公开(公告)号：CN111815766A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010738507.2

申请日：2020-07-28

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 耿道颖 ,  于泽宽 ,  李美佳 ,  王俊杰 ,  刘杰 ,  李郁欣 ,  尹波 ,  张晓龙 ,  张军 ,  吴昊 ,  鲁刚 ,  狄若愚 ,  颜荣耀 ,  于媛媛 ,  费远宇

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/136 ,  G06T7/00 ,  G06T5/20 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于2D-DSA图像重建血管三维模型处理方法，其包括以下步骤：步骤S1：采集基于正位和侧位两个角度的2D-DSA图像，基于所采集的2D-DSA图像构建稀疏血管点云；步骤S2：基于构建的稀疏血管点云预处理获得点云片和标准结果，将获得的点云片和标准结果以及已知的颅内血管数据集作为训练集输入PU-GCN深度学习网络对其进行训练，获得训练好的PU-GCN深度学习网络；步骤S3：将待重建2D-DSA图像基于步骤S1获得待重建稀疏点云，将待重建稀疏点云输入训练好的PU-GCN深度学习网络中输出得到待重建稠密点云，基于待重建稠密点云获得血管三维模型。此外，本发明还公开了一种处理系统。

公开(公告)号：CN111612762A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010430630.8

申请日：2020-05-20

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 耿道颖 ,  于泽宽 ,  李郁欣 ,  尹波 ,  张军 ,  吴昊 ,  耿岩 ,  胡斌 ,  杨丽琴

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/187 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种MRI脑肿瘤图像生成方法及系统，包括：步骤1：构建图像融合对抗生成的GAN网络；步骤2：构建重建图像内容的泊松方程插入算法；步骤3：根据所述图像融合对抗生成的GAN网络和重建图像内容的泊松方程插入算法对输入的3D核磁共振图像进行图像融合生成，将基于GAN网络的MRI图像生成、基于泊松方程编辑MRI融合效果叠加得到最终的图像扩增结果。本发明进行现有样本的数据扩增，增强训练模型的精度和泛化性，为脑肿瘤的诊断、治疗和医生模拟读片训练提供准确的依据。

公开(公告)号：CN110197715A

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201910416151.8

申请日：2019-05-19

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 尹波 ,  耿辰 ,  谢秋晨 ,  耿道颖

IPC: G16H30/40 ,  G16H50/70 ,  G06F16/904

Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种读片教学用医学影像浏览系统。本发明包括：数据库、业务服务器、前端软件三个部分；数据库用于存储医学影像文件数据、典型影像学表现患者信息数据等；业务服务器为负责与数据库、与前端软件通讯的中间件，与数据库具有增删改查的通讯，与前端软件具有双向通讯；业务服务器通过调用大数据分析模块与影像分析模块，进行增量数据的分析等；前端软件为系统与用户进行交互的软件，具有数据库信息显示、影像数据浏览、数据标记与标注等功能。本发明系统可避免重复标注，降低标注的错误率；能够从众多标注中筛选正确率最高的标注，将用户的临床经验更好地转换为信息；并能为临床诊疗标准的建立提供依据。

公开(公告)号：CN112365980B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202011279154.0

申请日：2020-11-16

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 于泽宽 ,  耿道颖 ,  刘晓 ,  曹鑫 ,  李郁欣 ,  刘军 ,  张军 ,  尹波 ,  刘杰 ,  吴昊 ,  耿岩 ,  胡斌 ,  张海燕 ,  杜鹏 ,  陆逸平

IPC: G16H50/30 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/45 ,  G06T7/62 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 视化任务；本发明具有更好的临床实用性。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(56)对比文件CN 111445946 A,2020.07.24CN 111584073 A,2020.08.25CN 111599464 A,2020.08.28EP 3576020 A1,2019.12.04KR 20200114228 A,2020.10.07US 2017357844 A1,2017.12.14US 2020160997 A1,2020.05.21WO 2020028382 A1,2020.02.06WO 2020190821 A1,2020.09.24王锦程;郁芸;杨坤;胡新华.基于BP神经网络的脑肿瘤MRI图像分割.生物医学工程研究.2016,(第04期),Liu,X.BTSC-TNAS: A neuralarchitecture search-based transformer forbrain tumor segmentation andclassification.COMPUTERIZED MEDICALIMAGING AND GRAPHICS.2023,110.王锦程;郁芸;杨坤;胡新华.基于BP神经网络的脑肿瘤MRI图像分割.生物医学工程研究.2016,(第04期),76-79.

公开(公告)号：CN111815624A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010738520.8

申请日：2020-07-28

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 耿道颖 ,  于泽宽 ,  陈子昂 ,  李郁欣 ,  张军 ,  尹波 ,  吴昊 ,  耿岩 ,  胡斌 ,  陆逸平 ,  李海庆 ,  周书怡 ,  曹鑫 ,  朴思蓉

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T5/40 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理算法的肿瘤间质比判定方法及系统，包括：步骤M1：读取肿瘤病理切片HE免疫组化图像；步骤M2：选取图像的平均灰度值和图像的模糊程度在预设范围内的图像；步骤M3：基于图像预处理算法对选取的图像进行预处理，得到预处理后的图像；步骤M4：对预处理后的图像进行分割；步骤M5：得到分割结果并标注，计算肿瘤间的质比。本发明大大增加了数据的准确度，提供了一套效率更高、精确度更高的肿瘤间质比的计算方式。

公开(公告)号：CN221411377U

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202323016476.8

申请日：2023-11-09

Applicant: 复旦大学附属华山医院

Inventor： 尹波 ,  应银唯 ,  陆逸平 ,  祝玉琦 ,  梅楠 ,  崔进 ,  王东东

IPC: A61B90/00 ,  A61B6/03

Abstract: 本实用新型属于医疗安全监测器械技术领域，具体为一种医用远程监控设备。本医用远程监控设备包括直角支架和无线摄像头；直角支架的竖面设有无线摄像头，直角支架的底面设置有医用胶；医用胶包括粘贴层和隔离纸，粘贴层附于直角支架的底面，粘贴层另一面覆盖隔离纸；在使用时，医护人员揭开医用胶上的隔离纸，暴露粘贴层，使直角支架的底面与患者肢体皮肤充分贴合，同时使无线摄像探头对准患者高压注射器的穿刺部位，所拍摄影像将传输到CT控制室的显示屏上，医护人员可实时了解穿刺部位是否有对比剂渗出造成的肿胀、渗液等。该装置贴附于患者肢体，随患者移动，避免因CT检查床移动导致穿刺部位离开监控范围。