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公开(公告)号：CN110289075A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910352358.3
申请日：2019-04-29
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明针对利用局部梯度信息生成子野则易导致局部最优结果、利用全局梯度信息生成子野则计算量大等问题，提供了一种能够更加快速、准确地生成可交付使用子野的基于模糊熵的直接子野优化方法及其系统：首先采用基于模糊熵分割原理生成子野形状，然后进行子野权重优化，以得到满足临床要求的治疗方案,本发明可以快速、准确地利用全局梯度信息得到子野形状，计算量减少的同时提高了计划质量，优化所得子野数目较少，提高了优化效率；利用全局梯度信息生成子野形状，有利于提高靶区剂量适形度、降低靶区周围危及器官以及正常组织接受的放射剂量，从而达到提高治疗增益比、提高肿瘤放射治疗精确度以及降低正常组织由放射引起并发症的概率的临床治疗要求。
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公开(公告)号：CN109596552A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811584435.X
申请日：2018-12-24
Applicant: 中北大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明涉及生物医学工程中的血氧测量技术领域，提出了一种利用单距离光源-探测器对测量血氧饱和度的方法，包括以下步骤：S1、配置吸收系数已知的两种仿体模型；S2、通过单距离光源-探测器测量两种仿体模型在波长λ1和波长λ2下的光强度；S3、通过单距离光源-探测器测量样品在波长λ1和波长λ2下的光强度；S4、根据测量得到的光强值，计算两种波长下的样品的吸收系数；S5、根据两种波长下的吸收系数，计算得到样品的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度。本发明可以通过单距离光源-探测器对测量光学信号来量化血氧饱和度，简化了测量仪器，准确度高，可以广泛应用于血氧测量技术领域。
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公开(公告)号：CN105931280A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610217047.2
申请日：2016-03-29
Applicant: 中北大学
CPC classification number: G06T11/008 , G06T17/00 , G06T2200/28
Abstract: 本发明公开基于GPU的快速三维CT迭代重建方法，包括以下步骤：步骤一、数据输入，需要将投影数据并输入到数据输入模块；步骤二、预处理，对投影数据作相关的预处理，并将处理后的数据以及与重建相关的参数传入到GPU；步骤三、为正/反投影，包括正投影步骤、记录信息步骤和修正步骤、反投影步骤操作，在GPU上实现了正投影步骤和反投影步骤，分别得到正投影系统矩阵和反投影系统矩阵；步骤四、变量更新，按具体迭代算法所对应的迭代公式更新当前的变量值；步骤五、迭代终止，判断当前迭代是否满足迭代的终止条件；步骤六、结果输出，将迭代结果输出。本发明只需计算一次射线与体素的相交情况，减少了计算系统矩阵所需的计算量，加快迭代重建的速度。
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公开(公告)号：CN105930637A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610217772.X
申请日：2016-04-02
Applicant: 中北大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/3462
Abstract: 本发明公开一种自动确定目标函数权重的放射治疗方案优化方法，步骤一、为信息输入，输入病人的三维密度信息、器官勾画信息、治疗头信息，目标函数信息，以及目标函数中所使用器官的DV限制参数；步骤二、为预处理，根据病人的各器官勾画信息、病人的三维密度信息和治疗头信息，通过剂量计算引擎计算每个射束的剂量分布，从而得到剂量沉积矩阵；步骤三、为方案优化，在已知信息目标函数和剂量沉积矩阵的情况下，进行方案优化来确定最终各子野的形状和权重；步骤四、为权重调整，根据方案优化模块的输入信息，判断各子目标函数是否都满足优化的终止条件；步骤五、为输出方案优化结果。本发明自动方案优化是一个迭代的过程，不需要输入理想DVH曲线。
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公开(公告)号：CN104546215A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410857734.1
申请日：2014-12-29
Applicant: 中北大学
IPC: A61D7/00
CPC classification number: A61D7/00
Abstract: 本发明涉及一种农业机械撒粉工具，具体涉及大规模桑蚕养殖用撒粉设备。主要解决大规模桑蚕养殖蚕室内机械化撒粉问题。其包括6个子系统：行走子系统包括万向轮；升降子系统主要包括剪式机构；水平移动子系统主要包括多级气缸；执行子系统采用现有技术；反射镜子系统主要包括普通反射镜和双面反射镜；气压动力子系统主要包括气缸、方向阀、管路。气压动力子系统为升降子系统和水平移动子系统提供动力，可以在不外接电源的情况下实现设备的上下和水平进给，节约能源并且使设备在蚕室内移动方便；反射镜子系统能够方便观察撒粉和蚕生长情况。本发明的有益效果：提高大规模桑蚕养殖蚕室内撒粉的自动化水平和撒粉效率、质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118762091A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410668319.5
