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公开(公告)号：CN107133461B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201710283998.4
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器的医学图像处理装置与方法，涉及利用人工智能的深度学习的二维自编码器实现对正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的三种情况进行三分类的分类方法，利用正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以利用选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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公开(公告)号：CN107145727A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710282810.4
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
CPC classification number: G06K9/6271 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种利用卷积神经网络的医学图像处理装置与方法，利用人工智能的深度学习的卷积神经网络实现对正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的三种情况进行分类，利用正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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公开(公告)号：CN107133461A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710283998.4
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
CPC classification number: G06K9/6256
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器的医学图像处理装置与方法，涉及利用人工智能的深度学习的二维自编码器实现对正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的三种情况进行三分类的分类方法，利用正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以利用选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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公开(公告)号：CN107067396A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710283992.7
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/628 , G06T7/0014 , G06T2207/10088 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器的核磁共振图像处理装置与方法。涉及对海马体的海马头，CA1,CA2,CA3,CA4/齿状回，海马伞和海马尾进行计算机辅助识别的方法，利用人工智能的深度学习的二维自编码器实现对正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的三种情况进行三分类的分类方法，利用正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以利用选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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公开(公告)号：CN107067395B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201710283991.2
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
Abstract: 一种基于卷积神经网络的核磁共振图像处理装置与方法。涉及对海马体的海马头，CA1,CA2,CA3,CA4/齿状回，海马伞和海马尾进行计算机辅助识别的方法，利用人工智能的深度学习的卷积神经网络实现对正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的三种情况进行三分类的分类方法，利用正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以利用选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107067395A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710283991.2
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/628 , G06T7/0014 , G06T2207/10088 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30016
Abstract: 一种基于卷积神经网络的核磁共振图像处理装置与方法。涉及对海马体的海马头，CA1,CA2,CA3,CA4/齿状回，海马伞和海马尾进行计算机辅助识别的方法，利用人工智能的深度学习的卷积神经网络实现对正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的三种情况进行三分类的分类方法，利用正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以利用选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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公开(公告)号：CN107169955B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201710284684.6
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
Abstract: 一种智能化的医学图像处理装置与方法，利用人工智能的深度学习的卷积神经网络实现对正常老年组、在临床上确诊为稳定型和转化型的遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的四种情况进行四分类的分类方法，利用正常老年组、在临床上确诊为稳定型和转化型的遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以利用选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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公开(公告)号：CN107169955A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710284684.6
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T7/10 , G06T7/33 , G06T2207/10088 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30016
Abstract: 一种智能化的医学图像处理装置与方法，利用人工智能的深度学习的卷积神经网络实现对正常老年组、在临床上确诊为稳定型和转化型的遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的四种情况进行四分类的分类方法，利用正常老年组、在临床上确诊为稳定型和转化型的遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以利用选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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公开(公告)号：CN107067396B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201710283992.7
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器的核磁共振图像处理装置与方法。涉及对海马体的海马头，CA1,CA2,CA3,CA4/齿状回，海马伞和海马尾进行计算机辅助识别的方法，利用人工智能的深度学习的二维自编码器实现对正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的三种情况进行三分类的分类方法，利用正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以利用选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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公开(公告)号：CN107145727B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201710282810.4
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京华诚兴业软件开发有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种利用卷积神经网络的医学图像处理装置与方法，利用人工智能的深度学习的卷积神经网络实现对正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的三种情况进行分类，利用正常老年组、在临床上确诊为遗忘型轻度认知损害和在临床上确诊为阿尔兹海默病的核磁共振的影像数据确定人工智能的深度学习的训练集、验证集和测试集，可以选取二维切片来将核磁共振的三维数据转化为二维数据。
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