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公开(公告)号：CN111821279A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010688439.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61K9/51 , A61K33/32 , A61K47/42 , A61K41/00 , A61K49/00 , A61K49/04 , A61K49/18 , A61P35/00 , A61P35/04 , B82Y5/00 , B82Y20/00 , B82Y25/00 , B82Y30/00 , B82Y40/00
Abstract: 本发明公开了一种白蛋白载二氧化锰及全氟溴辛烷纳米粒及制备方法与应用，涉及生物技术领域，所述的白蛋白载二氧化锰及全氟溴辛烷纳米粒由牛血清白蛋白载二氧化锰及全氟溴辛烷所得。本发明还提供该白蛋白载二氧化锰及全氟溴辛烷纳米粒制备方法及其在肿瘤双模态成像和增强高强度聚焦超声肿瘤免疫原性死亡中的应用。其优点在于：本发明获得的白蛋白载二氧化锰及全氟溴辛烷纳米粒具有增强高强度聚焦超声免疫死亡的特性及生物相容性，在肿瘤中主动靶向富集量高的特点，可通过CT和MRI双模态成像实现肿瘤诊断和实时监测，可通过增强高强度聚焦超声肿瘤免疫原性死亡，体内抑制肿瘤生长及肺转移，提高动物生存率。
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公开(公告)号：CN113223699B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202110355578.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G16H30/40 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06T7/00 , G06T7/73 , A61B34/10
Abstract: 本发明提供了一种构建腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型的方法和系统，包括：步骤1：从双平面成像设备中采集影像数据，获取冠、矢状面影像数据及体检信息并进行预处理；步骤2：对冠、矢状面影像进行椎体分割，得到分割结果；步骤3：根据分割结果和体检信息，构成特征集合；步骤4：基于特征集合进行腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型构建。本发明利用常规体检指标及冠、矢状面影像信息，进行腰椎骨量减少和骨质疏松疾病的筛查，在降低辐射量的同时，为今后快速准确地筛查具有高OP疾病风险的人群提供了理论和实践依据，具有很大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113571203B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110813710.6
申请日：2021-07-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种多中心基于联邦学习的脑肿瘤预后生存期预测方法及系统，利用多中心的多模态脑肿瘤影像及其组学信息，患者临床病历信息等多尺度信息进行脑肿瘤预后生存期预测，提出了一种基于主动学习与强化学习的多中心联邦学习机制。本发明通过各中心分布式存储的患者电子病历信息联合影像组学特征与深度学习特征建立全面的脑肿瘤预后生存期分类模型，在保证患者图像数据隐私的基础上实现可靠
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公开(公告)号：CN113643805A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110913967.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于影像组学的脑膜瘤伽马刀后瘤周水肿预测系统；包括影像组学特征提取单元，用以对各患者术前头颅磁共振常规序列肿瘤区域进行影像组学特征提取；将各患者影像组学特征中的冗余特征去除以得到筛选后的重要影像组学特征；结合筛选后的影像组学特征、临床数据获取单元的临床特征及影像学语义特征获取单元获取的影像学特征等，根据水肿发生与否及发生时间得到临床影像特征与结局判定单元获得的术后水肿发生率及发生期之间的关系，建立随机生存森林模型用于预测。本发明的术后水肿预测系统，通过提取肿瘤区域的影像学特征结合临床特征，具有无创性、可重复、易操作的优点，可为评估行伽马刀的脑膜瘤患者预后、改善临床决策提供有力支持。
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公开(公告)号：CN113571203A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110813710.6
申请日：2021-07-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种多中心基于联邦学习的脑肿瘤预后生存期预测方法及系统，利用多中心的多模态脑肿瘤影像及其组学信息，患者临床病历信息等多尺度信息进行脑肿瘤预后生存期预测，提出了一种基于主动学习与强化学习的多中心联邦学习机制。本发明通过各中心分布式存储的患者电子病历信息联合影像组学特征与深度学习特征建立全面的脑肿瘤预后生存期分类模型，在保证患者图像数据隐私的基础上实现可靠的、准确度更高的脑肿瘤预后生存期预测系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112967778A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；构建迁移模型；步骤S4：获得炎症性肠病无创用药评估模型。本发明能够帮助指导IBD患者的治疗方案选择，评估预后，进而缩短IBD患者的治疗时间，具有更好的临床实用性。
