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胸部CT图像中孤立性肺结节良恶性快速分类 ( EI收录): 1; 《光学精密工程》哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心;哈尔滨理工大学自动化学院;哈尔滨医科大学附属肿瘤医院刘露刘宛予楚春雨吴军周洋张红霞鲍劼出版年：2009; 国家国际科技合作重大专项(No.2007DFB30320);国家自然科学基金资助项目(No.60777004);黑龙江省教育厅科技计划项目(No.11531048); 为突破医学影像诊断学依据医学征象进行定性诊断准确度不高的瓶颈,针对胸部CT图像中孤立性肺结节(SPN)定性诊断问题,提出了能够用图像特征有效表示SPN病理特性,快速准确诊断SPN良恶性的计算机辅助诊断系统。采取交互式分割...; 关键词：孤立性肺结节(SPN) CT图像良恶性结节多分辨率直方图支持向量机(SVM)

CT图像中肿大淋巴结肺癌转移分类方法 ( EI收录): 2; 《电子与信息学报》哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心;哈尔滨理工大学自动化学院;哈尔滨医科大学附属肿瘤医院刘露刘宛予楚春雨吴军周洋张红霞鲍劼出版年：2009; 国家国际科技合作重大专项(2007DFB30320);国家自然科学基金(60777004);黑龙江省教育厅科技计划项目(11531048)资助课题; 为解决肺癌N分期中胸部CT难于对肿大淋巴结是否癌转移进行评价的问题,寻求能够有效表示淋巴结病理特性的图像特征,实现对肿大淋巴结癌转移快速准确地判别。该文采取交互式分割从CT图像中提取出肿大淋巴结;直接计算淋巴结的多分辨率...; 关键词：肺癌N分期 CT图像肿大淋巴结多分辨率直方图支持向量机(SVM)

支持向量机与区域增长相结合的CT图像并行分割: 3; 《计算机科学》哈尔滨理工大学自动化学院;哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心刘露楚春雨马建为刘宛予出版年：2010; 国家国际科技合作重大专项(No.2007DFB30320);黑龙江省教育厅科技计划项目(No.11531048);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(No.2008RFQXS062)资助; 针对经典区域增长算法中生长规则确定的困难和单纯使用支持向量机分割速度慢的问题,提出了一种支持向量机与区域增长相结合的图像并行分割方法。首先,从已知分割结果的图像中选取一定数量的目标区域与非目标区域样本点作为支持向量机分类...; 关键词：支持向量机(SVM) 区域增长 CT图像并行分割

融合图像局部能量和梯度的水平集分割方法 ( EI收录): 4; 《哈尔滨工业大学学报》哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心包立君刘宛予浦昭邦出版年：2011; 国家自然科学基金资助项目(60777004);国家科技部重点国际合作项目(2007DFB30320); 为了实现结构复杂的灰度不均匀图像的快速准确分割,提出一种融合局部能量和梯度敏感性的水平集方法,采用梯度敏感的能量函数改进局部能量最小化水平集方法,并利用灰度全局信息自动初始化水平集.局部能量函数由局部灰度拟合函数定义,是...; 关键词：图像分割水平集方法局部拟合能量梯度敏感性自动初始化

基于模式识别方法的肺癌分型比较: 5; 《现代电子技术》哈尔滨理工大学自动化学院;哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心;中国联合网络通信有限公司北京市分公司;吉林省长白无线转播台刘露马俊雷李云董永庆刘宛予出版年：2010; 国家自然科学基金项目(60777004);黑龙江省教育厅科技计划项目(11531048);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(2008RFQXS062); 根据不同特征对分型准确率的影响,使用Logistic回归分析进行特征选择及优选实验研究,并采用神经网络和支持向量机方法对常见的周围型肺癌进行分型比较。通过实验,说明了神经网络和支持向量机在肺癌分型的应用方法,比较了两种模...; 关键词：肺癌分型支持向量机神经网络 LOGISTIC回归

动力系统方法重构CT图像(英文): 6; 《黑龙江大学自然科学学报》哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心;哈尔滨工业大学数学系;哈尔滨金融学院基础部李莉刘宛予刘红出版年：2013; Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities(HIT.NSRIF.2011010);the Inter-Government S&T Cooperation Project between China and Romania(40-20);China Postdoctoral Science Foundation Funded Project(20100471043);the Postdoctoral Science Foundation of Heilongjiang Province; 基于全变分正则化构造了重构CT图像的动力系统方法。相比于传统的迭代反演方法,在对算子施加较弱的假设条件下,证明解的存在性,并用Lyapunov稳定性理论证明方法是稳定的。通过具体的数值模拟,分别重构了全角、半角的Shep...; 关键词：图像重构全变分动力系统正则化 LYAPUNOV稳定性理论

无导数动力系统方法识别参数(英文): 7; 《黑龙江大学自然科学学报》哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心;哈尔滨工业大学数学系;哈尔滨金融学院基础部李莉刘宛予刘红出版年：2014; Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities(HIT.NSRIF.2011010);China Postdoctoral Science Foundation Funded Project(20100471043);the Postdoctoral Science Foundation of Heilongjiang Province; 提出用连续的无导数Landweber方法(或称为无导数动力系统方法)研究Hilbert空间中的参数识别问题。不考虑算子F的Fréchet可微性及其非线性条件,仅在与正演问题可解性相关的某些更为自然的假设条件下,用李雅普诺...; 关键词：无导数动力系统参数识别李雅普诺夫稳定性收敛率

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