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公开(公告)号：CN108230301A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711315308.5
申请日：2017-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6226 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T2207/10081 , G06T2207/20116 , G06T2207/30012
Abstract: 本发明公开了一种基于主动轮廓模型的脊柱CT图像自动定位分割方法，涉及医疗图像处理领域，本发明针对脊柱CT图像的分割方法对初始位置及轮廓的敏感问题，提出一种自动定位分割CT图像的方法。首先，由临床CT仪扫描获得n组脊柱CT图像，由专家人员手动将该CT切片手动分割并用作训练样本；其次，运用随机森林算法对椎骨中心进行定位确定椎骨中心；接着，将分割初始轮廓置于随机森林算法确定的中心位置，采用模糊轮廓分割将CT切片图像中椎骨分割出来；最后，将训练好的模型组合输出，得到完整椎骨CT图像分割模型。本发明提出的脊柱CT分割模型，可以自动定位椎骨中心和分割初始轮廓位置，可以对椎骨进行自动分割，简化脊柱CT图像的分割步骤及流程。
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公开(公告)号：CN107349003A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710559012.1
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: A61B17/7083 , A61B34/10 , A61B2034/108 , B33Y10/00 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于有限元力学分析的腰椎螺钉植入导板及制备方法，涉及医疗器具领域，本发明解决腰椎的椎弓根螺钉精确的定位和导向的问题，导板使用3D打印技术进行实物打印。该导板包括：导板一块以及两个椎弓根螺钉的进钉导向通道；导板的下曲面与腰椎椎骨的表面反向一致；螺钉进钉通道的位置与角度经有限元受力分析后确定并在导板上曲面向外部延伸30mm~50mm。导向钉道能够使椎弓根螺钉准确进入人体腰椎预防螺钉错位和椎弓根的断裂风险。通过上述方式本发明能够在手术前确定进钉点的位置和角度通过三维重建能够便于帮助医疗人员观察，在手术中实体手术导板可以作为对椎弓根螺钉进钉位置与方向进行精确定位的辅助治具，提高手术成功率。
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公开(公告)号：CN106842584A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710189275.8
申请日：2017-03-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G02B27/02
CPC classification number: G02B27/025 , G02B27/024
Abstract: 本发明公开了一种自动式CT影像观察箱，它涉及CT影像技术领域；所述底座的上端安装有箱体，所述箱体内部的后端安装有照射灯与蓄电池，所述箱体的两内侧壁上均安装有电动式线性导轨，所述电动式线性导轨的滑块上安装有连接架，且所述的连接架穿接在箱体上的滑槽内，所述两个连接架的内侧安装有补光灯，所述连接架的外侧安装有放大镜片，所述箱体的前端安装有透明板，所述透明板的上端安装有吸合块，所述吸合块与吸合磁铁相吸合，所述操作开关面板上安装有照射灯开关、导轨控制开关、补光灯开关，所述操作开关面板的一接线柱与蓄电池连接；本发明便于实现快速调节与放大式局部观察，使用方便，操作简便，效率高。
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公开(公告)号：CN106108996A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610564137.9
申请日：2016-07-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B17/70
CPC classification number: A61B17/7011 , A61B17/7025 , A61B17/7026 , A61B2017/564
Abstract: 本发明公开了一种椎弓根螺钉固定器，包括椎弓根螺钉、防倒旋螺母、固定棒和固定台板，所述椎弓根螺钉上部设有六角形螺钉台，六角形螺钉台上设有固定台板，固定台板上方的椎弓根螺钉上设有防倒旋螺母，固定台板侧面设有球形卡槽，球形卡槽内设有万向节，万向节端面设有弧轨纹牙，万向节设置在固定棒的两端，固定棒中部设有钛镍记忆合金，所述一种椎弓根螺钉固定器，结构简单，操作方便，便于椎弓根螺钉的钉入及锁固的稳定性，有效避免固定台板松脱，保证了万向节不滑脱，万向节活动可调，降低了椎弓根螺钉受到的剪力，使椎弓根螺钉不易断裂，固定牢固，可以分散应力，降低晚期短躯干等症状发生，安全可靠。
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公开(公告)号：CN105919620A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610564047.X
申请日：2016-07-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: A61B6/0407 , A61B6/032 , A61B6/107