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公开(公告)号：CN112365980A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011279154.0
申请日：2020-11-16
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H50/30 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/45 , G06T7/62 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种脑肿瘤多靶点辅助诊断与前瞻性治疗演化可视化方法及系统，包括：获取治疗前、后配对的脑肿瘤多靶点多模态MRI数据并进行预处理；对预处理后治疗前、后配对的脑肿瘤多靶点多模态MRI数据通过3DU‑net卷积神经网络进行肿瘤区域分割得到 和将 和 通过影像组学方法获得生长特征标签L＝{l1,l2,l3,...,ln}；将 和 通过多通道卷积神经网络进行特征提取再进行SE融合操作，得到深度学习特征和 将 输入预测模型，得到脑肿瘤多靶点生长预测标签 将 和输入训练后的前瞻性治疗可视化模型，得到最终的脑肿瘤感兴趣区域生长演化图像，将脑肿瘤感兴趣区域生长演化图像插入非脑肿瘤区域Ibackground中，完成脑肿瘤前瞻性治疗可视化任务；本发明具有更好的临床实用性。
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公开(公告)号：CN111667478A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010523637.4
申请日：2020-06-10
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于CTA到MRA跨模态预测的颈动脉斑块识别方法，包括以下步骤：数据收集步骤：收集配对的颈动脉CTA和MRA图像数据；斑块分割及模型训练步骤：先进行CTA和MRA颈动脉管腔的定位，然后进行颈动脉斑块的分割，获得CTA和MRA的斑块区域图像，将CTA和MRA的斑块区域图像送到pix2pix或者cycle-GAN网络进行训练，获得初步训练后的模型。本发明设计完整、新颖的算法流程，使用改进的深度学习Multiplan-net算法对CTA图像上的颈动脉管腔、斑块进行自动分割，在此基础上设计优化的对抗生成网络进行CTA数据扩增，从而进一步提高分割精度。
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公开(公告)号：CN112907563B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110286102.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 耿道颖 , 陈泓亦 , 陆青青 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 王俊杰 , 陈卫强 , 李强 , 张顺 , 曹鑫
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CTA全自动侧枝循环评分方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：对大脑CTA图像进行掩模和归一化的预处理；步骤S2：对CTA图像进行脑区划分，获取相关解剖图谱以及功能图谱，获取加权大脑各脑区掩模图；步骤S3：对掩模与归一化后的CTA图像进行血管分割；步骤S4：基于血管分割结果量化计算评分特征；步骤S5：基于卷积神经网络测量血管壁厚度的评分特征；步骤S6：构建多标签评分分类模型，对计算得到的特征向量进行分类评分。本发明能够实现基于血流代偿途径的侧枝循环血管分级机制，并提高小血管的分割精度，还能使得评分策略具有更广泛(56)对比文件刘国玮.基于深度学习的脑部CTA图像血管分割方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》.2020,(第03期),全文.Rahil Shahzad et.al.Fully automateddetection and segmentation ofintracranial aneurysms in subarachnoidhemorrhage on CTA using deep learning.《nature》.2020,全文.吴秋雯等.基于深度学习的计算机体层摄影血管造影颈动脉斑块分割初步研究《.上海医学》.2020,第43卷(第05期),280-283.
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公开(公告)号：CN113223699A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110355578.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H50/20 , G16H30/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/73 , A61B34/10
Abstract: 本发明提供了一种构建腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型的方法和系统，包括：步骤1：从双平面成像设备中采集影像数据，获取冠、矢状面影像数据及体检信息并进行预处理；步骤2：对冠、矢状面影像进行椎体分割，得到分割结果；步骤3：根据分割结果和体检信息，构成特征集合；步骤4：基于特征集合进行腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型构建。本发明利用常规体检指标及冠、矢状面影像信息，进行腰椎骨量减少和骨质疏松疾病的筛查，在降低辐射量的同时，为今后快速准确地筛查具有高OP疾病风险的人群提供了理论和实践依据，具有很大的实际应用价值。
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