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[发明专利]COPD表型确定方法及装置、电子设备和存储介质-CN202310941656.2在审
发明人： 齐守良;张天德;庞浩文;吴雅楠;赵水清 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种COPD表型确定方法及装置、电子设备和存储介质，涉及COPD表型智能预测技术领域。其中，所述方法，包括：获取吸气相图像及多个设定阈值区间；利用预设气道分割模型，对所述吸气相图像进行气道分割，得到对应的吸气相气道图像；利用预设合成器，将所述吸气相图像合成为对应的合成呼气相图像；根据所述吸气相图像及对应的所述合成呼气相图像、多个设定阈值区间，确定第一参数响应图；利用所述吸气相气道图像或所述呼气相气道图像对所述第一参数响应图进行设定气道剔除修正，进而确定COPD表型。本公开实施例可实现COPD表型的智能确定。
copd 表型确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法-CN201910340691.2有效
发明人： 齐守良;杨洋;赵歆卓;付博文;康雁;钱唯 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法；包括：S1、针对待处理的CT图像，获取厚层CT图像，并针对所述厚层CT图像进行线性归一化处理；S2、针对归一化处理后厚层CT图像的相邻两层进行组合输入至预先训练的生成对抗网络的生成器；S3、将所述预先训练的生成对抗网络的生成器的输出作为CT层间插值图像；本发明方法利用生成对抗网络能够自动获取CT层间插值图像，该模型结构简单、收敛速度快且精度高、计算量小，图像精确便于后续三维图像的建立。
一种基于生成对抗网络 ct 图像层间插值方法

[发明专利]图像的转换、分割方法及装置、电子设备和存储介质-CN202211640385.9在审
发明人： 齐守良;庞浩文;王美欢;吴雅楠;杨英健 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像的转换、分割方法及装置、电子设备和存储介质，涉及医学图像领域。其中，所述的转换方法，包括：获取待转换医学图像及设定合成器；其中，所述设定合成器的训练方法，包括：利用所述设定合成器的生成器对双能医学图像中的平扫图像/增强图像进行卷积处理，生成对应的合成增强图像/合成平扫图像；基于所述合成增强图像/合成平扫图像及所述双能医学图像中的增强图像/平扫图像，利用预设判别器，完成所述设定合成器中生成器的参数训练；确定所述待转换医学图像对应的类型；其中，所述类型为平扫医学图像或增强医学图像；基于所述类型及设定合成器中的生成器对所述待转换医学图像进行卷积处理，完成所述待转换医学图的转换。
图像转换分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于双路径网络的图像分级方法-CN202211284349.3在审
发明人：佟萌萌;赵水清;齐守良 -专利权人：宁波臻宝科技有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双路径网络的图像分级方法，解决基于深度学习的网络在训练过程中往往忽略了数据集的多样性，从而影响了模型的泛化性；进而导致眼底图片分级错误的问题，一种基于双路径网络的图像分级方法，所述图像分级方法的准确率超过83％，Kappa超过0.76；所述的双路径网络为：SE‑CoTNet‑152和Xception；所述的图像分级方法包括：步骤一：预处理；步骤二：数据重新取样；步骤三：双路径网络模型建立；步骤四：测试数据集增强；步骤五：分类结果评价；步骤六：双路径网络模型训练。
一种基于路径网络图像分级方法

