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公开(公告)号：CN114913135B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210444494.7
申请日：2022-04-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/143 , G06T7/11 , G06T17/00 , G06T7/155 , G06V10/774 , G16H30/20 , G16H30/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于级联VNet‑S网络和三维条件随机场的肝脏分割系统，涉及图像处理技术领域。该系统包括级联VNet‑S网络和三维条件随机场；级联VNet‑S网络得到肝脏CT图像前景像素点的概率，并将前景像素点的概率作为先验概率使用三维条件随机场分割肝脏；三维条件随机场通过空间上下文信息，反映观测变量之间的依赖关系，剔除误分割区域和细化分割，实现对肝脏分割边界的优化，进而实现对CT图像中肝脏的分割；该系统能够较为准确地分割肝脏，运算速度满足实际需求，且处理过程全自动，减少了医生的工作量，能够较好地满足应用需求。
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公开(公告)号：CN118098506A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410285153.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 东北大学
IPC: G16H20/40 , G06N5/04 , G06F40/289 , G06F18/27
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于大语言模型的针灸辅助诊疗和模型评价的方法。基于现有症状描述，利用提示工程让ChatGPT生成症状描述，收集症状描述数据；将收集的症状描述数据逐个标记症状和待作用针灸穴位和操作，构造诊断针灸数据集；根据诊断针灸数据集训练调整ChatGLM3‑6B模型，输出针灸方案；建立句子相似性评价模块，评价ChatGLM3‑6B模型输出结果与真实标签之间的语义相似性。通过建立评价指标，可以有效地评估其诊断和治疗建议的准确性和可靠性，确保提供的建议具有高度的专业性和实用性。本发明通过优化数据处理和模型训练流程，显著提高效率和质量，为针灸领域的辅助诊疗提供了新的技术手段。
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公开(公告)号：CN113570569B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110845336.8
申请日：2021-07-26
Applicant: 东北大学 , 中国医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的心脏室间隔抖动自动检测系统，涉及计算机视觉技术领域。该系统首先获取多个带SF标签的超声心动图作为样本数据集；然后初始化用于室间隔抖动检测的深度神经网络模型，并使用样本数据集预训练深度神经网络模型，得到预训练深度神经网络模型；用于室间隔抖动检测的深度神经网络模型包括左心室分割网络U‑Net和基于编解码器的SF诊断网络；最后加载预训练深度神经网络模型的模型参数和配置文件，分割待评估的超声心动图中的左心室，输出室间隔抖动判断结果。本发明的检测系统使用深度学习的方法自动分割左心室，并根据分割结果实现了SF的自动诊断，减少了临床诊断的时间，避免了医生主观经验造成的结果差异。
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公开(公告)号：CN116777932A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310687486.X
申请日：2023-06-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种胸部平扫CT影像肺动静脉自动提取方法，涉及CT影像处理技术领域。该方法首先获取肺气管、肺血管与肺外动静脉数据，并进行数据预处理，统一层厚；然后基于重建的CT扫描图像，进行肺血管骨骼化；并使用肺内动静脉生长算法对肺血管骨骼进行分类；再根据肺血管骨骼标记的动脉和静脉重建肺动静脉；最后依据标记的肺内动静脉的血管骨骼，以及肺内动静脉重建后的血管体素点对分类后的肺血管进行评估。该方法使用了多种特征进行肺内动静脉的分类，对输入数据的成像方式不做要求；是一种自动化算法，不需人为调整参数或是设置种子点，泛化能力较强；并提出了两个新的评估方法，从而在多个角度检查与评估肺动静脉的分类效果。
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公开(公告)号：CN114557721A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210195823.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 中国医科大学附属第一医院 , 东北大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种导航方法，尤其涉及一种基于超声标准化切面对照的导航方法。通过该导航系统，为基层医院医生提供超声扫查培训，减小由于医疗资源分布不均造成的医疗水平差异，提升基层医院水平。自适应生成符合患者特征的对照模板，并以此作为超声实时扫查中的参照，通过导航系统对当前切面与对照模板的相似性度量，指导用户快速准确定位目标标准化切面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419015A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210084461.6