申请日：2024-05-28
Applicant: 中北大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积稀疏约束的稀疏角CT图像重建方法及装置，基于以下CT图像重建模型，经过多次卷积迭代获得重建CT图像#imgabs0#式中#imgabs1#为数据保真项，保持重构图像与测量值之间的恒定；g为投影数据，u为待重建图像，A表示大小为R′Q的系统矩阵，R为投影数据的总数，Q为图像像素的总数；β是控制数据保真项和约束项之间权衡的平衡系数；*为卷积算子，{fi}i＝1,2,...,N为滤波器集合，{Mi}i＝1,2,...,N为滤波器fi对应的特征映射，λ为正则化参数。本发明能够有效改善稀疏角CT重建图像的成像质量，提高图像重建效率。
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公开(公告)号：CN117197349A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311152367.0
申请日：2023-09-07
Applicant: 中北大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例提供了一种CT图像重建方法及装置，该方法包括获取第一对象的投影数据，之后，可以将投影数据输入至CT迭代展开重建网络进行处理，得到第一对象对应的CT图像，其中，CT迭代展开重建网络是通过对CT迭代重建算法中的保真项以及压缩感知正则项或总变分TV正则项进行神经网络展开得到的。如此，该方法通过针对CT迭代重建算法中的压缩感知正则项或总变分TV正则项直接进行神经网络展开，即可得到完整的CT迭代展开重建网络，如此可以提高整体CT重建网络的可解释性，从而可以改善重建的CT图像的成像质量。
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公开(公告)号：CN110827370B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201911090608.7
申请日：2019-11-09
Applicant: 中北大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种非等厚构件的多能CT循环迭代重建方法，首先对最低能量下的投影采用迭代算法进行重建，重建后的图像呈现厚度较薄区域的结构特征；将最低能量下的重建图像作为先验图像，利用PICCS(Prior Image Constrained Compressed Sensing)算法对相邻高能量下的投影进行重建，重建后的图像再次作为新的先验信息，依次类推直到最高能量；将最高能量下的重建图像作为最低能量下投影的先验图像再次循环上述过程直至最高能量，得到最终的重建结果。本发明将相邻低能量的重建图像作为先验约束条件纳入重建过程，能够在迭代过程中较好的保留各个能量下的结构信息，完整清晰地再现复杂构件的内部结构，有效解决了其他方案存在的由于多次迭代导致低密度边缘丢失问题。
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公开(公告)号：CN113117253B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110423245.5
申请日：2021-04-20
Applicant: 中北大学
IPC: A61N5/10
Abstract: 本发明公开一种基于各向异性核的剂量计算系统，先输入剂量计算所需信息；利用蒙特卡罗算法计算射线垂直于模体表面入射情况下的点核能量分布；以射线源为中心旋转点核能量分布生成不同射线入射角度下的各向异性核；提取所有各向异性核在各立体角方向的能量分布，进行参数拟合，得到各向异性核的模型参数；计算和存储各体素的TERM值，以及相对于原点的偏移信息；根据剂量沉积点的位置计算周围碰撞点为位置，并通过碰撞点的TERM值和偏移信息计算各碰撞点在剂量沉积点处的能量沉积，从而计算模体内的剂量分布；输出三维剂量分布，以及统计各器官的剂量‑体积曲线。本发明提高了射线倾斜入射情况下的剂量计算精度和计算速度。
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公开(公告)号：CN112669401B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202011524919.2
申请日：2020-12-22
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的CT图像重建方法及系统，所述方法包括输入投影数据，利用前端卷积神经网络对所述投影数据进行滤波处理，反投影处理生成断层图像信息，利用后端卷积神经网络对生成的断层图像信息进行处理，以及利用处理后的断层图像和真实图像计算整个网络损失函数的值，并将损失函数的梯度信息反向逐层反馈，更新各网络层的参数值。本发明利用多层卷积神经网络处理投影数据，充分挖掘投影数据中的有用信息，有效地提高了整体神经网络模型的特征提取和信息表达能力；避免了在神经网络模型中使用全连接层，所需神经网络模型参数较少，易于实现。
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