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公开(公告)号：CN118352085B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410771228.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/30 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G16H30/00
Abstract: 本申请涉及一种基于多时间点多模态脑影像数据的脑疾病病程预测系统。所述系统包括：数据采集模块用于采集被试多时间点的多模态脑影像数据；矩阵构建模块用于基于压缩自编码器构建多模态脑影像数据的第一特征时序矩阵；矩阵填补模块用于基于多模态特征时序模型补全第一特征时序矩阵，得到第二特征时序矩阵；病程预测模块用于获取当前时间点之前所有时间点的多模态脑影像数据的病程评分数据集，将第二特征时序矩阵和病程评分数据集输入病程预测模型，获取被试在当前时间点的多模态脑影像数据的病程预测评分。采用本系统能够整合多模态脑影像数据在纵向时间点上的临床评分以及多模态脑影像特征，提高当前时间点多模态脑影像病程预测评分的准确率。
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公开(公告)号：CN117649344B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410118585.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70
Abstract: 本申请涉及一种磁共振脑影像超分辨率重建方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：基于训练集中各模态脑影像数据的双向重建损失和对抗损失，训练得到各个模态脑影像的解耦自编码器；分别将目标模态脑影像和辅助模态脑影像输入到对应模态的解耦自编码器中，提取目标模态脑影像的目标编码信息、辅助模态脑影像的辅助编码信息；基于目标编码信息和辅助编码信息进行正反向噪声处理，生成目标模态脑影像的更新目标编码信息；将更新目标编码信息输入目标模态脑影像的解耦自编码器中，输出目标模态超分辨率脑影像。采用本方法解决了现有技术中脑影像重建质量低、复杂度高的问题，实现了超分辨率脑影像重建，提高了重建后脑影像的精确度和真实性。
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公开(公告)号：CN119138852A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411630981.8
申请日：2024-11-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种认知水平参数评估方法、装置、计算机设备以及存储介质。包括：确定测试人员的认知评分，根据测试功能性磁共振成像数据确定测试人员的脑活动序列；根据测试人员的脑活动序列构建测试人员的情绪记忆网络，确定情绪记忆网络的网络激活模式对应的测试大脑状态；根据测试大脑状态确定网络激活模式之间的模式相似性，根据模式相似性确定预测性表征图谱；根据预测性表征图谱确定测试感受野和预测性表征图谱的预测性指标，根据预测性指标确定测试人员的认知影像学标记；通过机器学习算法，根据认知评分和认知影像学标记构建认知水平预测模型；通过认知水平预测模型确定目标人员的认知水平参数。可以提高对目标人员认知评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118429734A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410901931.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/74
Abstract: 本申请涉及一种磁共振数据分类系统。所述方法包括：采集处理组件获取物体的磁共振数据集；特征提取组件对所述磁共振数据集进行特征提取，得到多个单模态影像特征；特征融合组件对所述多个单模态影像特征进行融合，得到多模态影像特征；分类预测组件基于所述多模态影像特征，得到对应于所述磁共振数据集的预测分类结果。采用本方法能够达到辅助医生提高脑疾病诊断准确率和效率的效果。
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公开(公告)号：CN119235317A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411765957.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/243 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种心磁信号去噪方法、装置、计算机设备和可读存储介质；获取待处理心磁信号以及噪声信号；对待处理心磁信号进行编码处理，得到目标条件信号；对噪声信号进行去噪处理，生成目标先验知识；基于目标条件信号进行自注意力学习，确定第一全局依赖特征信息；基于第一全局依赖特征信息和目标先验知识进行交叉注意力学习，确定第二全局依赖特征信息；基于目标条件信号以及第二全局依赖特征信息进行解码处理，得到去噪后的心磁信号；基于此，实现了高精度、高鲁棒性的去噪效果，有效提高了心磁信号去噪的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118429734B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410901931.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/74
Abstract: 本申请涉及一种磁共振数据分类系统。所述方法包括：采集处理组件获取物体的磁共振数据集；特征提取组件对所述磁共振数据集进行特征提取，得到多个单模态影像特征；特征融合组件对所述多个单模态影像特征进行融合，得到多模态影像特征；分类预测组件基于所述多模态影像特征，得到对应于所述磁共振数据集的预测分类结果。采用本方法能够达到辅助医生提高脑疾病诊断准确率和效率的效果。
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公开(公告)号：CN118266949B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410704467.8
申请日：2024-06-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请提供了一种基于深度学习的脑深部锋电位信号检测方法和装置，包括获取脑深部电刺激的原始记录信号，对预先构建的深度学习模型进行训练，将所述原始记录信号输入到训练后的所述深度学习模型，获取所述深度学习模型输出的所述原始记录信号中锋电位的时间序列。通过获取脑深部电刺激中的原始信号，将待进行锋电位检测的原始信号段输入到训练好的深度学习模型中，通过模型预测推理即可得到锋电位的时间序列，解决了相关技术中需进行高通滤波后才能进行锋电位检测带来的流程繁琐、微小干扰造成误检等问题。
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公开(公告)号：CN119887746A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510345846.7
申请日：2025-03-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种脑部功能亚区定位方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该脑部功能亚区定位方法包括：基于目标对象的脑影像数据，构建目标对象的第一三维颅骨模型；基于脑影像数据，确定目标对象的脑部目标区域的特征信息；特征信息包括脑部目标区域对应的多模态融合连接矩阵和解剖结构信息；根据脑部目标区域的特征信息，对脑部目标区域进行划分，得到多个功能亚区；确定不同功能亚区的第一坐标信息，基于第一坐标信息对第一三维颅骨模型上的功能亚区进行定位。通过本申请，解决了无法精准定位目标功能区域的问题，实现了精准定位目标功能区域。
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公开(公告)号：CN119235317B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411765957.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/243 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种心磁信号去噪方法、装置、计算机设备和可读存储介质；获取待处理心磁信号以及噪声信号；对待处理心磁信号进行编码处理，得到目标条件信号；对噪声信号进行去噪处理，生成目标先验知识；基于目标条件信号进行自注意力学习，确定第一全局依赖特征信息；基于第一全局依赖特征信息和目标先验知识进行交叉注意力学习，确定第二全局依赖特征信息；基于目标条件信号以及第二全局依赖特征信息进行解码处理，得到去噪后的心磁信号；基于此，实现了高精度、高鲁棒性的去噪效果，有效提高了心磁信号去噪的精度。
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公开(公告)号：CN118279158B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410704674.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T5/00 , G06T11/00 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种磁共振脑影像的质量提升方法、装置及计算机设备，包括根据脑影像数据的模态构建质量评估指标，基于所述质量评估指标构建分类模型，将多模态脑影像数据集输入所述分类模型进行评估，得到低质量脑影像数据，借助扩散模型对所述低质量脑影像数据进行重建，得到目标高质量脑影像数据。通过使用低质量和高质量同时作为输入数据，将高质量特征和低质量特征进行融合，把实际质量评估中判定的低质量脑影像数据输入训练好的模型，有助于提高图像的质量和分辨率，提供更准确的诊断和更详细的解剖结构信息，对于早期疾病检测、定量分析和治疗计划都具有重要意义。
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