公开(公告)号：CN116468677A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310325959.1

申请日：2023-03-29

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 杨丽琴 ,  陈芷涵 ,  罗啸

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于脑网络和深度学习的MCI转化智能预测方法及系统，包括：步骤S1：获取脑结构磁共振图像数据A，和脑功能磁共振图像数据B；步骤S2：根据脑结构磁共振图像数据A，计算脑结构矩阵；步骤S3：构建脑结构深度学习分类模型；步骤S4：根据脑功能磁共振图像数据B，计算脑静态功能矩阵；步骤S5：构建脑静态功能深度学习分类模型；步骤S6：通过脑静态功能矩阵，计算脑动态功能矩阵；步骤S7：构建脑动态功能深度学习分类模型；步骤S8：构建基于多模态磁共振的深度学习分类模型，输出基于多模态磁共振的统一决策的预测分类结果。本发明能够解决单模态图像无法全面表征疾病发展过程中病理变化的问题。

公开(公告)号：CN114187239A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111397102.8

申请日：2021-11-23

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 杨丽琴 ,  罗啸 ,  李郁欣

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/30 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种结合影像组学和空间分布特征的医学图像分析方法及系统，包括：步骤S1：获取医学图像数据并进行预处理，得到预处理后的医学图像数据；步骤S2：对预处理后的医学图像数据进行目标区域提取，得到目标区域图像；步骤S3：对目标区域图像进行第一图像处理，得到目标区域图的影像组学标签；步骤S4：对目标区域图像进行第二图像处理，得到目标区域图的空间分布标签；步骤S5：利用目标区域的影像组学标签和空间分布标签对机器学习预测模型进行训练，得到训练后的机器学习预测模型；步骤S6：利用训练后的机器学习预测模型得到目标区域的疾病分类信息。