公开(公告)号：CN115049568B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202210631746.7

申请日：2022-06-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 吴水才 ,  李思楠 ,  夏涛 ,  周著黄

IPC: G06T5/50

Abstract: 一种基于超声信息熵图像与零差K分布α参数图像融合的定征生物组织的方法属于超声影像技术领域。此发明将超声信息熵图像和零差K分布α参数图像进行信息融合，并生成可以清晰显示组织变性边界的超声伪彩色图像。该融合方法识别生物组织变性区域的面积准确率达到87.68％。

公开(公告)号：CN115049568A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210631746.7

申请日：2022-06-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 吴水才 ,  李思楠 ,  夏涛 ,  周著黄

IPC: G06T5/50

Abstract: 一种基于超声信息熵图像与零差K分布α参数图像融合的定征生物组织的方法属于超声影像技术领域。此发明将超声信息熵图像和零差K分布α参数图像进行信息融合，并生成可以清晰显示组织变性边界的超声伪彩色图像。该融合方法识别生物组织变性区域的面积准确率达到87.68％。

公开(公告)号：CN116758179A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310608734.7

申请日：2023-05-28

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 吴水才 ,  李思楠 ,  周著黄

IPC: G06T11/00 ,  A61B8/00 ,  A61B8/13

Abstract: 一种基于K近邻估计的超声信息熵成像方法属于超声影像技术领域。此发明利用现有超声扫描设备，实现了一种可以定量显示生物组织目标区域的可视化成像新技术。此发明从超声背向散射回波原始数据中直接计算信息熵，并利用滑动窗口法生成2维的超声信息熵图像。此发明采用了基于K近邻的估计器来计算熵值，提高了熵估计的稳定性和可靠性。

公开(公告)号：CN117972541A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311839210.5

申请日：2023-12-28

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 吴水才 ,  李思楠 ,  周著黄

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06T7/194 ,  G06F18/21

Abstract: 本发明提供了一种基于定量超声多参数特征输入的机器学习定征生物组织的方法，针对传统B超图像对比度低，不易有效识别生物组织变性的边界的问题。该方法首先从超声背向散射原始信号中获得对应的homodyned‑K分布log10(α)，Nakagami分布m参数和水平归一化香农熵(hNSE)参数图像，分别从三种定量超声参数图像中的组织变性区域和背景区域随机提取带标签的各100个像素点组成三维特征参数矩阵，把该矩阵作为支持向量机的输入进行有监督学习训练，得到一个可以分类生物组织变性与否的二元分类模型。该模型可以逐个像素点的对新输入的超声背向散射信号进行分类预测，得到一个包含生物组织变性区域和正常背景区域的二值化图像，为识别生物组织变性区域的边界提供了便利。

公开(公告)号：CN115311179A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210631740.X

申请日：2022-06-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 吴水才 ,  李思楠 ,  王赫 ,  周著黄

IPC: G06T5/50 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于超声图像纹理特征定征生物组织的方法属于超声影像技术领域。此发明从超声B‑mode图像和Nakagami图像中分别提取纹理特征进行信息融合，并生成和显示可以清晰显示组织变性边界的超声图像。利用此发明可以在超声影像中勾勒出变性组织的边界轮廓。结果表明，本发明提出的算法识别出的生物组织变性区面积识别准确度与金标准相比具有高度的一致性。