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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103985124A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410210245.7
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法，其包括以下步骤：获取心脏CT序列；分别计算心脏CT序列各层中肺部区域的第一特征值；利用第一特征值构建心脏底部和心脏顶部的约束条件，求解所述约束条件将所述心脏CT序列分为顶部序列和底部序列；分别在所述顶部序列的最底层以及心尖消失图层提取心脏有效区域信息；利用提取的心脏有效区域信息构造心脏底部的非线性渐变模型，拟合所述底部序列各层的心脏边缘轮廓，从而获得精确的心脏底部。本发明方法能够精确的提取出与胸隔膜发生粘连的心脏底部。且鲁棒性强，运行效率高，对硬件配置要求低，适合网络化应用。
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公开(公告)号：CN102509286B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201110302081.7
申请日：2011-09-28
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种医学图像目标区域勾画方法，包括以下步骤：（1）预处理；（2）在参考时相上勾画出目标轮廓，并根据该目标轮廓选取若干轮廓控制区域；（3）分别提取所述若干轮廓控制区域的图像纹理特征；（4）根据图像纹理特征，跟踪参考时相上的每个轮廓控制区域在待处理时相上的对应位置；（5）在待处理时相上跟踪得到的每相邻两个轮廓控制区域的中心之间进行插值处理，从而完成待处理时相上目标区域的自动勾画。本发明勾画方法能够根据参考时相上的目标轮廓和轮廓控制区域，快速、准确地自动勾画出其它时相上的目标区域，能够大大减轻工作人员在图像分割中的工作量。
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公开(公告)号：CN102354396A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110285231.8
申请日：2011-09-23
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于水平集函数的灰度不均匀图像分割方法，包括以下步骤：构建水平集函数，构造图像分割能量泛函，对水平集函数进行演化，使能量泛函最小化，得到图像分割边界，其中，所述能量泛函包括全局能量统计项、局部能量统计项和能量惩罚项。本发明在C-V模型的基础上，通过引入高斯核函数，充分利用灰度不均匀图像的局部统计信息，优化最小化闭合曲线“能量”泛函，并加入能量惩罚项，保证符号距离函数收敛，避免了费时的重新初始化过程。经实验证明，用本发明方法对灰度不均匀图像进行分割，能够获得清晰、准确的分割结果，能够提高灰度不均匀图像分割的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN101507861B
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN200910105863.4
申请日：2009-03-06
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，包括以下步骤：(1)分别提取参考腹部视频的每帧图像中的腹部体表轮廓线，计算各时刻的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相关系数NCC，得到NCC-时间曲线；(2)在NCC-时间曲线上设置门控窗，为每一帧图像提供门控的类标签；(3)将所述参考腹部视频的每帧图像转换为列向量，组成含类标签的训练集；(4)对所述训练集降维，训练得到支持向量ω*和分类阈值b*；(5)将实时腹部视频转换为列向量，用所述支持向量ω*和分类阈值b*计算各个列向量的类别信号，得到的类别信号即为门控信号。采用本方法可降低成本，而且不会给患者带来不适感，耐受性好。
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公开(公告)号：CN100419784C
公开(公告)日：2008-09-17
申请号：CN200610060597.4
申请日：2006-05-16
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于中心投影的图像形态特征线提取方法，包括步骤：a、采集图像；b、将采集到的图像二值化，并分割出目标图像；c、计算所述目标图像的质心，设定中心投影角度θ；以所述质心为起点，沿着与参考线夹角为0、θ、2θ、……、(N-1)θ的方向分别做射线，记录每条射线经过该目标图像的象素的个数pθ(n)(0≤n＜N)；将所有非零的Pθ(n)归一化、排序形成新的序列qθ(m)，在坐标系中依次连接所有的点(m，qθ(m))，形成目标图像的特征线。本方法能够自动从采集到的图像中分割出所有的目标图像，并自动完成每个目标图像的特征线的提取，提取到的特征线不会随目标图像的旋转、平移、伸缩而改变，可广泛应用于生物学、病理学、细胞组织学、药物化学、遗传基因、临床诊断等领域。
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