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[发明专利]一种基于带限变形傅里叶网络的无监督医学图像配准方法-CN202310062802.4有效
发明人：邱兆文;贾曦;端金鸣;肖辛 -专利权人：东北林业大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于带限变形傅里叶网络的无监督医学图像配准方法，属于医学图像处理技术领域，为解决目前基于自编码器结构的配准模型中存在的冗余的模块所带来的配准速度不够快，同时无法达到较高精度的问题。本发明基于带限变形傅里叶网络的无监督网络模型包括编码器模块、解码器模块和Warping模块；可将浮动图像和固定图像编码为带限傅里叶域中的形变场的低维特征图；再将其从带限傅里叶域重构到全分辨率空间域上生成形变场；最后，将浮动图像和形变场输入空间变换网络中，得到配准图像；通过计算配准图像与固定图像之间的相似性损失以及形变场的正则化平滑损失，训练网络模型。本发明方法具有更快的训练和配准速度，同时达到更精准的配准结果。
一种基于变形傅里叶网络监督医学图像方法

[发明专利]一种基于差异绝对值总和及任意阶全变分的可变形图像配准方法-CN202310062737.5在审
发明人：邱兆文;端金鸣;肖辛;郭子钰 -专利权人：东北林业大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：一种基于差异绝对值总和及任意阶全变分的可变形图像配准方法，属于图像处理技术领域，本发明是为了提高变分框架下的图像配准过程中正则化的普遍性和求解器的效率。本发明中的图像配准变分模型结合了最先进的差异绝对值总和和新的任意阶全变分正则化项，使得图像配准结果中保留了结果变形中的不连续，同时对离群噪声具有鲁棒性。本发明中的优化算法首先将线性化应用到问题中，以制定一个凸目标函数，然后使用快速、超松弛的交叉方向乘子法(ADMM)将结果的凸优化分解为几个点级封闭形式的子问题。利用本发明提出的算法，可以证明求解高阶变分公式与求解低阶变分公式是相似的。大量的实验表明，本发明在可变形图像配准领域明显优于次梯度、原对偶算法以及基于深度学习和自由形式变形的最先进的方法，特别是当使用高阶导数时，本发明的优势更加明显。
一种基于差异绝对值总和任意阶全变分变形图像方法

[发明专利]一种基于曲率项的水下图像盲复原变分方法-CN201910215474.0有效
发明人：侯国家;李景明;端金鸣;潘振宽 -专利权人：青岛大学
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种基于曲率项的水下图像复原变分方法，引入曲率项控制全变分规则项的扩散、根据水下成像物理模型和Retinex模型重建数据项，建立基于曲率项的水下图像变分盲复原模型，并基于交替方向乘子法，巧妙设计辅助变量，实现能量方程最小化极值问题的快速求解，从而实现水下图像的盲复原，减少了计算的复杂度，在实现去雾、去噪、提升图像对比度的同时，也能很好的保持图像边缘信息，具有良好的实际应用价值。
一种基于曲率水下图像复原方法

[发明专利]一种人体胸部器官组织的自动提取方法-CN201610793714.1有效
发明人：邱兆文;端金鸣 -专利权人：黑龙江拓盟科技有限公司
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种人体胸部器官组织的自动提取方法，属于医学图像处理技术领域。为了解决的现有的图像分割技术不够清晰，致使器官组织的边界不平滑，影响科研人员和临床医生的观察的问题。技术要点：读取三维断层扫描图像；利用最小二乘椭圆拟合算法对序列中每张图像进行拟合初步分割处理，去掉胸骨以外部分，保留胸骨以内部分；去除胸骨以内部分的图像噪声并再次进行分割处理，去掉不必要的软组织，得到胸骨以内的包括气管、血管的感兴趣区域；进行体绘制、面绘制。医学图像分割对三维可视化、三维定位、制定手术计划和计算机辅助诊断具有重要的意义。自动分割方法完全避免了观察者主观因素的影响，提高了处理数据的速度，可重复性好。
一种人体胸部器官组织自动提取方法