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[发明专利]一种基于局部聚类和滤波的冠脉分割方法-CN202111141792.0有效
发明人：杨金柱;黄艳;马春燕;孙奇;袁玉亮;李洪赫;瞿明军;冯朝路 -专利权人：东北大学;中国医科大学附属第一医院
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16H30/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部聚类和滤波的冠脉分割方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法包括在冠脉CTA图像上提取冠脉种子点的感兴趣区域；在感兴趣区域中获得疑似种子点集合；对疑似种子点集合进行滤波，筛掉假种子点获得有效种子点集合；针对有效种子点集合中的种子点逐点进行区域生长，直至所有的种子点生长完毕为止。在每个种子点的生长过程中，采用对称放射滤波器来筛选血管区域，解决了心脏CTA图像中噪声、伪影和非冠脉组织等不相关区域对冠脉分割的干扰的问题；采用基于距离聚类分割方法，解决了心脏CTA图像中造影剂不均衡，冠脉错层，伪影模糊等问题，从而快速、稳定、高效地进行心脏CTA图像的冠脉分割。
一种基于局部滤波分割方法

[实用新型]一种防止喷料的石墨匣钵结构-CN202320671227.3有效
发明人：罗显明;付全军;瞿明军;何丰 -专利权人：四川龙蟒磷化工有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： F27D17/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及烧结装置，为了减少在烧结过程中的物流损失，提供了一种防止喷料的石墨匣钵结构，包括上端开口的壳体，盖设于壳体上端的盖板，盖设于盖板上的罩体，开设于盖板的第一通孔，以及开设于罩体的第二通孔。本实用新型的防止喷料的石墨匣钵结构，其能够有效地防止在烧结过程中由于喷料所造成的物流损失。
一种防止石墨匣钵结构

[实用新型]一种磷酸铁锂前驱体的研磨装置-CN202320676373.5有效
发明人： 瞿明军;付全军;罗显明;何丰 -专利权人：四川龙蟒磷化工有限公司;攀枝花川发龙蟒新材料有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： B02C17/18 文献下载
摘要：本实用新型涉及研磨装置，为了提高磷酸铁锂前驱体的研磨效率，提供了一种磷酸铁锂前驱体的研磨装置，包括水平设置且其中一端为开口端的研磨管，设于研磨管开口端的排料管，设于研磨管远离排料管一端的进料管，多件设于研磨管内的研磨球，以及贴设于研磨管外壁的振动装置。本实用新型的磷酸铁锂前驱体的研磨装置，其能够高效地对磷酸铁锂前驱体进行研磨。
一种磷酸前驱研磨装置

[发明专利]宽通道磷酸铁锂及其制备方法-CN202310479864.5在审
发明人：毛飞;陈俊;瞿明军;郝付勇;张凌;付全军 -专利权人：四川龙蟒磷化工有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： C01B25/45 文献下载
摘要：本发明涉及磷酸铁锂正极材料技术领域，公开了一种宽通道磷酸铁锂，钠离子进入磷酸铁锂的孔道中。制备方法，包括如下步骤：磷酸铁锂和钠离子的介质原料溶液共混，经加压处理后，将得到的成品经后处理得到。本发明将磷酸铁锂材料投入到钠盐中进行后处理改性，巧妙地利用了钠离子尺寸较锂离子更大的特点，将钠离子掺入锂离子扩散通道，撑开孔道，起到提高磷酸铁锂正极材料倍率性能的作用。
通道磷酸及其制备方法

[发明专利]一种基于MTCNN的车脸对齐方法-CN201910625985.X有效
发明人：朱顺意;范继辉;李广立;瞿明军;刘雪健;周莉;巩志远;陈建学;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;周雨晨 -专利权人：山东领能电子科技有限公司;山东大学;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于MTCNN的车脸对齐方法，属于车辆识别领域，包括：将车辆数据集划分为训练集和测试集，使用LabelImg工具标注训练数据集；修改MTCNN算法模型中的图像读取文件，更改特征点数量；训练MTCNN算法模型；指定目标图片并构建图像金字塔；将图像金字塔导入MTCNN算法模型，经过P‑Net进行第一级处理；P‑Net的输出结果进入R‑Net进行第二级处理；R‑Net的输出结果进入O‑Net进行第三级处理，识别出车脸边框及特征点；对MTCNN算法模型的输出结果进行仿射变换。本发明解决了车辆识别中车脸对齐这个关键问题，有效提升了车辆识别的泛化能力和准确率。
一种基于 mtcnn 对齐方法

