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公开(公告)号:CN112906746B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202110092959.2
申请日:2021-01-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于结构方程模型的多源航迹融合评估方法,该方法包括提出了一套科学、通用、全面的评估体系以及定量计算模型,该评估体系分为两个层级,一级指标作为最终描述航迹融合系统优劣的因素,二级指标利用公式定量计算,并通过结构方程模型的因素负荷量来量化一级指标。采用SEM通过拟合度指标和显著性检验确定指标模型的可用性,利用标准化分析得到各观测变量的标准化因素负荷量来确定各观测变量的重要性,利用非标准化分析得到各指标的权重和通用的评估模型。本发明能够提高指标的通用性,增强各观测变量对潜变量解释的客观性,排除解释变量之间的共线性问题,并对多源信息融合系统提出基于数据的改进意见。
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公开(公告)号:CN110013306B
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN201910220801.1
申请日:2019-03-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了CT引导肝肿瘤热消融治疗穿刺路径规划方法。首先在肝癌患者CT图像上分割提取皮肤、肝肿瘤、肝脏和腹腔关键解剖结构并进行三维体绘制重构,量化腹腔关键解剖结构和肝肿瘤靶点的灰度图,计算备选穿刺路径与肝包膜的夹角;在患者CT图像的三维包围盒表面构建满足穿刺路径规避腹腔关键解剖结构、穿刺路径深度和穿刺路径角度约束条件下的灰度约束图;按照临床强约束条件,在灰度约束图上由阈值筛选出可行进针区域;按照临床弱约束条件,在可行进针区域内,将灰度约束图的灰度值进行归一化,获取加权结果和其对应的灰度约束图空间坐标;联合加权结果和肝肿瘤靶点的空间坐标获得穿刺路径。本发明具有全自动、算法复杂度低、规划精度高的特点。
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公开(公告)号:CN110013306A
公开(公告)日:2019-07-16
申请号:CN201910220801.1
申请日:2019-03-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了CT引导肝肿瘤热消融治疗穿刺路径规划方法。首先在肝癌患者CT图像上分割提取皮肤、肝肿瘤、肝脏和腹腔关键解剖结构并进行三维体绘制重构,量化腹腔关键解剖结构和肝肿瘤靶点的灰度图,计算备选穿刺路径与肝包膜的夹角;在患者CT图像的三维包围盒表面构建满足穿刺路径规避腹腔关键解剖结构、穿刺路径深度和穿刺路径角度约束条件下的灰度约束图;按照临床强约束条件,在灰度约束图上由阈值筛选出可行进针区域;按照临床弱约束条件,在可行进针区域内,将灰度约束图的灰度值进行归一化,获取加权结果和其对应的灰度约束图空间坐标;联合加权结果和肝肿瘤靶点的空间坐标获得穿刺路径。本发明具有全自动、算法复杂度低、规划精度高的特点。
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公开(公告)号:CN108269263A
公开(公告)日:2018-07-10
申请号:CN201810052304.0
申请日:2018-01-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像的肝脏血管三维分割方法,包括自适应S型非线性灰度映射和各向同性插值采样;随后进行改进的基于Hessian矩阵特征值分析的肝血管增强处理;最后将血管增强响应引入模糊亲和度函数,借助Otsu多阈值算法初始化模糊分割参数,经由模糊连接分割算法获取完整的肝脏血管。该方法可以从CT图像中分割出完整的三维肝脏血管结构,同时分割精度有显著提升。
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公开(公告)号:CN105139454A
公开(公告)日:2015-12-09
申请号:CN201510477732.4
申请日:2015-08-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种三维CT图像中肝脏三维感兴趣区域的自动提取方法,利用各向异性扩散过程、梯度幅度计算过程及S形曲线的非线性映射过程对人体腹腔三维CT图像进行滤波,提取出初步的三维ROI。再界定三维ROI区域内坐标值和灰度值离散程度阈值,通过对三维ROI区域内各个体素的坐标值和灰度值进行离散程度判断,去除离散程度高的区域,从而更进一步的获得三维ROI。该方法可以提取出包含肝脏信息的三维图像,大幅度降低图像处理的数据量。
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公开(公告)号:CN108618844A
公开(公告)日:2018-10-09
申请号:CN201810352469.X
申请日:2018-04-19
