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公开(公告)号：CN118266949A
公开(公告)日：2024-07-02
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117649344A
公开(公告)日：2024-03-05
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：CN118142082B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410580270.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 之江实验室
IPC: A61N1/36 , A61B5/372 , A61B5/383 , A61B5/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种脑深部电刺激信号伪迹去除方法、系统和存储介质，该脑深部电刺激信号伪迹去除方法包括：通过获取原始脑电信号，原始脑电信号为对生物体进行脑深部电刺激采集得到；将原始脑电信号与预设的检测阈值进行对比，得到刺激伪迹的起始位置，根据起始位置得到待处理信号，其中，待处理信号包含经过脑深部电刺激产生的伪迹；将待处理信号输入至目标深度学习模型中进行去伪迹处理，得到预测信号；将预测信号替换原始脑电信号中的待处理信号，得到目标脑深部电刺激信号，解决了相关技术中去伪迹技术导致单个神经元锋电位信号检出的准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN118352085A
公开(公告)日：2024-07-16
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：CN118279158A
公开(公告)日：2024-07-02
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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公开(公告)号：CN118142082A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410580270.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 之江实验室
IPC: A61N1/36 , A61B5/372 , A61B5/383 , A61B5/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种脑深部电刺激信号伪迹去除方法、系统和存储介质，该脑深部电刺激信号伪迹去除方法包括：通过获取原始脑电信号，原始脑电信号为对生物体进行脑深部电刺激采集得到；将原始脑电信号与预设的检测阈值进行对比，得到刺激伪迹的起始位置，根据起始位置得到待处理信号，其中，待处理信号包含经过脑深部电刺激产生的伪迹；将待处理信号输入至目标深度学习模型中进行去伪迹处理，得到预测信号；将预测信号替换原始脑电信号中的待处理信号，得到目标脑深部电刺激信号，解决了相关技术中去伪迹技术导致单个神经元锋电位信号检出的准确性低的问题。
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