[发明专利]一种在局部复原的模糊图片上基于特征描述子比对的小目标检测方法-CN201910625987.9有效
发明人：朱顺意;范继辉;瞿明军;李广立;刘雪健;周莉;巩志远;陈建学;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;周雨晨 -专利权人：山东领能电子科技有限公司;山东大学;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种在局部复原的模糊图片上基于特征描述子比对的小目标检测方法，属于目标检测技术领域，包括以下步骤：(1)准备车辆数据集，所述车辆数据集包含有经过四点车前窗对齐算法对齐过的模糊车辆图片；(2)使用降噪算法对车辆数据集中的图片进行降噪处理；(3)通过插值函数对图片进行局部超分辨率复原，目标区域为对齐后的前车窗；(4)对复原后的图片进行特征检测，提取特征描述子；(5)通过特征描述子比对判断是否存在小目标。本发明采用局部复原有效减少了计算量，且提高了小目标检测的准确率,为交通领域检测车年检标和安全带的有无提供了一种切实可行的方法。
一种局部复原模糊图片基于特征描述目标检测方法

[发明专利]一种基于目标识别区域截取的车辆颜色识别方法-CN201910626613.9有效
发明人：朱顺意;范继辉;瞿明军;李广立;刘雪健;周莉;巩志远;陈建学;杜来民;邓国超;白玥寅;张松;周雨晨 -专利权人：山东领能电子科技有限公司;山东大学;太原理工大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于目标识别区域截取的车辆颜色识别方法，属于车辆颜色识别技术领域，包括获取包含待测车辆的图片；对待测图片进行目标检测，得到待测车辆的图像；对待测车辆提取车窗区域信息，得到前车窗四角的坐标值；去除部分分辨率过低的检测图片；利用车窗、车引擎盖边界的共线性和平行性，截取车辆引擎盖区域作为图片的目标识别区域；对提取的车辆引擎盖区域图像进行饱和度增强处理；用RGB和HSV两套颜色识别模型，对饱和度增强后的车引擎盖图像进行颜色识别，输出最终识别结果。本发明解决了传统车辆颜色识别中，背景、车窗等干扰区域对车身颜色识别产生影响的问题，提升了车辆颜色识别的准确性和鲁棒性。
一种基于目标识别区域截取车辆颜色方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的ACS预测方法-CN202210548953.6在审
发明人：杨金柱;黄艳;侯阳;尚靳;李洪赫;瞿明军;曹鹏;冯朝路;覃文军 -专利权人：东北大学;中国医科大学附属盛京医院
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的ACS预测方法，涉及人工智能计算机技术领域；该方法首先在CCTA数据上采集冠脉三个主要分支的节段数据，包括开口处节段数据和病变处节段数据，并按照是否发生ACS事件分成两类，并组建训练数据集和验证数据集；然后构建用于ACS分类的CNN网络模型，使用训练数据集对模型进行训练，获得模型参数；最后把训练得到的模型参数加载到构建好的ACS分类的CNN网络模型中，再采用验证数据集对其进行验证，以选取最优的ACS分类的CNN网络模型，从而准确的预测未来ACS事件的发生，能够辅助临床工作者更加准确地，客观地预测未来ACS事件。
一种基于卷积神经网络 acs 预测方法

[发明专利]一种基于超声图像的左心室射血分数自动计算方法-CN202210479098.8在审
发明人：杨金柱;李洪赫;于琪;瞿明军;冯庸;孙松;曹鹏;冯朝路;覃文军 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于超声图像的左心室射血分数自动计算方法，涉及计算机视觉技术领域。首先获取多个带有视图类别、左心室掩膜、二尖瓣环和心尖关键点标签的超声心动图作为样本数据集；然后构建用于视图分类、左心室分割和标记点检测的深度神经网络模型，并使用样本数据集训练并验证深度神经网络模型，得到最佳模型参数；将最佳模型参数加载到构建好的深度神经网络模型中，输入待评估的超声图像得到视图类别、左心室掩膜和关键点坐标；最后基于双平面Simpson’s法计算左心室射血分数。
一种基于超声图像左心室分数自动计算方法

