张利文
- 作品数：13 被引量：130H指数：2
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于肿瘤影像的多区域的影像组学特征提取方法
- 本发明属于影像分析领域，具体涉及一种基于肿瘤影像的多区域的影像组学特征提取方法，包括基于肿瘤影像中肿瘤微环境的区域划分，将所述肿瘤影像分割成对应的目标区域；分别基于与各目标区域对应的神经网络模型，提取各目标区域的高维定量...
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- 文献传递
- 融合成像参数进行量化分析的三维磁粒子成像系统及方法
- 本发明属于磁粒子成像领域，具体涉及一种融合成像参数进行量化分析的三维磁粒子成像系统及方法、设备，旨在解决现有技术仅针对二维MPI重建图像质量分析研究，参数单一，且无法综合评估多种因素结合对重建图像的影响，导致重建的MPI...
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- 基于稀疏系统矩阵的MPI图像重建方法、系统及设备
- 本发明属于医学成像技术领域，具体涉及了一种基于稀疏系统矩阵的MPI图像重建方法、系统及设备，旨在解决现有密集测量点位的系统矩阵测量耗时耗力，且硬件参数变化后，需要反复重新测量系统矩阵的问题，包括：获取不同参数变化情况下的...
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- 基于特征融合的磁粒子成像图像去噪声方法、系统、设备
- 本发明属于磁粒子成像领域，具体涉及一种基于特征融合的磁粒子成像图像去噪声方法、系统、设备，旨在解决现有MPI去噪声方法难以兼顾噪声去除和图像细节保持的问题。本发明方法包括：采集待去噪的MPI图像，作为输入图像；基于预训练...
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- 影像组学的发展与应用被引量：116
- 2017年
- 近年来大数据技术与医学影像辅助诊断的有机融合产生了新的影像组学方法，其通过从影像中提取海量特征来量化肿瘤等重大疾病，可以有效解决肿瘤异质性难以定量评估的问题，具有重要的临床价值。影像组学技术来源于计算机辅助诊断（computer aided diagnosis，CAD），目前已经发展成为融合影像、基因、临床等信息的辅助诊断、分析和预测的方法。影像组学作为医工交叉的产物，其应用先进的计算机方法解决临床具体问题，将有广阔的应用前景。笔者将对新兴的影像组学技术进行介绍，阐述影像组学的相关概念、具体处理流程及其面临的挑战、应用领域及未来的发展方向。
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- 关键词：医学影像计算机辅助诊断DIAGNOSIS肿瘤异质性组学技术计算机方法
- 正则项自适应优化的磁粒子图像重建系统、方法及设备
- 本发明属于磁粒子成像技术领域，具体涉及一种正则项自适应优化的磁粒子图像重建系统、方法及设备，旨在解决现有技术无法根据重建对象迭自动调整正则项及其参数实现MPI的快速、高质量重建的问题。本发明系统包括：磁粒子成像设备，用于...
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- 一种基于生成对抗网络的磁粒子三维重建成像方法
- 本发明属于医学成像技术领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的磁粒子三维重建成像方法、系统、装置，旨在解决现有MPI高分辨率图像重建时间长、成像分辨率低的问题。本方法包括：采集待成像重建物体的仿体的多视角的稀疏二维MPI图像...
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- 基于时频双信息的磁粒子成像重建方法及系统
- 本发明属于磁粒子成像重建领域，具体涉及了一种基于时频双信息的磁粒子成像重建方法及系统，旨在解决现有磁粒子成像无法同时实现分辨率和信噪比的提升，从而MPI成像质量较低的问题。本发明包括：获取MPI设备低场强梯度采集参数下的...
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- 基于定量影像组学的肺肿瘤良恶性预测方法被引量：14
- 2017年
- 肺癌是世界范围内致死率最高的癌症之一,肺肿瘤的良恶性诊断对于治疗方式选择意义重大.本文借助影像组学(Radiomics)方法利用LIDC(Lung imaging database consortium)肺癌公开数据库中619例病人的肺癌计算机断层(Computed tomography,CT)影像数据,分割出病变区域,并结合肿瘤医学特性和临床认知,提取反映肿瘤形状大小、强度和纹理特性的60个定量影像特征,然后利用支持向量机(Support vector machine,SVM)构建诊断肺肿瘤良恶性的预测模型,筛选出对诊断肺肿瘤良恶性有价值的20个影像组学特征.为肺肿瘤良恶性预测提供了一种非入侵的检测手段.随着CT影像在肺癌临床诊断中的广泛使用,应用样本量的不断增加,本文方法有望成为一种辅助诊断工具,有效提高临床肺肿瘤良恶性诊断准确率.
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- 关键词：肺癌图像分割支持向量机
- 基于稀疏系统矩阵的MPI图像重建方法、系统及设备
- 本发明属于医学成像技术领域，具体涉及了一种基于稀疏系统矩阵的MPI图像重建方法、系统及设备，旨在解决现有密集测量点位的系统矩阵测量耗时耗力，且硬件参数变化后，需要反复重新测量系统矩阵的问题，包括：获取不同参数变化情况下的...
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