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公开(公告)号:CN105760874A
公开(公告)日:2016-07-13
申请号:CN201610128282.2
申请日:2016-03-08
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/6268 , G06K2209/051 , G06T5/00 , G06T5/002 , G06T5/40 , G06T15/005 , G06T2200/04 , G06T2207/10081 , G06T2207/30064
Abstract: 本发明公开一种面向尘肺的CT图像处理系统,包括图像处理服务器,其包括CPU、图形处理器以及连接到所述图形处理器的DICOM读写单元,所述DICOM读写单元从所述图形处理器中读取与解析CT图像;CT图像预处理单元,其对所述DICOM读写单元解析后的CT图像进行灰度不均匀校正、图像去噪以及伪影去除的预处理;图像分割单元,其对预处理后的CT图像进行肺实质分割、肺结节分割以及肺结节假阳性目标去除;深度网络学习单元,其提取所述图像分割单元分割后的肺结节区域所在的子图像块中的高维特征;以及,SVM分类单元,其接收所述高维特征进行分类。本发明的CT图像的数据的分类精度高、鲁棒性稳定。
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公开(公告)号:CN105701820A
公开(公告)日:2016-06-22
申请号:CN201610023654.5
申请日:2016-01-14
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2200/04
Abstract: 本发明公开了一种基于匹配区域的点云配准方法,包括数据采集、点云和目标点云的区域分割、特征点提取与匹配、区域匹配、匹配区域对排序、点云初始配准、设定当前匹配区域对的编号m为0,设置配准误差阈值的初始值、点云局部配准、逐区域进行点云配准调整步骤;如果调整配准点云与目标点云Q之间的配准误差是否小于配准误差阈值,则更新配准误差阈值再次进行调整,否则结束本匹配区域的调整。本发明是一种点云配准精度更高的、鲁棒性更好的点云配准方法对点云全局最优配准所导致的点云局部配准不精确的点云,利用匹配区域的点云局部配准,进行局部修正,提高了点云的配准精度。
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公开(公告)号:CN105631933A
公开(公告)日:2016-06-01
申请号:CN201511021784.7
申请日:2015-12-30
Applicant: 武汉金玺银杏工业设计有限责任公司
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06T17/00 , G06T2200/04 , G06T2200/08
Abstract: 本发明提供了一种打印方法及装置,所述方法包括:读取医疗图像数据;对所述图像数据进行提取,获取源数据;对所述源数据进行处理获取三维图像数据,根据所述三维图像数据建立待打印模型;对所述待打印模型进行3D打印,获取3D打印模型;如此,可以根据患者临床医疗数据打印出患者的肿瘤的3D打印模型或组织器官的3D打印模型或人工植入物的3D打印模型,根据3D打印模型直观地设计个体化治疗方案,确保手术成功率及治疗效果。
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公开(公告)号:CN105579834A
公开(公告)日:2016-05-11
申请号:CN201480053539.1
申请日:2014-09-29
Applicant: 株式会社IHI , 国立大学法人东京大学
CPC classification number: G06T7/001 , G01N21/8851 , G01N23/04 , G01N2021/8887 , G01N2223/615 , G06K9/52 , G06K9/6215 , G06K9/6267 , G06T1/20 , G06T7/0006 , G06T7/60 , G06T2200/04 , G06T2207/10028 , G06T2207/10081 , G06T2207/20036 , G06T2207/30108 , G06T2207/30164
Abstract: 本发明提出一种能够短时间并且准确地从CMC的三维图像中提取孔洞的图像分析装置和程序。在从纤维强化复合材料的三维图像提取孔洞的图像分析装置中,其特征在于,具备对三维图像执行图像处理的处理器,处理器对三维图像进行二值化来制作二值图像,对二值图像进行距离变换来制作距离图像,使用距离图像对二值图像执行闭合处理,根据闭合处理前后的图像的差异提取孔洞,针对提取的孔洞,将与背景体素邻接的孔洞分类为开放孔洞,将不与背景体素邻接的孔洞分类为闭合孔洞,对开放孔洞执行开放处理来除去伪孔洞。
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公开(公告)号:CN105574806A
公开(公告)日:2016-05-11
申请号:CN201510916333.3
申请日:2015-12-10
Applicant: 上海兆芯集成电路有限公司
CPC classification number: G06T15/005 , G06T1/60 , G06T15/80 , G06T19/20 , G06T2200/04 , G06T2200/28 , G06T1/20 , H04N13/30
