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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

[发明专利]基于定位像的个性化CT低剂量扫描协议生成系统-CN202310791675.1在审
发明人：杨金柱;和法伟;李洪赫;孙松;唐凌志;齐怡秋;于琪;覃文军;曹鹏 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于定位像的个性化CT低剂量扫描协议生成系统，涉及低剂量CT图像技术领域。该系统利用深度学习方法实现CT低剂量扫描协议生成；通过输入扫描定位像以及被允许的剂量值来确定最优的扫描参数，并利用深度学习重建模型实现在固定辐射剂量需求下最优的CT图像质量；包括获取正、侧位定位像的定位像采集模块、由操作技术人员用来设定被允许剂量值的扫描操作设定模块以及扫描协议生成计算模块。扫描协议生成计算模块根据正、侧位定位像以及低剂量标定值生成CT扫描协议；利用深度学习模型在CT扫描协议下重建高质量低剂量CT图像；根据扫描部位对CT图像重建结果进行模拟，并预测评分。该系统能够端对端的实现CT低剂量扫描协议的自动生成。
基于定位个性化 ct 剂量扫描协议生成系统

[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]一种鼻咽癌医学影像低代价智能推理方法及装置-CN202210228697.2在审
发明人：马博渊;班晓娟;杨金柱;尹时华;黄巧;李洪赫 -专利权人：北京科技大学;广西医科大学第二附属医院(广西医科大学第二临床医学院)
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种鼻咽癌医学影像低代价智能推理方法及装置，涉及图像处理及人工智能技术领域。包括：采集鼻咽癌医学影像；将鼻咽癌医学影像采用错切裁减方式获得局部图像集；将局部图像集送入人工智能模型进行推理获得局部图像集的分割结果；裁减局部图像集分割结果的核心区域拼合成最终分割结果。采用本发明，将核心区域裁剪方法与网络设计过程相剥离，去除了模型设计过程中的裁剪操作，使得网络模型的输出尺寸与输入尺寸相同，并将核心区域裁剪作为一种可以调节超参数的后处理操作，这种方法更进一步降低了输入图像的限制，扩增了深度模型对不同硬件资源上的适配能力。
一种鼻咽癌医学影像代价智能推理方法装置

[发明专利]一种基于超声标准化切面对照的导航方法-CN202210195823.9在审
发明人：马春燕;杨金柱;冯庸;王永槐;李洪赫;曹鹏;冯朝路;覃文军;栗伟 -专利权人：中国医科大学附属第一医院;东北大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：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。
一种基于超声标准化切面对照导航方法

[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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