-
-
公开(公告)号:CN118365663A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410295566.5
申请日:2024-03-15
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/13 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了基于卷积神经网络的左心房疤痕自动分割方法及系统,方法包括:获取晚期钆增强磁共振成像数据并进行预处理;将混合通道卷积网络作为编码器,构建图像分割合成卷积神经网络模型;基于图像分割合成卷积神经网络模型对预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据进行分割处理,得到左心房腔体的轮廓特征图;对左心房腔体的轮廓特征图进行图像预处理,得到左心房壁区域位置特征图;基于图像分割合成卷积神经网络模型对左心房壁区域位置特征图进行疤痕分割处理,得到左心房疤痕分割结果。本申请实施例能够利用左心房腔体、左心房壁和左心房疤痕空间关系,减少类不平衡的影响,提高疤痕的分割精度。本申请可以广泛应用于图像自动分割技术领域。
-
公开(公告)号:CN118229691A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410295565.0
申请日:2024-03-15
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/155
Abstract: 本申请公开了基于多任务网络级联的左心房壁自动分割方法及系统,方法包括:获取晚期钆增强磁共振成像数据集并进行预处理,得到预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据集;引入左心房腔体解码器模块与左心房壁解码器模块并进行级联处理,构建左心房壁自动分割网络模型;将预处理后的晚期钆增强磁共振成像数据集输入至左心房壁自动分割网络模型进行多任务图像分割处理,得到左心房壁分割结果。本申请实施例能够利用左心房腔体的分割结果作为先验条件,从而提高左心房壁的分割精度。本申请可以广泛应用于图像自动分割技术领域。
-
公开(公告)号:CN117853652A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311735326.4
申请日:2023-12-15
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种冠状动脉周围脂肪组织三维重建与可视化方法及装置,方法包括:获取目标图像对应的三维模型;目标图像为电子计算机断层扫描图像;从三维模型中分割出目标图像中的血管模型;血管模型包括冠状动脉;在三维模型中查找出血管模型的外周脂肪;对血管模型和外周脂肪分别进行标注;对经过标注后的血管模型和经过标注后的外周脂肪进行可视化显示。本申请通过对血管模型及其外周脂肪三维重建并标注,相较于二维的电子计算机断层扫描图像,本申请可视化后的三维模型可以立体地、更直观地展示冠状动脉及外周脂肪的信息,可广泛应用于三维重建技术领域。
-
公开(公告)号:CN113598810B
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202110829622.5
申请日:2021-07-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分割网络的胎心率基线自动计算方法,主要包括采集胎心率信号并进行预处理;利用分割网络获取胎心率信号中每一个采样点归属概率并划分基线采样点和非基线采样点;对基线采样点进行有效性校验得到有效基线采样点;对有效基线采样点进行插值拟合和滤波降噪,最终得到估算的胎心率基线。本发明提供的胎心率基线计算方法能够利用分割网络准确判决和定位基线采样点和非基线采样点,通过引入基线采样点有效性校验过程实现基线的可靠估算,解决了基于数值方法计算基线不稳定的问题,为临床上胎心率基线的求解提供了一种更加智能的方法,可以广泛适用于生物医学信号处理领域和计算机检测领域。
-
公开(公告)号:CN115546014A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211263415.9
申请日:2022-10-14
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于风格迁移的超声图像处理方法、装置、设备和介质,步骤如下:收集来自医院的多源超声图像及多源超声图像的标注图像;提取多源超声图像的内容信息和样式信息;根据迁移参数确定所述内容信息和样式信息的迁移比例,并根据迁移比例生成风格迁移后的超声图像;将多源超声图像和风格迁移后的超声图像输入评估网络得到二值化超声图像,根据二值化超声图像和多源超声图像的标注图像的评估结果自适应确定迁移参数取值,并确定风格迁移后的超声图像。本方法面对由于不同机器、不同设置和不同操作获得的数据而导致胎儿头部超声分割方法泛化能力降低的问题,引入内容信息和样式信息两种维度的信息,以实现更好的多源超声数据分割性能。
-
公开(公告)号:CN110310744A
公开(公告)日:2019-10-08
申请号:CN201910496083.0
申请日:2019-06-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 本发明公开了一种窦房结虚拟生理组织的构建方法、存储介质和计算设备,首先创建窦房虚拟生理组织的几何模型;将几何模型划分成多个区域,包括非兴奋组织区域、中心窦房结组织区域、外围窦房结组织区域和心房组织区域;针对划分得到的非兴奋组织、中心窦房结组织、外围窦房结组织和心房组织分别构建相应的细胞模型;针对于划分得到的非兴奋组织、中心窦房结组织、外围窦房结组织和心房组织分别构建电兴奋传导模型。本发明方法所构建的虚拟生理组织构筑了从微观分子到宏观器官变化的桥梁,所重现的窦房结起搏和电传导过程更符合人类窦房结的电生理,减少动物实验的时间和金钱开销,更快、更好、更安全地研究窦房结的起搏机制。
-
-
-
-
-
-