一种从胸部CT图像中提取胸主动脉的方法

    公开(公告)号:CN107169963A

    公开(公告)日:2017-09-15

    申请号:CN201710384315.4

    申请日:2017-05-26

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及医学图像处理与应用技术领域,尤其涉及一种从胸部CT图像中提取胸主动脉的方法。从胸部CT图像中提取胸主动脉的方法包括以下步骤:步骤一:运用区域生长法,基于胸部CT图像数据,获得不黏连心脏的胸主动脉壁里面的部分数据点,并标记上flag;步骤二:运用数学形态学算法,基于经过步骤一标记flag后的胸部CT图像数据,依次获得不黏连心脏的胸主动脉壁里面的剩余数据点和胸主动脉壁的数据点,并标记上flag。本发明的从胸部CT图像中提取胸主动脉的方法算法复杂度低,在i5处理器4G内存环境下运算时间短,分割效果好。

    一种从胸部CT图像中提取肺血管的方法及装置

    公开(公告)号:CN107045721A

    公开(公告)日:2017-08-15

    申请号:CN201610924061.6

    申请日:2016-10-24

    Applicant: 东北大学

    CPC classification number: G06T7/0012 G06T2207/10081 G06T2207/30061

    Abstract: 本申请公开了一种从胸部CT图像中提取肺血管的方法及装置,所述方法包括:接收输入的n层胸部CT图像,获取指定图像层进行灰度映射,获得预设分割阈值;在所述指定图像层上选取肺部区域的指定像素点获得初始种子点,根据所述预设分割阈值及初始种子点进行3D区域增长,获得不带血管的肺组织区域;在所述的肺组织区域进行形态学运算,获得带血管的封闭肺组织区域,计算血管阈值;在所述带血管的封闭肺组织区域查找大于血管阈值的像素点为初始标记点,获得初始扩散面;根据所述初始扩散面和血管阈值,在所述带血管的封闭肺组织区域内进行面扩散,获得肺血管。应用本发明能准确的从胸部CT图像中提取出肺血管,辅助医生准确诊断肺血管疾病。

    基于稀疏子空间多任务学习的图像分类预测方法

    公开(公告)号:CN106529601A

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201611030667.1

    申请日:2016-11-16

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域,提出一种基于稀疏子空间多任务学习的图像分类预测方法,包括:步骤一:根据对训练图像集提取的异构视觉特征构建特征数据;步骤二:基于任务的相关性和异构视觉特征的结构性,根据特征数据的训练数据集建立稀疏子空间的多任务分类算法的目标函数;步骤三:基于稀疏子空间的多任务分类算法的目标函数,采用迭代优化算法进行求解,生成稀疏子空间多任务分类模型;步骤四:采用稀疏子空间多任务分类模型对图像测试图像集进行分类预测。本发明结合子空间相关性和稀疏机制建立多任务学习机制,改善分类器的泛化性能,提高了图像分类的泛化性能。

    一种一体化式计算机机箱
    84.
    实用新型

    公开(公告)号:CN222813102U

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202421679176.X

    申请日:2024-07-16

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本实用新型属于计算机机箱技术领域,具体为一种一体化式计算机机箱,包括:底板,所述底板的上方固定安装有箱体,箱体的内壁上设有支撑板,支撑板的下方设有多组风扇Ⅰ;箱体的长边侧沿箱体中心线对称安装有支撑架,支撑架的顶部设有磁铁,其中支撑架Ⅰ的内侧设有固定在箱体内部的固定板,外侧通过磁铁吸附密封箱体一侧的背板;固定板内侧固定连接有连接架,主板通过螺柱固定在连接架上,固定板内侧沿竖直方向设置多组风扇Ⅱ;所述背板上设有过滤装置;支撑架Ⅱ外侧通过磁铁吸附固定在箱体上的连接框,连接框的外侧设有密封箱体另一侧的玻璃板;本实用新型能够避免主板与机箱内壁接触,并且降低灰尘进入机箱内部的概率。

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