周志勇
- 作品数:112 被引量:87H指数:5
- 供职机构:中国科学院苏州生物医学工程技术研究所更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金苏州市科技计划项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术医药卫生理学文化科学更多>>
- 采用影像组学的肾肿瘤组织学亚型分类被引量:1
- 2019年
- 为了在术前更准确、非侵入地鉴别乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(fp-AML)和肾透明细胞癌(cc RCC),提出一种基于CT图像的影像组学模型.从CT图像中提取774个三维的影像组学特征;分三步进行特征选择:计算皮尔森相关矩阵剔除冗余特征,使用Welch’s t检验确定具有显著差异的特征,利用序列浮动前向选择算法选择具有鉴别能力的特征;使用基于稀疏学习的径向基函数神经网络进行分类.结果表明:该模型获得的正确率、敏感度、特异性和受试者工作特征曲线下面积分别为90.00%、66.67%、100.0%和0.9173.利用分类器的输出概率进行模型的可靠性评估,当概率阈值为0.95时,该模型获得的自信正确率、未定率和错分率分别为71.67%、 25.00%和3.33%,结果表明所提出的影像组学模型能可靠地对fp-AML和cc RCC进行分类.
- 杨熠钱旭升周志勇朱建兵沈钧康戴亚康
- 关键词:计算机辅助诊断肾透明细胞癌径向基函数神经网络
- 三维缺陷模型自动建模和自适应分层方法
- 本发明公开了一种三维缺陷模型自动建模和自适应分层方法,包括以下步骤:1)获取缺陷区域的点云数据;2)建立缺陷区域模型;3)获取最优分层方向;4)根据建立的缺陷区域模型的形状及表面凹凸状况进行自适应变高分层。本发明的三维缺...
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- 三维几何结构约束的增材修复方法及系统
- 本发明公开了一种三维几何结构约束的增材修复方法,包括以下步骤:1)进行缺陷部件三维扫描,重建出缺陷部件整体的三维点云模型;2)根据获得的三维点云模型对缺陷部件进行三维建模,获取缺陷部件上的缺陷部位的三维实体模型;3)对获...
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- 基于脑核磁共振图像的多维特征分类算法
- 本发明公开基于脑MR图像的多维特征分类算法,对脑MR图像进行区域划分提取若干个ROI特征;选择一种标记特征,建立关于该标记特征的若干个ROI特征之间的相关性形成相关特征;若干个脑MR图像提取出若干个ROI特征以及若干个相...
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- 文献传递
- 一种基于医学影像的参数获取模型训练方法及装置
- 本申请公开了一种基于医学影像的参数获取模型训练方法及装置,包括:先基于模板医学影像的体素数量以及体素强度值,对模板医学影像进行分割获得各个模板区域,并根据模板区域的体素强度平均值及体素强度标准差确定模板区域的类别及物理性...
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- CT图像矽肺结节的自动提取方法
- 本发明公开了一种CT图像矽肺结节的自动提取方法,包括以下步骤:1)获取矽肺结节病人的肺部CT图像,并进行预处理,获得肺实质CT图像;2)对获得的肺实质CT图像进行高通滤波处理,提取出血管和结节图像;3)采用基于Hessi...
- 戴亚康杨婧耿辰戴斌周志勇
- 文献传递
- 针对CT图像的电子病历智能生成方法及系统
- 本发明公开了一种针对CT图像的电子病历智能生成方法,包括以下步骤:1)将所有的报告语句分类为描述性语句和诊断性语句;2)构建肺部CT图像分割模型;3)构建每个部位P<Sub>i</Sub>所需的描述性语句、诊断性语句的集...
- 戴亚康戴斌耿辰周志勇
- 动态脑磁源定位方法
- 本发明公开了一种动态脑磁源定位方法,包括:采集脑MR结构图像和脑磁图MEG信号B,设定测量空间;设定源信号在大脑皮层形成的空间为源空间;确定所述测量空间和所述源空间的空间转换关系,继而确定MEG信号B和源信号矩阵X之间的...
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- 文献传递
- 一种基于脑MR图像的三层头模型自动分割方法
- 2015年
- 在求解脑电图EEG及脑磁图MEG正问题的过程中,常需要对人体组织中介电常数差距大的地方进行分层建模,以便更加准确的计算其传导矩阵。在人体脑部的各个组织中,颅骨和周围脑组织的介电常数差别尤其大。如何从脑MR图像中自动、准确地分割出颅骨部分,成为精确计算MEG/EEG正向传导矩阵的关键问题。而在磁共振图像(MRI)中,虽然软组织能被很清晰的成像,但颅骨却因为缺少氢而在图像中成像模糊,用传统的分割算法很难自动分割出准确的结果。为解决上述问题,本文提出一种结合脑组织平滑的先验信息和基于形变的曲面演化自动分割算法,来分割脑MR图像中的颅骨部分。再利用基于水平集的活动轮廓方法提取出头皮组织,进而构建出EEG及MEG正问题计算所需的三层真实头模型。我们将自动分割结果与手动分割结果进行了比较,证明了本文方法的有效性。
- 游佳丽周志勇章程陈光强戴亚康
- 关键词:C-V模型MR影像MEG
- 基于卷积神经网络的多模态医学图像的目标区域提取方法
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多模态医学图像的目标区域提取方法,包括以下步骤:1)构建用于多模态医学图像中目标区域提取的掩模区域卷积神经网络;2)对构建的掩模区域卷积神经网络进行训练;3)将待处理的多模态医学图像输入...
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