[发明专利]肺血管的分割方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210862097.1在审
发明人： 齐守良;王美欢;吴雅楠;杨英健 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开涉及一种肺血管的分割方法及装置、电子设备和存储介质，涉及肺血管分割技术领域。所述的肺血管的分割方法，包括：获取增强肺图像及其对应的肺血管图像、第一非增强肺图像、及预设第一分割模型；对所述增强肺图像及所述第一非增强肺图像执行配准操作，得到所述第一非增强肺图像对应的肺配准图像；对所述肺配准图像进行肺区域分割，得到肺区域图像；基于所述肺血管图像及所述肺区域图像，对所述预设第一分割模型进行训练；基于所述训练的预设第一分割模型，对第二非增强肺图像进行肺血管分割。本公开实施例可实现非增强肺图像的非增强肺图像。
血管分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]肺图像的处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210507864.7在审
发明人： 齐守良;吴雅楠;杨英健;庞浩文 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种肺图像的处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及慢阻肺识别技术领域。其中，所述的肺图像的处理方法，包括：获取预设分类模型、待处理的肺图像及其对应的肺区域图像及气道图像；分别基于所述预设分类模型，利用所述待处理的肺图像、所述肺区域图像及所述气道图像得到对应的第一分类结果、第二分类结果及第三分类结果；基于所述第一分类结果、所述第二分类结果及所述第三分类结果，进行慢阻肺的识别。本公开实施例可实现慢阻肺的识别。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]慢阻肺的识别方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210507607.3在审
发明人： 齐守良;吴雅楠;杨英健;庞浩文 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本公开涉及一种慢阻肺的识别方法及装置、电子设备、存储介质，涉及慢阻肺识别的技术领域。所述慢阻肺的识别方法，包括：获取待处理的肺图像及预设识别模型；对所述待处理的肺图像按照设定的多个角度进行投影，得到多个投影图像；基于所述预设识别模型，利用所述多个投影图像，完成对所述待处理的肺图像的慢阻肺识别。本公开实施例可实现慢阻肺的识别。
慢阻肺识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于半监督k-means算法的乳腺癌病理组织图像分割方法-CN201810877093.4有效
发明人：李晨;薛丹;张勇;李墨;汪茜;许宁;齐守良;姚育东;陈昊;胡志杰;张昊;孔繁捷 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于半监督k‑means算法的乳腺癌显微病理组织图像分割方法，所述方法包括：所述方法包括：101、获取一张待处理的乳腺癌显微病理组织图片；102、对获取的乳腺癌显微病理组织图片进行预处理；103、将经过预处理的乳腺癌显微病理组织图片采用分割算法进行聚类分割，获取聚类中心；104、将步骤103中获取的聚类中心作为初始聚类中心，将步骤102中经过预处理的乳腺癌显微病理组织图片进行初始化k‑means分割，获得一个多类图像染色区矩阵，并对多类图像染色区矩阵的每一类图像染色区采用一种颜色进行染色；105、将获取的多类图像矩阵数据以图片的格式进行展示；本发明提供的图像分割方法，能够使普通计算机完成对JPEG格式乳腺癌显微病理组织图像的分割。
一种基于监督 means 算法乳腺癌病理组织图像分割方法

[发明专利]术后剩余肺叶的提取方法及装置、电子设备和存储介质-CN202111394398.8在审
发明人： 齐守良;庞浩文;吴雅楠;杨英健 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种术后剩余肺叶的提取方法及装置、电子设备和存储介质，涉及肺图像处理技术领域。其中，所述的术后剩余肺叶的提取方法，包括：获取待提取的肺图像、已训练的完整肺叶的左肺及右肺肺叶提取模型及已训练的右肺肺叶缺失的多个右肺肺叶提取模型；根据所述肺图像确定术后剩余的肺叶；基于所述左肺及右肺肺叶提取模型以及/或所述多个右肺肺叶提取模型，分别对所述术后剩余的肺叶中的左肺肺叶及右肺肺叶进行提取。本公开实施例可实现术后剩余肺叶的提取。
术后剩余肺叶提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于ResNet-Inception模型的肺结节良恶性预测方法-CN201711233696.2有效
发明人： 齐守良;刘力瑶;杨帆;赵歆卓;张白桦;钱唯 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提出一种基于ResNet‑Inception模型的肺结节良恶性预测方法，获取已知肺结节区域的具有标签的肺结节图像，对具有标签的肺结节图像进行预处理，得到训练图像数据集、验证图像数据集和预测图像数据集；建立基于ResNet‑Inception模型的肺结节图像分类模型；将预测图像数据集输入基于ResNet‑Inception模型的肺结节图像分类模型的最终形式中，得到预测图像数据集中肺结节图像的肺结节良恶性预测结果。本发明方法设计了新的网络结构模型，根据肺结节CT图像即可获得该肺结节的良恶性预测。
基于 resnet inception 模型结节恶性预测方法

