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基于Hessian矩阵与多视图卷积神经网络的纵隔淋巴结自动检测方法被引量：1: 2021年; 淋巴结检测和分析对于肿瘤的疗效评估、分期具有重要意义。本研究提出一种基于Hessian矩阵与多视图卷积网络纵隔淋巴结自动检测方法。该方法首先确定纵隔部位淋巴结可能存在的区域;然后,基于淋巴结形态特征,构造多尺度增强滤波器,提取候选淋巴结;最后结合CT图像的冠状面、横断面和矢状面信息,设计多视图卷积网络对候选淋巴结进行分类。对90组患者的纵隔部位进行测试,平均每个患者9个假阳性淋巴结的条件下,灵敏度为90.32%。该方法对不同大小的淋巴结具有较高的检出率。; 曹帅严加勇严加勇崔崤峣; 关键词：HESSIAN矩阵卷积神经网络

一种基于血管内超声图像的血管外膜自动检测方法: 本发明公开了一种基于血管内超声图像的血管外膜自动检测方法，包括一个将血管内超声图像从直角坐标转换到极坐标的过程；包括一个确定快速行进(Fast Marching)算法所需种子点的过程；包括一个根据图像灰度和梯度确定快速行...; 严加勇向永嘉崔崤峣简小华韩志乐; 文献传递

基于双边滤波-距离正则化水平集演化算法的甲状腺超声图像分割被引量：3: 2019年; 超声图像有斑点噪声,且对比度低、边界模糊,所以甲状腺超声图像分割较为困难。针对此问题,本研究提出一种结合双边滤波(bilateral filters,BF)和改进边缘指示函数的距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution,DRLSE)模型的分割算法。先对甲状腺超声图像进行双边滤波,然后采用改进的DRLSE模型对甲状腺进行分割。通过与采用另外两种边缘指示函数的DRLSE模型对比,本研究提出的BF-DRLSE模型能减少斑点噪声对分割过程的影响,并在明显减少曲线演化运行时间和迭代次数的情况下有效分割甲状腺。; 冉冬梅严加勇严加勇崔崤峣; 关键词：图像分割

一种基于血管内超声图像的血管内腔分割方法: 本发明公开了一种基于血管内超声图像的血管内腔分割方法，包括一个确定血管内腔（即血管内膜所包含区域）种子点的过程；包括一个利用模糊连通(FuzzyConnectedness)算法计算图像中从每个象素点与血管内腔种子点模糊连...; 严加勇崔崤峣向永嘉韩志乐简小华

一种基于血管内超声图像的血管内腔分割方法: 本发明公开了一种基于血管内超声图像的血管内腔分割方法，包括一个确定血管内腔（即血管内膜所包含区域）种子点的过程；包括一个利用模糊连通(Fuzzy Connectedness)算法计算图像中从每个象素点与血管内腔种子点模糊...; 严加勇崔崤峣向永嘉韩志乐简小华; 文献传递

基于改进DRLSE模型的甲状腺3D超声图像自动分割被引量：1: 2019年; 从超声图像中准确分割甲状腺区域是甲状腺疾病手术计划的关键之一。本文一方面,针对甲状腺超声3D图像,提出利用边缘指示函数和面积项系数改进的距离正则化水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution,DRLSE)模型来实现甲状腺区域的有效分割;另一方面,根据3D超声图像相邻帧之间甲状腺变化较小的特点,通过计算已分割图像的质心,作为相邻帧图像分割初始点来实现3D图像的自动分割。实验表明,采用本文改进DRLSE模型分割甲状腺3D超声图像,平均分割精度可以达到90%以上。; 冉冬梅严加勇严加勇崔崤峣; 关键词：图像分割

一种基于血管内超声图像的血管外膜自动检测方法: 本发明公开了一种基于血管内超声图像的血管外膜自动检测方法，包括一个将血管内超声图像从直角坐标转换到极坐标的过程；包括一个确定快速行进(FastMarching)算法所需种子点的过程；包括一个根据图像灰度和梯度确定快速行进...; 严加勇向永嘉崔崤峣简小华韩志乐; 文献传递

一种甲状腺占位病变的三维可视化模型生成方法: 本发明提供了一种甲状腺占位病变的三维可视化模型生成方法，用于根据医疗工作者出具的诊断报告生成甲状腺占位病变的三维可视化模型，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，从诊断报告中获取甲状腺的外形特征；步骤S2，从预先存储的多个...; 于振坤严加勇崔崤峣龚单春; 文献传递

基于CV-RSF模型的甲状腺结节超声图像分割算法被引量：13: 2019年; 结合CV模型和RSF模型,建立CV-RSF模型,实现甲状腺结节超声图像半自动分割算法。基于CV模型的全局信息对图像粗分割,并以粗分割结果作为RSF模型的初始轮廓,然后再利用RSF模型的局部信息对病灶实现最终的分割。根据设定的两组不同初始轮廓,分别利用RSF模型和CV-RSF模型对病灶分割。结果表明,CV-RSF模型解决了RSF模型对初始轮廓敏感的问题,而且通过重叠率的对比,CV-RSF模型分割更准确。对比RSF模型,CV-RSF模型实现的甲状腺结节超声图像半自动分割算法,更加有效、准确。; 邵蒙恩严加勇严加勇崔崤峣; 关键词：CV模型甲状腺结节超声图像

基于改进的CV-RSF模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法被引量：4: 2020年; 目的甲状腺结节超声图像的精确分割对甲状腺结节的良恶性诊断尤为重要。目前,对于甲状腺结节超声图像的分割,有学者提出利用主动轮廓模型分割算法,但是由于活动轮廓分割算法需要手动设置迭代次数,未实现模型的自适应性。因此,本文提出了一种基于改进的无边缘主动轮廓-局部区域可控的拟合(Chan-Vese-region scalable fitting,CV-RSF)模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法。方法选取南京同仁医院12例患者的甲状腺结节超声图像用于实验。首先,在无边缘主动轮廓(Chan-Vese,CV)模型中,引入一个基于梯度的边缘引导函数,根据面积变化率,自适应地获取甲状腺结节的粗分割轮廓;然后,将粗分割轮廓作为局部区域可控的拟合(region-scalable fitting,RSF)模型的初始轮廓,并根据面积变化率,自适应地获取甲状腺结节最终分割结果。将改进模型分割的结果与CV模型、RSF模型分割的结果进行比较,并分析甲状腺结节边缘清晰度对分割结果的影响。结果本文模型算法分割结果的平均迭代次数、平均面积重叠率、平均Hausdorff分别达到了134、90.34%、9.77,均优于CV模型、RSF模型的分割算法。结论该算法有效地分割出边缘清晰和不清晰的甲状腺结节超声图像,并解决手动设置迭代次数的问题,从而实现甲状腺结节的有效、准确、自动分割。; 邵蒙恩严加勇严加勇崔崤峣; 关键词：甲状腺结节超声图像自适应分割算法

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严加勇

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