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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：CN105497922B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201410499261.2
申请日：2014-09-25
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61K49/12 , A61K49/14 , A61K49/18 , A61K49/00 , A61K47/04 , A61K47/42 , A61K47/64 , A61K9/51 , A61P25/08
Abstract: 本发明公开了一种针对脑癫痫灶的靶向纳米磁共振对比剂及其制备与应用，所述磁共振对比剂包括靶向功能分子，荧光标记物和纳米载体；所述的靶向功能分子为针对癫痫灶区高表达的P‑糖蛋白具有高亲和力的短肽；所述荧光标记物以共价连接的方式包载在纳米载体内，短肽通过共价连接的方式与纳米粒表面的聚乙二醇相连。该对比剂可通过静脉注射，使得短肽与癫痫灶区高表达的P‑糖蛋白结合，促进纳米载体在癫痫灶聚集，MRI T2加权显像病灶区呈显著低信号，从而能够准确、直观显示特发性/隐源性癫痫灶，有助于临床提高治疗的精确性和安全性，评价抗癫痫治疗方式的疗效、评估癫痫患者的预后。
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公开(公告)号：CN119027432A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411064690.7
申请日：2024-08-05
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06T7/194 , G06T7/13 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度上下文建模的前列腺MRI分割方法，其特征在于，包括以下步骤：基于深度学习网络构建前列腺MRI分割模型，利用训练数据集对前列腺MRI分割模型进行训练，部署前列腺MRI分割模型；将实时获得的MRI图像数据输入前列腺MRI分割模型，由前列腺MRI分割模型进行实时推理，获得最终的分割结果。本发明提供了一种多尺度上下文建模模块，该模块通过最小化不相关特征的影响来增强边界像素的表示，从而改善分割结果。此外，本发明还引入了一种先进先出的动态调整机制，优化特征向量的选择，特别是在前列腺的顶端和底端区域。
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公开(公告)号：CN112967778B
公开(公告)日：2024-02-02
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 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 时间，具有更好的临床实用性。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；
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公开(公告)号：CN112967219B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110287374.6
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的二阶段牙体点云补全方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包含：第一部分为基于CBCT数据与口扫数据构建初始点云数据，主要利用第三方软件Mimics对患者的CBCT数据进行三维重建，将生成的CBCT重建三维牙模型点云数据再与激光扫描点云数据配准，得到三维牙体模型点云数据作为金标准；第二部分为训练深度学习网络MSN，并将第一部分中构建的激光扫描点云数据输入到已经训练好的深度学习网络MSN中，MSN补全网络会对输入点云进行两阶段处理。在第一阶段，MSN网络先预测一个完整但粗粒度的点云；在第二阶段，通过采样算法与残差连接将粗粒度预测点云与输入点云融合，得到均匀分布的细粒度(56)对比文件张雅玲，于泽宽.基于GCNN的CBCT模拟口扫点云数据牙齿分割算法.计算机辅助设计与图形学学报.2020,全文.郭闯;戴宁;田素坤;孙玉春;俞青;刘浩;程筱胜.高分辨率深度生成网络的缺失牙体形态设计.中国图象图形学报.2020,(第10期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113436155A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110668377.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的超声臂丛神经图像识别方法，涉及超声图像智能识别技术领域，该方法包括：获取多例超声神经图像数据并进行预处理，构建训练神经网络模型所需的带有标签的超声图像数据集；将超声图像数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，将训练集中的超声图像进行扩充和特征增强；构建挤压‑注意力机制模块SA加到传统卷积中；在V‑net网络中引入挤压激励模块和注意力机制模块从而构建SA V‑net网络模型并进行训练；载入训练好的SA V‑net网络模型，输入测试集进行预测得到识别结果，并根据标签计算Dice系数。本发明能够帮助临床医生快速准确的定位需要进行神经阻滞的区域，帮助使得患者在术中更加平稳，术后恢复更快，具有更好的临床实用性。
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公开(公告)号：CN112907563A
公开(公告)日：2021-06-04
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的适用范围与更客观的评价阈值。
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公开(公告)号：CN112101523A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010857268.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 耿道颖 , 于泽宽 , 陈泓亦 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 吴昊 , 曹鑫 , 张海燕 , 胡斌 , 潘嘉炜 , 鲍奕仿 , 周书怡 , 陆怡平 , 耿辰 , 夏威 , 杨丽琴
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CBCT图像跨模态预测CTA图像的卒中风险筛查方法和系统，包括：步骤1：构建循环对抗性生成网络模型；步骤2：通过CBCT图像及其对应的造影图像数据训练循环对抗性生成网络模型；步骤3：将测试图像输入至已训练好的循环对抗性生成网络模型，生成血管造影CT图像；步骤4：根据血管造影CT图像中颈动脉的形态、颈动脉狭窄程度及弯曲度预测卒中风险。本发明基于深度学习模型，将非增强CBCT图像转换为增强CT血管造影图像，进行颈动脉血管分割提取，量化计算颈动脉狭窄程度和弯曲度，进而预测脑卒中风险，为临床获取CTA图像及诊断提供了一种便捷、经济、高效的新途径。
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公开(公告)号：CN111870705A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010687493.6
申请日：2020-07-16
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明公开了一种原位脑胶质瘤微环境响应性的纳米材料及制备方法与应用，涉及生物技术领域，包括60份纳米载体、0.3～4份二氧化锰、1.2～3.6份原卟啉；白蛋白作为仿生载体，MnO2纳米晶作为MRI造影剂以生物矿化的方式负载在白蛋白空腔内，原卟啉作为治疗剂，通过酰胺反应包载于白蛋白空腔中；白蛋白纳米粒中二氧化锰纳米晶的负载量为0.5～6.7wt％，原卟啉的负载量2～6wt％。该纳米材料经静脉注射后，能够精准、特异性的显示原位胶质瘤病灶，有助于辅助临床提高治疗的精准性和安全性；同时产生氧气改善肿瘤乏氧微环境，在超声激发下原卟啉产生活性氧特异性杀伤肿瘤细胞。
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公开(公告)号：CN111612754A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010413904.2
申请日：2020-05-15
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态图像融合的MRI肿瘤优化分割方法及系统，包括：步骤1：构建MRI肿瘤多模态图像融合的网络；步骤2：构建用于增强肿瘤图像分割的多模态3D网络；步骤3：基于GAN的图像融合，构建显著性损失函数；步骤4：构建Mask注意机制对比度损失函数；步骤5：构建SSIM损失函数；步骤6：根据MRI肿瘤多模态图像融合的网络、多模态3D网络和三个损失函数进行MRI肿瘤优化分割。本发明当训练深层架构时，一个剩余单位会有所帮助；利用递归残差卷积层进行特征积累，为分割任务提供了更好的特征表示；为医学图像分割设计了具有相同网络参数、性能较好的U-NET体系结构。
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