Abstract: 本发明公开了一种防辐射CT扫描床，包括床板、伸缩防护罩、U形防护罩、头部防护板和枕头，所述床板底部安装有床腿，床板上方设有U形防护罩，U形防护罩由外防护板、铅板和内支撑板组成，U形防护罩两端连接有滑块，滑块设置在导轨内，导轨设置在床板侧面，U形防护罩中部开设有待扫描框，U形防护罩前端通过连接杆连接头部防护板，头部防护板两侧连接有下垂铅衣，床板前端设有枕头，U形防护罩后端连接伸缩防护罩，所述一种防辐射CT扫描床，结构强度高，防辐射效果好，提高CT扫描的效率，有效降低辐射带来的伤害，节省操作时间，有效对患者腿部及头部进行防护，降低了对患者身体的损伤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112785608B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110176604.1
申请日：2021-02-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06T5/40 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于自适应参数改进SNIC的医学图像分割方法。提取原图像纹理特征获得特征图，再将原图像降尺度处理；设置参数t，设置超像素数目K，在步骤1降尺度的原图像上分配种子点位置；创建与步骤1降尺度的原图像大小相同的空白标记图L，用种子点创建像素元素ei，初始化优先队列Q；从Q中取出di,k中最小的元素，如果被取出的元素在L对应位置未被标记则标记为k；利用k更新超像素中心，计算并更新自适应参数m，对该像素的4或8邻域中没被标记的像素，创建新元素并赋予标签k，后填入Q中；当Q不为空时，循环上述；当优先队列Q为空时，将L根据KNN恢复到原尺度大小后获得最终超像素分割结果。
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公开(公告)号：CN112652053A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011514100.8
申请日：2020-12-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高效的椎骨CT图像三维重建方法，属于医学领域；为了弥补临床医学实际操作和教学研究中，尤其在椎弓根螺钉置入手术中，脊柱模型三维重建时间过长，光滑度不足的问题，本发明针对经典的Ray Casting算法中需要遍历每一个体素导致重建速度过慢的问题，提出了一种在传统算法上改进的Ray Casting算法来解决上述背景技术中提出的问题；重建完成后可视化阶段选择可视化工具包VTK(Visualization Toolkit)完成三维图像的可视化和缩放、旋转等交互操作，方便医生和科研人员更为清晰和方便的观察出三维图像的内部细节。
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公开(公告)号：CN108510580A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810266578.X
申请日：2018-03-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种椎骨CT图像三维可视化方法，属于医学领域，为了弥补传统Marching Cubes算法在进行三维重建可视化的过程中，处理体素和等值点数量过多的问题，本发明提供一种椎骨CT图像三维可视化方法，在传统Marching Cubes算法理论基础之上进行改进，确定体素内三角面片剖分构型时，利用黄金分割方法计算等值面与体素棱边交点，将三角面片拟合成等值面，再计算三角面片的法向量，采用中心差分方法求解体素内8个顶点的梯度值，并通过可视化工具包VTK(Visualization Toolkit)完成显示、旋转、缩放等交互操作，实现透明、半透明可视化功能设置，以便于医生和研究人员能够从任意角度观察和分析，为观察椎骨内、外结构信息和后期的治疗、研究提供理论依据和技术支持。
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公开(公告)号：CN117158997A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311319106.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B5/369 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0985 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F123/02
Abstract: 一种基于深度学习的癫痫脑电信号自动检测方法。癫痫是一种威胁生命且具有挑战性的神经系统疾病，它突然发生且发病前没有任何症状。脑电图是临床常用的检测方法，但人工检查脑电图脑信号是一个耗时费力的过程，这给医生带来了沉重的负担并且其检测效果并不好。基于此提出一种基于改进ResNet+ABiLSTM的癫痫脑电信号自动检测方法。所述脑电信号自动分类检测方法包括以下步骤：A、信号预处理，改进的ResNet提取信号特征；B、浅层特征使用一维空间注意力机制突出关键特征并完成分类；C、使用带有注意力机制的双向LSTM(ABiLSTM)进一步提取特征并完成分类；D、分类结果汇总并使用激活函数获得概率分布。本发明能够实现对癫痫脑电信号的精准分类检测，对癫痫发作的诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115546227A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211266750.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质，属于图像处理技术领域，解决对视网膜血管OCTA图像分割不准确出现漏检现象问题。本发明的网络：首先，使用不对称卷积边界细化模块(ACBR)从网络的编码器端提取丰富的视网膜血管信息并对其进行细化。其次，通道注意模块用于为那些分辨率较低的血管赋予足够的权重，防止它们在深度卷积和池化操作下权重消失。最后在网络中加入一个残差结构，增加了网络的深度，提高了网络的鲁棒性，防止了网络过拟合。本发明适用于对视网膜血管图像的分割。
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