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陈春晓: 作品数：94 被引量：203H指数：8; 供职机构：南京航空航天大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术机械工程电子电信更多>>

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联合影像数据集腹部多器官分割方法研究: 2023年; 医学影像多器官分割对于手术治疗规划和辅助诊断等临床应用至关重要。目前大多数公开的医学影像数据集都仅对部分器官进行标注,由此建立的分割模型泛化性较差,很难同时满足对多器官的精确自动分割。本研究针对腹部数据集部分器官标注及分割精度较低的问题,构建了基于联合影像数据集的腹部多器官自动分割网络C2F-MSNet。C2F-MSNet分割网络由粗分割和细分割两个阶段构成。在粗分割阶段,利用条件控制模块显式地控制神经网络在多个部分标注的数据集上进行联合训练,并引入注意力模块和深监督策略;在细分割阶段,通过粗分割结果索引细分割区域、引导细分割并构建多尺度细分割网络。在KiTS、Decathlon-liver、Decathlon-spleen和Decathlon-pancreas等4个数据集中的663例CT数据上进行实验,以Dice相关系数(DSC)和豪斯多夫距离(HD)作为分割结果的评判标准,肾脏、肝脏、脾脏和胰腺分割后的DSC分别为0.967、0.964、0.956、0.838,HD分别为12.51、25.02、6.68、12.58。实验结果表明,C2F-MSNet分割网络可以有效解决多标签部分标注的问题,实现联合数据集多器官的精准自动分割。; 吴泽静陈春晓陈志颖徐俊琪傅雪

基于荧光断层成像-CT双模态光源可行区选取方法: 2017年; 在荧光断层成像(FMT)中,借助CT数据可以实现小动物体内荧光光源的重建及融合显示。该文提出了一种基于荧光断层成像CT双模态图像光源可行区的选取方法,利用多角度荧光图像估计荧光光源的位置和深度信息,然后根据双模态图像的坐标转换关系,在CT数据中设置可行区。实验结果表明,使用该方法选取光源可行区,能够有效降低逆向重建小动物体内光源的病态性,提高光源的重建精度。; 阚星星陈春晓王章立

基于双树复小波变换和频域U-Net的多光谱图像融合算法被引量：7: 2020年; 提出基于双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和频域U-Net的多光谱图像融合算法。通过将彩色图像和基于荧光示踪剂标记肿瘤等研究目标的荧光图像进行DTCWT分解,获取源图像的高低频分量,利用频域U-Net对荧光图像的低频子带进行处理,分割得到只包含目标区域分布的感兴趣区域。基于感兴趣区域对将荧光图像的高低频子带以低频加权相加、高频取绝对值较大者的融合规则与彩色图像绿色通道融合,并经过DTCWT逆变换重构得到多光谱融合图像。实验表明,本研究提出的多光谱图像融合方法相较于传统融合算法具有更高的空间频率、结构相似性、互信息以及边缘信息保持度,突出了目标区域特征,提高了融合图像的显示效果。; 李建飞陈春晓王亮; 关键词：多光谱图像融合双树复小波变换

基于生成对抗网络的乳腺癌组织病理图像样本均衡化被引量：3: 2020年; 针对乳腺癌组织病理图像中各类样本的不均衡性,本研究构建了基于条件控制和深度卷积的两种乳腺癌组织病理图像样本生成对抗网络并生成人造样本,以实现样本均衡化。实验验证了两种网络用于数据均衡化的可靠性,发现在处理不均衡数据时基于深度卷积的生成对抗网络效果更好,基于条件控制的生成对抗网络鲁棒性更强;分析了增加人造样本对深度学习算法的影响。结果表明,本研究提出的数据均衡化方法将训练所得网络的分类准确率平均提升了近5%,生成对抗网络可以缓解深度学习在医学领域的应用中数据分布不平衡的问题。; 杨俊豪李东升陈春晓闫强陆熊; 关键词：组织切片

基于T2DR-Net和互信息的光学-CT图像配准方法研究被引量：1: 2022年; 荧光分子断层成像技术(fluorescence molecular tomography,FMT)系统中为获得体内光源的结构信息,需要利用CT体数据。FMT系统在进行光学图像与CT图像的配准时,由于两种模态图像的成像原理、图像风格和图像维度等方面的差异,导致传统配准方法耗时长、效果差。本研究提出了一种基于T2DR-Net(texture transfer and dense registration net)与互信息的光学-CT图像配准方法,实现FMT系统中白光图像与CT图像的配准。该方法将光学-CT图像配准分为粗配准和精配准两个部分。在粗配准阶段,利用CycleGAN实现了FMT白光图像和CT投影像的纹理迁移,以降低两种图像纹理差异对图像配准的影响,并提出了DenseReg-Net模型获取白光图像和CT投影像粗配准参数;在精配准阶段,通过互信息方法进一步对两种模态图像配准,并得到最终的配准结果。利用1330张光学图像和39711张CT投影像作为样本集来验证配准方法的有效性,实验结果表明,本研究提出的光学-CT图像配准方法,相关系数为0.8797±0.0175,结构相似性为0.8683±0.0051,模型配准时间为(2.88±1.39)s。模型的配准效果及其稳定性优于传统方法。此外,与传统方法相比,速度提升了约60倍。; 崔建良陈春晓陈志颖姜睿林; 关键词：图像配准互信息

一种基于条件GAN的图像合成装置及方法: 本发明公开了一种基于条件GAN的图像合成装置及方法，包括以下单元：数据获取单元；数据预处理单元，进行数据归一化，数据划分和条件标签制作；条件生成器单元，通过条件映射和条件解码将条件标签映射到图像的合成过程中，输出与输入条...; 陈春晓陈志颖吴泽静徐俊琪

基于水平集的骨肉瘤MRI图像分割方法研究: 针对骨肉瘤MRI图像中肿瘤组织提取困难的问题，本文提出了一种基于水平集的快速行进法和窄带法结合的骨肉瘤MRI图像分割方法。首先，利用各向异性扩散滤波对MRI图像进行预处理，以达到去噪和增强边缘的目的。再通过人机交互在肿瘤...; 丁少伟张丹陈春晓黎宁吴苏稼; 关键词：骨肉瘤水平集快速行进法窄带法

基于一维频谱曲线的散焦点扩散函数估计方法: 本发明公开了一种基于一维频谱曲线的散焦点扩散函数估计方法，包括如下步骤：(1)输入一张散焦模糊图片，对其进行傅里叶变换获得频谱图；(2)选用阈值对频谱图像进行阈值分割，得到二值化散焦频谱图像；(3)使用统计法构建一维频谱...; 陈春晓李东升李建飞

一种用于机器人辅助手术系统的图像2D/3D配准方法: 本发明公开了一种用于机器人辅助手术系统的2D/3D图像配准方法，搜索术前3D图像(如CT和MRI图像)和术中2D图像(如X射线图像)的空间位置关系。本发明将2D/3D配准分为基于深度学习的粗配准和基于迭代的精配准两阶段。...; 陈春晓孟若愚王昆鹏肖月月李阳

粒子群优化算法在脑部肿瘤图像分割中的应用被引量：4: 2007年; 粒子群优化算法能选择适当的适应度函数,使每组粒子群根据相应的适应值搜索到最佳聚类中心,改善了FCM算法和K-means算法的不足,具有适应性强,实时性好,受噪声影响小等特点。本文将其应用于脑部肿瘤图像的分割,结果表明,粒子群聚类算法是一种很有潜力的图像分割方法。; 黄峰茜陈春晓吴文佳; 关键词：图像分割粒子群优化适应度函数聚类

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