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: A61B34/20 , A61B34/10 , A61B90/37 , A61B2034/107 , A61B2034/108 , A61B2034/2065 , A61B2090/3762
Abstract: 本发明公开了一种CT引导肝肿瘤射频消融术中穿刺导航方法,首先在肝肿瘤患者体表放置可被CT识别的标志物,从肝肿瘤射频消融术中CT序列扫描图像中快速自动提取出肝肿瘤、肝脏和关键解剖结构(大血管、肺、心脏、胃、肾、胆囊、皮肤和骨骼)的三维结构;进行穿刺路径实时自动规划,得到最优穿刺路径;对患者坐标系P、CT图像坐标系I、电磁定位仪坐标系E进行空间匹配;在CT图像空间中显示所述最优穿刺路径及其起点、终点、长度、角度等信息;执行对消融针的针尖移动到所述最优穿刺路径的起点的实时导航;在消融针的针尖移动到所述最优穿刺路径的起点之后,执行对消融针穿刺的实时导航。
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公开(公告)号:CN118097138A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410175513.X
申请日:2024-02-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/092
Abstract: 一种基于协同增强学习的小目标分割与分类方法属于计算机视觉中的图像处理领域。本发明充分利用小目标分割和小目标分类任务之间的关联性,以协同优化的方式同时增强分割与分类任务的性能。具体来说,该方法首先利用改进的无监督小目标掩膜提取和基于类激活增强的弱监督小目标分割生成小目标对象融合掩膜,实现了有限的分类标注信息下获取像素级类别信息,解决了轮廓级别标注稀缺的问题。其次利用融合分割掩膜训练小目标分割模型,实现小目标对象的精细化分割。最后,利充分融合掩膜图像指导分类模型,消除了来自真实世界非目标噪声的干扰,有效帮助分类模型准确识别小目标对象。通过此类分割‑分类协同训练的方式,充分利用两个之间的互补性,实现同时小目标的分割与分类。
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公开(公告)号:CN105139454B
公开(公告)日:2018-01-19
申请号:CN201510477732.4
申请日:2015-08-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种三维CT图像中肝脏三维感兴趣区域的自动提取方法,利用各向异性扩散过程、梯度幅度计算过程及S形曲线的非线性映射过程对人体腹腔三维CT图像进行滤波,提取出初步的三维ROI。再界定三维ROI区域内坐标值和灰度值离散程度阈值,通过对三维ROI区域内各个体素的坐标值和灰度值进行离散程度判断,去除离散程度高的区域,从而更进一步的获得三维ROI。该方法可以提取出包含肝脏信息的三维图像,大幅度降低图像处理的数据量。
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公开(公告)号:CN112906746A
公开(公告)日:2021-06-04
申请号:CN202110092959.2
申请日:2021-01-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构方程模型的多源航迹融合评估方法,该方法包括提出了一套科学、通用、全面的评估体系以及定量计算模型,该评估体系分为两个层级,一级指标作为最终描述航迹融合系统优劣的因素,二级指标利用公式定量计算,并通过结构方程模型的因素负荷量来量化一级指标。采用SEM通过拟合度指标和显著性检验确定指标模型的可用性,利用标准化分析得到各观测变量的标准化因素负荷量来确定各观测变量的重要性,利用非标准化分析得到各指标的权重和通用的评估模型。本发明能够提高指标的通用性,增强各观测变量对潜变量解释的客观性,排除解释变量之间的共线性问题,并对多源信息融合系统提出基于数据的改进意见。
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公开(公告)号:CN108272508A
公开(公告)日:2018-07-13
申请号:CN201810052318.2
申请日:2018-01-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B34/10
CPC classification number: A61B34/10 , A61B2034/102 , A61B2034/105
Abstract: 本发明公开了一种CT引导肝肿瘤射频消融术中穿刺路径规划方法,首先从肝肿瘤射频消融术中CT序列扫描图像中快速自动提取出肝肿瘤、肝脏和关键解剖结构(大血管、肺、心脏、胃、肾、胆囊、皮肤和骨骼)的三维结构,计算出穿刺路径的终点,以皮肤上的N个点作为穿刺路径的潜在起点,由穿刺路径的潜在起点和穿刺路径的终点形成N条潜在穿刺路径,剔除其中满足不合理潜在穿刺路径条件的M条潜在穿刺路径,剩下K条备选潜在穿刺路径(K=N-M),再对K条备选潜在穿刺路径分别计算各项评分准则下的评分,最后计算各条备选潜在穿刺路径的综合评分,将综合评分最高的备选潜在穿刺路径作为CT引导肝肿瘤射频消融术中穿刺路径规划方法的输出结果。
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