[发明专利]一种基于深度学习的CT影像全心脏分割方法-CN202210253312.8在审
发明人：杨金柱;陈乐;马春燕;黄艳;瞿明军;曹鹏;冯朝路;覃文军;栗伟 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的CT影像全心脏分割方法；涉及医学图像领域；在网络编码阶段中引入残差模块，增强了网络捕捉全心脏子结构特征的能力。在解码阶段引入基于注意力机制的多尺度融合模块，该模块在反卷积之后融合多尺度特征并进行特征重利用，更好的融合了低级特征和高级特征。同时将加权交叉熵损失函数和加权DICE损失函数结合解决了类失衡问题，在分割细节上起到了良好的驱动作用。本发明实现方法简单，自动将全心脏分成7个子结构，包括左心房、左心室、左心室心肌、右心房、右心室、肺动脉、升动脉，测试一个数据只需几秒钟，极大的减少了医生投入的时间和学习成本，处理过程不需要人工交互，达到了应用的要求。
一种基于深度学习 ct 影像心脏分割方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的颈动脉提取方法-CN202210145347.X在审
发明人：杨金柱;郭德秀;孙奇;瞿明军;马双;袁玉亮;曹鹏;冯朝路;覃文军 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的颈动脉提取方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法包括：对原始数据集中各三维颈动脉CTA图像及各自对应的分割标签分别提取补丁块；构建训练数据集；建立并训练颈动脉中心路径预测模型；确定并训练颈动脉分割模型；输入待预测颈动脉的三维颈动脉CTA图像以及给定的种子点；基于种子点，提取以种子点为中心的补丁块；加载预训练的颈动脉中心路径预测模型和预训练的颈动脉分割模型，基于以种子点为中心的补丁块和预训练的颈动脉中心路径预测模型进行颈动脉中心路径的迭代追踪，并在颈动脉中心路径追踪过程中完成颈动脉的分割。该方法首次实现了追踪颈动脉中心路径的同时完成颈动脉分割。
一种基于卷积神经网络颈动脉提取方法

[发明专利]一种基于多模态配准的脑功能融合分析方法-CN202210084461.6在审
发明人：杨金柱;孙齐浓;曹鹏;吴雪;孙奇;袁玉亮;李洪赫;瞿明军;冯朝路;覃文军 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：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。
一种基于多模态配准功能融合分析方法

[发明专利]一种TAVI术前关键目标的自动定位装置及方法-CN202111287231.1在审
发明人：杨金柱;黄艳;马春燕;孙奇;袁玉亮;李洪赫;瞿明军;冯朝路 -专利权人：东北大学;中国医科大学附属第一医院
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种TAVI术前关键目标的自动定位装置及方法，涉及医学图像处理技术领域。装置包括：获取心脏CTA数据的数据采集模块；从心脏CTA数据中提取进行关键目标定位所需数据的数据提取模块；定位出TAVI术前所需的关键目标并输出定位结果的关键目标定位模块。方法包括：获取心脏CTA数据；分割主动脉和冠脉；定位左右冠脉开口位置以及确定主动脉中心线；对中心线上的点进行采样获得中心线上分别以各采样点为中心带有分割结果的横截面，各横截面的法线对应采样点的切线；从带有分割结果的各主动脉横截面上确定主动脉的分割平面，获得一系列主动脉平面；从主动脉平面中定位主动脉窦管连接处平面、主动脉瓣环平面、升主动脉平面和主动脉窦环平面。
一种 tavi 关键目标自动定位装置方法

[发明专利]一种基于超声图像的二尖瓣环位移自动检测系统-CN202110845333.4在审
发明人：杨金柱;马春燕;李洪赫;瞿明军;王永槐;曹鹏;冯朝路;覃文军;栗伟 -专利权人：东北大学;中国医科大学附属第一医院
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于超声图像的二尖瓣环位移自动检测系统，涉及计算机视觉技术领域。该系统首先获取多个带有左心室掩模或二尖瓣环位点坐标标签的超声心动图作为样本数据集；然后初始化用于左心室分割和二尖瓣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，得到预训练模型；加载预训练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内膜，确定二尖瓣环室间隔位点和左心室侧壁位点坐标以及左心室心尖位点坐标；计算二尖瓣环室间隔位点位移、左心室侧壁位点位移和收缩初期到收缩末期二尖瓣环相对于心尖的位移变化量，并在待评估的超声心动图像上输出MAD指标，完成对超声心动图像二尖瓣环位移的自动检测。
一种基于超声图像二尖瓣环位移自动检测系统

[发明专利]一种基于超声图像的室间隔抖动自动检测系统-CN202110845336.8在审
发明人：杨金柱;马春燕;瞿明军;李洪赫;王永槐;曹鹏;冯朝路;覃文军;栗伟 -专利权人：东北大学;中国医科大学附属第一医院
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于超声图像的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。
一种基于超声图像室间隔抖动自动检测系统

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