申请日：2022-01-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于多模态配准的脑功能融合分析方法，涉及医学，核磁共振成像以及计算机视觉领域。设计一个基于多模态配准的脑功能分析流程，首先对fMRI图像进行预处理，融合MRI图像清晰的结构信息和fMRI时序信号提供的功能信息。对fMRI的时序信息进行采样后训练形变场。最大可能保留原有fMRI的功能信息，同时使用递归的方案解决fMRI和MRI由于分辨率差距较大导致的配准难度大的问题。融合图像同时具有原始图像的功能和结构信息。使用fMRI的分析方法对融合后的图像进行功能分析。融合后的图像和原始结构sMRI图像的相似度高于现有方法，同时很好的融合了原始fMRI图像的功能信息。融合图像为后续脑结构和功能分析提供数据支持，做到结构分区和功能分区在同一坐标下一一对应。
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公开(公告)号：CN108765483B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810565550.6
申请日：2018-06-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域。本发明提出的从脑部CT图像确定中矢面的方法，包括：步骤S10：根据获取的用户输入的所述脑部CT图像中的一个或多个大脑组织像素点，利用区域生长法确定所述脑部CT图像中的大脑组织；步骤S20：生成对应于所述大脑组织的最小有向包围盒；步骤S30：确定所述最小有向包围盒在沿脑部对称方向的中心对称面，所述中心对称面为所述脑部CT图像的中矢面。本发明提供的从脑部CT图像中确定中矢面的方法自动化程度高，降低了人工参与度，减少了人为主观偏差，准确度好，一致性高。
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公开(公告)号：CN108171703B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201810050741.9
申请日：2018-01-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于基于医学图像的图像处理技术领域，尤其涉及一种从胸部CT图像中自动提取气管树的方法。从胸部CT图像中获取主气管与主支气管；根据3D区域生长分割方式和已获取主气管与主支气管信息，建立自适应阈值3D区域生长分割模型和自适应阈值泄漏模型；利用自适应阈值3D区域生长分割模型和自适应阈值泄漏模型，提取胸部CT图像的第二类气管分支；根据提取的第二类气管分支的中间信息，调整自适应阈值3D区域生长模型和自适应阈值泄露模型的参数，然后提取所述胸部CT图像的第三类气管分支；基于已获取气管树拓扑结构提取末梢气管分支，获得所述胸部CT图像的气管树。本发明提供的方法提高了从CT图像中提取气管树的气管分割精度，同时降低提取时间。
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公开(公告)号：CN111104226A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911354225.6
申请日：2019-12-25
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种多租户服务资源的智能管理系统及方法，涉及计算机技术技术领域。该系统及方法通过服务资源登记模块初始化云平台可用资源数量，服务资源分配模块结合新增租户等级、具体需求、其他当前相似租户的服务需求、以及云平台当前运行状态，为新增租户分配服务资源；由服务资源监测模块实时监测所有活动租户的实时需求，以及云平台当前运行状态，并实时记录平台运行状态到日志文件；由服务资源调节模块结合云平台运行状态调整租户服务资源；由服务资源回收模块收回服务资源；由云平台日志登记与回滚模块根据日志文件重启并回滚崩溃前的租户任务。本系统及方法实现了对云平台基础设施、平台使用权、软件运行权等服务资源的动态实时管理。
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公开(公告)号：CN107230204B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710374181.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种从胸部CT图像中提取肺叶的方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括基于3D区域生长的肺实质提取过程、基于区域特征的左右肺粘连气管剔除过程、肺血管根部剔除过程、基于拓扑细化的肺血管中心路经提取过程和基于支持向量机分类的肺叶分割算法，以获得肺叶组织。本发明能够准确的从胸部CT图像中提取出肺叶，准确的完成对每个肺叶的病情程度的定量评估，对肺部疾病的诊断和治疗更加准确和有效。
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