[发明专利]阅读理解水平的预测方法及装置、电子设备和存储介质-CN202110991438.0在审
发明人： 齐守良;樊凯;曹建美;杨英健;钱唯;吴静美;吴铁 -专利权人：东北大学;深圳静美大健康科技有限公司
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本公开涉及一种阅读理解水平的预测方法及装置、电子设备和存储介质，涉及神经认知表型区分的技术领域。其中，所述的，包括：获取待预测的可视化热图，以及分别代表不同的阅读理解水平的第一预设可视化热图及第二预设可视化热图；根据所述待预测的可视化热图及所述第一预设可视化热图得到第一数值；根据所述待预测的可视化热图及所述第二预设可视化热图得到第二数值；基于所述第一数值及所述第二数值，预测所述待预测可视化热图对应的阅读理解水平。本公开实施例可实现阅读理解水平的预测，以解决目前阅读理解水平难以预测以及评估的问题。
阅读理解水平预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]脑图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质-CN202110368009.8在审
发明人： 齐守良;崔丽媛;付博文;杨英健 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种脑图像的处理方法及装置、电子设备与存储介质，涉及闹图像处理技术领域。其中，所述的脑图像的处理方法，包括：获取左脑图像及右脑图像；根据所述左脑图像及右脑图像确定左脑及右脑的差异特征；基于所述差异特征确定是否存在脑病变。可以基于左脑图像及右脑图像的差异特征，快速并准确地确定是否存在脑病变。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法-CN201810827874.2有效
发明人： 齐守良;杜冉;马贺;钱唯;夏书月 -专利权人：东北大学;沈阳医学院附属中心医院
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法首先采集来自同一家医院的COPD患者和健康人的多层CT图像文件，生成健康人和COPD患者的重建气道树图像，并转换不同的视角对生成的健康人和COPD患者的重建气道树图像进行截图，然后去除所截取气道树图像的多余背景信息，并基于卷积神经网络进行训练并分类，预测测试集中是否有人患有COPD；最后对重建气道树截取的图像集进行十字交叉验证，保证预测结果的准确性。本发明提供的基于重建气道树图像的慢性阻塞性肺病预测方法，将作为一种初步筛选该疾病的技术手段，准确且高效，有效避免了误诊和漏诊；同时也免去了肺功能检查的复杂过程，大大减少了医院工作量。
一种基于重建气道树图像慢性阻塞肺病预测方法

[发明专利]一种提取CT图像中人体区域的方法-CN201810889991.1有效
发明人：徐明杰;杨洋;齐守良;马贺;钱唯 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-08-07 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种提取CT图像中人体区域的方法，涉及医学图像处理领域，本发明通过聚类算法以及一系列图像形态学方法将患者CT图像划分为人体区域和背景区域，达到自动生成训练卷积神经网络模型所需的训练子集、验证集和单像素测试集小块；通过卷积神经网络模型，对人体区域和背景区域两类小块进行分类，涉及最优参数化的卷积神经网络模型，达到准确率高的人体区域分类效果；实现了对患者CT图像进行全自动的人体所占区域的提取功能，高效且准确，并对下一阶段的人体体内的全肺分析具有价值与帮助，有助于更高效、准确的定位肺部内的肺实质、肺癌等区域的提取、分类。
一种提取 ct 图像人体区域方法

[发明专利]多模态多参数乳腺癌筛查系统、装置及计算机存储介质-CN201910917840.7在审
发明人：陈文;张贯京;葛新科;姚育东;钱唯;郑斌;齐守良;陈琦;邢烁 -专利权人：深圳市易特科信息技术有限公司;深圳市前海安测信息技术有限公司
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明提供一种多模态多参数乳腺癌筛查系统、装置及计算机可读存储介质，该多模态多参数乳腺癌筛查系统运行于多模态多参数乳腺癌筛查中，该装置连接有血液检测设备以及影像检测设备。所述多模态多参数乳腺癌筛查系统包括乳腺癌肿瘤标志物检测模块、乳腺影像采集模块、影像处理模块、多模态多参数评估模块、信息采集模块以及乳腺癌筛查报告输出模块。本发明能够自动提取乳腺检查影像中的影像表型特征参数以及乳腺癌肿瘤标志物参数并输入至多参数乳腺癌评估模型进行乳腺癌风险评估，并将乳腺癌早期筛查结果反馈给医生，使医生能够结合结果给出进一步意见与建议，使乳腺癌的早期筛查更加准确。
多模态多参数乳腺癌系统装置计算机存储介质

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