量，并判断相似性度量是否到达最优状态；6)使用最终变换矩阵对原浮动图像进行变换，获得最终的结果图。本发明抗噪声干扰能力强，配准精度较高。
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公开(公告)号：CN109472817B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811128381.6
申请日：2018-09-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于循环生成对抗网络的多序列磁共振图像配准方法，包括以下步骤：1)对输入的序列1和序列2的磁共振原始图像，用CycleGAN进行训练，输出序列1和序列2的磁共振生成图像；2)对同序列的生成图像和原始图像进行单模态配准，计算变换矩阵及同序列两图之间的相似性度量；3)比较两个序列的相似性度量，选择对应策略，输出最终变换矩阵；4)使用最终变换矩阵对浮动图进行变换，获得最终的结果图。本发明对已配准样本的依赖较小，网络可训练性较高，抗干扰能力较强，配准精度较高。
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公开(公告)号：CN110189327A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910297397.8
申请日：2019-04-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：S01：图像采集标注；S02：图像预处理；S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征由邻域信息，纹理和光照不敏感特征组成；S04：构建结构化随机森林编码器：使用结构化标签代替随机森林分类的二值标签，构建结构化随机森林编码器；S05：特征编码重构：通过结构化随机森林编码器对上述提取特征进行编码重构，得到新的特征；S06：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型；S07：眼底视网膜血管分割：对需要分割的图像提取结构化随机森林编码特征，输入随机森林分类器，得到分割完成的血管图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110189295A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910303510.9
申请日：2019-04-16
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于随机森林和中心线的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：S01：图像采集；S02：图像预处理；S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征以领域信息，纹理和光照不敏感特征组成；S04：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型，完成粗分割；S05：提取中心线：提取粗分割血管的中心线；S06：连接中断中心线：搜索中心线像素点，判断相近的端点对，对端点对进行曲率计算，差值的绝对值小于阈值则按曲率连接两个端点；S07：血管补全：重新搜索中心线像素点，对中断处血管进行补全。本发明消除血管图像分割中的血管中断现象。
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公开(公告)号：CN109472817A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811128381.6
申请日：2018-09-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于循环生成对抗网络的多序列磁共振图像配准方法，包括以下步骤：1)对输入的序列1和序列2的磁共振原始图像，用CycleGAN进行训练，输出序列1和序列2的磁共振生成图像；2)对同序列的生成图像和原始图像进行单模态配准，计算变换矩阵及同序列两图之间的相似性度量；3)比较两个序列的相似性度量，选择对应策略，输出最终变换矩阵；4)使用最终变换矩阵对浮动图进行变换，获得最终的结果图。本发明对已配准样本的依赖较小，网络可训练性较高，抗干扰能力较强，配准精度较高。
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公开(公告)号：CN107644229A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710768750.7
申请日：2017-08-31
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于多传感器信息融合的室内异常行为检测方法，包括以下步骤：1)数据采集；2)传感器数据预处理，过程如下：(2.1)原始数据去噪；(2.2)滑动窗划分；(2.3)幅度计算；(2.4)姿态角的求解；3)基于加速度的异常行为检测，过程如下：(3.1)基于双阈值的摔倒检测算法；(3.2)基于多特征的运动检测算法；(3.3)基于姿态角的姿态检测算法。本发明提出一种抗干扰性较强、实时性较好的基于多传感信息融合的室内异常行为检测方法。
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