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公开(公告)号：CN113409433A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110655771.4
申请日：2021-06-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于移动终端的医学三维模型显示和切割系统，系统包括Model‑View‑ViewModel架构；Model‑View‑ViewModel架构包括Model层、View层和ViewModel层；View层用于接收用户交互操作的数据，将用户交互操作的数据传递至ViewModel层；ViewModel层用于在接收到View层传来的用户操作数据后，根据用户操作数据和预先存储的操作数据，对预先存储的模型文件进行处理，获取处理结果，将处理结果保存至Model层；预先存储的模型文件为采用LiveData的组件对模型列表进行存储；View层包括：模型加载模块、包括渲染器的模型显示模块、模型管理模块。
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公开(公告)号：CN113409328A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110614499.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本公开实施例涉及一种CT图像的肺动静脉分割方法、装置、介质及电子设备，其方法包括：对预先获取的胸部CT图像进行预处理，得到所述胸部CT图像中的肺部区域范围；基于所述胸部CT图像进行多平面重建，在重建过程中通过阈值分割法分割得到肺血管图像；对所述肺血管图像，通过区域生长法进行图像分割得到肺动脉图像和不包含动脉的待分割静脉图像；对所述待分割静脉图像，通过区域生长法进行图像分割，得到肺静脉图像；基于所述肺部区域范围，对所述肺动脉图像和所述肺静脉图像进行图像分割，得到肺部动脉图像和肺部静脉图像。通过本申请的肺动静脉分割方法，分割结果准确度高，能够满足临床应用需求。
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公开(公告)号：CN113409436B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110615894.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明涉及一种菱形像素排列的体绘制方法，包括如下步骤：S1、采用光线投射法对三维数据场进行投射获得投影成像平面；S2、对投影成像平面绕其法向量方向旋转45度，得到一个菱形的投影平面空间；S3、将投影平面空间中菱形排列的像素通过转换为方形排列的像素，得到最终的绘制图像。本发明提供的菱形像素排列的体绘制方法通过像素排列方式提升显示效果的体绘制加速绘制方案，相同分别率下效果会有很大提升，进而在体绘制应用中，在保证绘制精度的前提下，通过降低绘制分辨率提高绘制效率。
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公开(公告)号：CN113409436A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110615894.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明涉及一种菱形像素排列的体绘制方法，包括如下步骤：S1、采用光线投射法对三维数据场进行投射获得投影成像平面；S2、对投影成像平面绕其法向量方向旋转45度，得到一个菱形的投影平面空间；S3、将投影平面空间中菱形排列的像素通过转换为方形排列的像素，得到最终的绘制图像。本发明提供的菱形像素排列的体绘制方法通过像素排列方式提升显示效果的体绘制加速绘制方案，相同分别率下效果会有很大提升，进而在体绘制应用中，在保证绘制精度的前提下，通过降低绘制分辨率提高绘制效率。
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公开(公告)号：CN119868839A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510360431.7
申请日：2025-03-26
Applicant: 东北大学
IPC: A61N5/10 , G01T1/29 , G01N23/046 , G16H40/63 , G16H20/40 , G16H50/50 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于应用电子射野影像系统的放疗质控技术领域，公开一种基于电子射野影像系统和最大组织模体比的质控方法。结合放疗设备最大组织模体比TMR改进DRR图像，获得TMR加权的DRR图像；TMR加权的DRR图像和放疗计划生成的通量图作为数据输入训练改进的U‑net网络，进而得到预测EPID图；基于伽玛指数分析预测EPID图与放疗设备实际生成EPID图，根据伽玛指数进行放疗设备的质控。本发明利用设备运行测试时采集的最大组织模体比数据将三维CT数据转换成二维数据，数据需要额外收集，利用一个改进的U‑net网络，经过伽玛分析后可以发现精准度较高，对于验证中的排位误差可以较为容易发现和判别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117218441A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311236240.7
申请日：2023-09-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于级联卷积神经网络模型的肺结节分类方法，涉及深度学习医学影像处理技术领域。该方法包括：获取肺部CT图像并进行预处理，根据预处理后的图像生成样本数据集；对样本数据集中的样本数据标注标签，根据标签将样本数据集划分为多个子样本数据集，对其中的部分子样本数据集进行数据扩充，再将每个子样本数据集划分为训练集，验证集和测试集；基于ResNet残差神经网络构建二分类模型，利用多个子样本数据集对二分类模型进行训练和验证，对应得到多个二分类模型；利用得到的多个二分类模型构建级联网络，将多个子样本数据集中的测试集输入搭建好的级联网络中进行分类，得到分类结果。通过上述方法对肺结节进行分类，提高了分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113409445B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110615880.3
申请日：2021-06-02
Applicant: 东北大学
Abstract: 本公开实施例涉及一种骨折手术钢钉稳定性的评估方法、介质及电子设备，其方法包括：基于目标人体部位的多层螺旋CT图像进行三维重建，得到目标骨骼三维模型；获取预先确定的目标钢钉的待评估的入射位置信息和入射角度信息；基于所述入射位置信息和所述入射角度信息，确定所述目标钢钉在所述目标骨骼三维模型中的入射区域和钢钉长度；基于所述钢钉长度和所述入射区域的CT值，通过结构力学公式计算得到所述目标钢钉的相对可承受力值；基于所述相对可承受力值，评估所述目标钢钉的稳定性。通过本申请的评估方法，实现钢钉进入人体的位置和角度的有效性分析，可为临床医生实施医疗手术提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN113409433B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110655771.4
申请日：2021-06-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于移动终端的医学三维模型显示和切割系统，系统包括Model‑View‑ViewModel架构；Model‑View‑ViewModel架构包括Model层、View层和ViewModel层；View层用于接收用户交互操作的数据，将用户交互操作的数据传递至ViewModel层；ViewModel层用于在接收到View层传来的用户操作数据后，根据用户操作数据和预先存储的操作数据，对预先存储的模型文件进行处理，获取处理结果，将处理结果保存至Model层；预先存储的模型文件为采用LiveData的组件对模型列表进行存储；View层包括：模型加载模块、包括渲染器的模型显示模块、模型管理模块。
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公开(公告)号：CN113781403B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110954324.9
申请日：2021-08-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种胸部CT影像处理方法与装置，其中，所述方法包括：S01、针对待处理的胸部影像图像，采用训练后的Unet++模型对所述待处理的胸部影像图像进行分割处理，获取肺实质区域的第一图像；S02、采用训练后的nnUnet模型对所述第一图像进行分割处理，获取肺血管区域的图像分割结果。相对于现有技术而言，其可以提供一个基于常规CT影像分析的准确客观的肺血管分离的全自动的方法，达到了精确提取肺血管，为医生在诊断肺部疾病时提供更精细的诊断信息。
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公开(公告)号：CN116777932A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310687486.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种胸部平扫CT影像肺动静脉自动提取方法，涉及CT影像处理技术领域。该方法首先获取肺气管、肺血管与肺外动静脉数据，并进行数据预处理，统一层厚；然后基于重建的CT扫描图像，进行肺血管骨骼化；并使用肺内动静脉生长算法对肺血管骨骼进行分类；再根据肺血管骨骼标记的动脉和静脉重建肺动静脉；最后依据标记的肺内动静脉的血管骨骼，以及肺内动静脉重建后的血管体素点对分类后的肺血管进行评估。该方法使用了多种特征进行肺内动静脉的分类，对输入数据的成像方式不做要求；是一种自动化算法，不需人为调整参数或是设置种子点，泛化能力较强；并提出了两个新的评估方法，从而在多个角度检查与评估肺动静脉的分类效果。
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