Abstract: 一种影像处理方法及其装置,所述装置包含第一队列、第二队列、快取存储器与处理模块。第一队列用以接收第一图块。处理模块分别电性连接第一队列、第二队列与快取存储器,用以从第一队列取得第一图块,从快取存储器取得关于第一图块的背景遮罩的遮罩信息,并依据第一图块与前述遮罩信息,决定第一图块与背景遮罩的关系,以选择性地将第一图块传送至第二队列。本发明能够降低影像处理的运算量。
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公开(公告)号:CN105551015A
公开(公告)日:2016-05-04
申请号:CN201510869611.4
申请日:2015-12-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2200/04
Abstract: 本发明公开一种散乱点云图像配准方法,包括获取图形中点云数据的位置和法向量;通过基于曲面变化度的局部离群系数过滤点云数据;初始化粒子的位置和速度,并将旋转参数和平移参数分别转换为矩阵;构造适应度函数,求出适应度函数值;最后使得参考点集到新的目标点集的最短距离的目标函数值小于阈值τ。通过整体寻优,为ICP找到最佳的初始位置,避免了ICP陷入局部最优,有效的提高了ICP算法的准确性。
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公开(公告)号:CN105518443A
公开(公告)日:2016-04-20
申请号:CN201480049168.X
申请日:2014-08-29
Applicant: 赛峰集团
CPC classification number: G06T7/0004 , F01D5/282 , F05D2300/6034 , G01N23/046 , G01N2223/615 , G06K9/46 , G06T7/001 , G06T7/40 , G06T7/41 , G06T2200/04 , G06T2207/10081 , G06T2207/30124 , Y02T50/672
Abstract: 本发明涉及一种表征一个由编织复合材料制成的部件的方法,其中所述方法包括对于用作自相关间隔的多个空间向量,计算(200)在观察窗中该部件体积的三维图像的自相关值,随后在该主要编织定向上检测(400,410)该自相关值中的至少一个局部极值,从而在观察窗中确定相邻平行纱线之间的平均距离。X射线断层扫描优选地用于使该材料成像。
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公开(公告)号:CN105513118A
公开(公告)日:2016-04-20
申请号:CN201510836751.1
申请日:2015-11-26
Applicant: 北京像素软件科技股份有限公司
Inventor: 李杨
IPC: G06T15/00
CPC classification number: G06T15/005 , G06T2200/04
Abstract: 本发明公开了一种体素化游戏世界的渲染方法。所述方法,包括:步骤1、判断第i个立体像素是否为外部立体像素,若是,执行步骤2,否则,i=i+1,直至i=N,N为立体像素总个数,返回执行步骤1;步骤2、计算所述第i个立体像素所有外部面的顶点位置,并将所述顶点位置存入顶点缓冲区,继续执行步骤3;步骤3、根据所述顶点缓冲区的顶点位置,渲染所述外部面。本发明提供的技术方案,通过判断外部立体像素的外部面并计算所有外部面的顶点位置,根据顶点位置只渲染外部面,减小了渲染管线压力,提高了渲染效率。
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公开(公告)号:CN105447907A
公开(公告)日:2016-03-30
申请号:CN201510776179.4
申请日:2015-11-13
Applicant: 江苏科技大学
CPC classification number: G06T17/00 , G06K9/00214 , G06T2200/04
Abstract: 本发明公开了一种基于立体重构的工程制图作业智能批改方法及系统。所述方法步骤是:接收学生提交的作业;把指定的二维视图构造成立体图;提取立体图中的关键数据;比较标准图与学生作业图的相关数据,找出错误。所述系统包括生成答案模块、答案录入模块、答案查看模块、智能批改模块和批改详细模块。本发明提供的工程制图作业批改方法及系统,不需要人工制作标准答案,可以把教师从繁重的批改作业的工作中解放出来,提高批改的质量和效率。
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公开(公告)号:CN105389853A
公开(公告)日:2016-03-09
申请号:CN201510731095.9
申请日:2015-11-02
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06T17/30 , G06T1/20 , G06T2200/04 , G06T2200/28
Abstract: 本发明涉及一种基于多GPU的人脑变形仿真方法,使用总体拉格朗日法、中心差分法及非线性有限元Neo-Hookean模型来进行脑部变形的显式迭代仿真,通过在GPU端的并行化算法实现加速仿真计算的速度,在引入多GPU进一步提高并行能力之后,对原始数据采用广度优先搜索方法进行数据分组和重新编号最小化各结点之间的数据相关性,并通过使用额外的数据结构使得单个节点内的输入数据及计算过程存在一一对应关系,进而可以使用流式传输实现计算和数据传输的并行化,最终利用混合CPU/GPU的多核计算架构进行加速,满足了人脑变形仿真中的精度与速度要求。本发明充分利用了人脑变形中的细微性以及时空连续性特点,可以在计算机构造的虚拟环境中逼真地模拟脑部的变形过程。
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