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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：CN117095824B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311352682.8
申请日：2023-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于孪生脑仿真模型的多巴胺动态耦合方法、装置和设备，其中，基于孪生脑仿真模型的多巴胺动态耦合方法包括：基于被试者脑部的多模态成像，获得被试者脑部多巴胺D2受体密度、人脑结构连接矩阵以及经验人脑功能连接矩阵，基于多巴胺D2受体密度构建多巴胺神经递质孪生脑仿真模型，基于所述实验组的模拟人脑功能连接矩阵与所述经验人脑功能连接矩阵的皮尔森相关系数，获得最优多巴胺神经递质孪生脑仿真模型；使用所述最优多巴胺神经递质孪生脑仿真模型模拟目标人员的大脑活动，获得多巴胺对所述目标人员各个脑区的活动水平变化。本发明为研究多巴胺对人脑活动水平变化提供了新方法。
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公开(公告)号：CN117058514B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311315370.X
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的多模态脑影像数据融合解码方法和装置，其中，基于图神经网络的多模态脑影像数据融合解码方法包括：获取被试者的脑磁图功率时间序列以及静息态功能磁共振成像功能连接；基于选定的脑图谱，构建脑图；使用所述被试者的所述脑磁图功率时间序列以及所述静息态功能磁共振成像功能连接对所述脑图进行图嵌入，得到嵌入后的脑图；基于所述嵌入后的脑图对图神经网络模型进行训练，获得图神经网络解码模型；使用所述图神经网络解码模型预测目标人员大脑的任务态类别，获得预测结果。本申请对多模态脑影像数据进行融合，使用图神经网络对人脑神经活动信号进行解码，提高了对脑影像数据的解码精度。
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公开(公告)号：CN117076581B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311318643.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种用于非关系型数据库的数据设置方法和存储介质，其中，该数据设置方法基于预设的数据模型创建针对目标数据的目标数据实例，该数据模型基于traits库中的HasPrivateTraits类实现；将目标数据实例的唯一标识属性作为该目标数据在数据库中的键，目标数据实例序列化后的值作为该目标数据在数据库中的值；基于针对数据库构建的数据管理模型，创建数据管理实例；将目标数据实例与数据管理实例关联；根据待操作属性的属性类型和加载机制，调用数据管理实例的数据操作方法，对目标数据进行操作。本申请通过建立数据模型与数据库之间的关系映射和操作映射，解决了不能实现对非关系型数据库的数据操作的问题，实现了基于非关系型数据库的数据管理。
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公开(公告)号：CN117012397B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311265913.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及脑信号处理领域，特别是涉及一种基于脑图谱的脑活动时间序列三维可视化方法及装置。所述方法包括：将获取的任意模态的脑活动时间序列规整为脑活动标准时间序列；基于所述脑活动标准时间序列从脑图谱库中匹配得到对应的脑分区图谱；将建立的三维大脑模型映射至所述脑分区图谱中，得到三维脑分区模型；将所述脑活动标准时间序列映射至所述三维脑分区模型中，得到三维脑分区可视化模型。本发明能够支持支持多种模态的脑活动时间序列，且通过脑图谱库匹配得到对应的脑分区图谱能够便捷地对全脑活动的数据进行可视化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117058471B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311315976.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及一种基于正常脑影像数据库的疾病脑影像分型系统，所述系统包括数据库构建模块、分型特征处理模块、扰动目标获取模块和脑影像分型模块。数据库构建模块用于构建的正常脑影像数据库；分型特征处理模块用于基于各待分型疾病脑影像的第二脑影像特征和正常脑影像数据库中的第一脑影像特征，确定各待分型疾病脑影像的第二结构协方差网络；扰动目标获取模块用于基于各第二结构协方差网络对正常脑影像数据库中第一结构协方差网络的各脑区连接的扰动程度，确定待分型疾病脑影像的目标脑区连接；脑影像分型模块用于对目标脑区连接进行聚类得到待分型疾病脑影像的分型结果。采用本系统实现了疾病脑影像的智能分型，提高了疾病脑影像分型准确率。
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公开(公告)号：CN116973823B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311237701.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G01R33/56
Abstract: 本申请涉及一种基于全稳态平衡进动的线扫描磁共振成像方法和系统，所述方法包括：基于获取的梯度回波，对待扫描物体进行扫描；在扫描过程中，利用线扫描依次对所述梯度回波的重复周期进行相位编码，并采集各周期内不同时刻对应的一组相位编码线元，基于磁共振成像序列的K空间的帧数，将相位编码线元依次横向填充至各帧的相位编码行中，得到待扫描物体的磁共振信号，其中，在各周期的梯度回波结束时，基于重聚脉冲对残余横向磁化强度进行聚相，生成残余磁化信号，增强下一个周期的梯度回波信号；最后基于磁共振信号，生成待扫描物体的磁(56)对比文件Plein, S等.Steady-state freeprecession magnetic resonance imaging ofthe heart: Comparison with segmented K-space gradient-echo imaging《.JOURNAL OFMAGNETIC RESONANCE IMAGING》.2001,第14卷(第3期),全文.
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公开(公告)号：CN117095823A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311352677.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于孪生脑仿真模型的药物成瘾关联脑区确定系统，其中，基于孪生脑仿真模型的药物成瘾关联脑区确定系统通过第一获得模块获得所述被试者的人脑结构连接矩阵和人脑经验功能连接矩阵；通过模拟模块获得所述被试者所有脑区均稳定的兴奋性发放率；通过第二获得模块获得所述被试者的模拟人脑功能连接矩阵；通过更新模块获得所述被试者各个脑区的最优GABA能循环加权；通过确定模块确定所述药物成瘾被试者GABA能系统受到影响的脑区。解决了由于现有技术的限制很难从递质的合成和代谢水平研究药物成瘾被试者与健康被试者脑区的区别的问题，可以实现定位到药物成瘾后对药物成瘾被试者大脑GABA能系统产生主要影响的脑区。
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公开(公告)号：CN117036894A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311297044.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的多模态数据分类方法、装置及计算机设备。所述方法包括：获取待分类数据，所述待分类数据至少包括医学图像以及人口学信息；基于所述待分类数据确定数据特征，所述数据特征包括图像特征以及人口学信息特征，所述图像特征通过将所述医学图像输入特征提取模型得到；将所述数据特征输入训练好的分类器，确定分类结果。通过特征提取模型提取图像特征，并综合考虑图像特征和人口学信息特征，通过分类器确定分类结果，能够在待分类数据包括多种数据类型的多模态数据的情况下对待分类数据进行分类，有效提高分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117011352A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311259233.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种标准脑图谱构建方法、装置和计算机设备。所述方法包括：将脑部图像配准到至少一个参考体积空间以及标准体积空间，得到至少一个所述参考体积空间与所述标准体积空间的第一映射关系；将所述脑部图像配准到至少一个参考表面空间以及所述标准体积空间，得到至少一个所述参考表面空间与所述标准体积空间的第二映射关系；基于待配准脑图谱所在的空间，确定至少一个所述第一映射关系或至少一个所述第二映射关系中对应的目标映射关系，并基于所述目标映射关系将所述待配准脑图谱配准到所述标准体积空间，得到标准脑图谱。采用本方法能够实现高精度的不同模板空间脑图谱的统一映射，提高了脑图谱的利用效率。
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