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公开(公告)号：CN113516603B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110888924.X
申请日：2021-08-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于空间融合的磁共振图像多模态重建方法及存储介质。该基于空间融合的磁共振图像多模态重建方法包括：建立空间对齐网络步骤，获取形变场步骤，获取对齐后的全采样参考图像步骤，以及获取全采样目标图像步骤。本申请利用平滑损失函数、重建损失函数和配准损失函数，同步更新空间对齐网络和图像重建网络；在将不同模态的欠采样目标图像和全采样参考图像输入图像重建网络之前，使用空间对齐网络将全采样参考图像向欠采样目标图像对齐，从而使图像重建网络有效利用全采样参考图像与欠采样目标图像之间的相关性，完成全采样目标图像的重建，提高目标图像的质量。
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公开(公告)号：CN113516603A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110888924.X
申请日：2021-08-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于空间融合的磁共振图像多模态重建方法及存储介质。该基于空间融合的磁共振图像多模态重建方法包括：建立空间对齐网络步骤，获取形变场步骤，获取对齐后的全采样参考图像步骤，以及获取全采样目标图像步骤。本申请利用平滑损失函数、重建损失函数和配准损失函数，同步更新空间对齐网络和图像重建网络；在将不同模态的欠采样目标图像和全采样参考图像输入图像重建网络之前，使用空间对齐网络将全采样参考图像向欠采样目标图像对齐，从而使图像重建网络有效利用全采样参考图像与欠采样目标图像之间的相关性，完成全采样目标图像的重建，提高目标图像的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108784705B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201810524306.5
申请日：2018-05-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/107
Abstract: 本发明公开了一种关节图像高性能分析方法，包括以下步骤：软骨图像获取步骤、二值图像获取步骤、软骨内外层表面初始化，快速卷积求解拉普拉斯方程，快速距离转换；所述图像为软骨分割结果的二值图像；在软骨内外层表面初始化过程中，需要软骨对应软骨下骨分割结果图像提供位置参考信息。本发明可以应用在软骨分割结果的二值图像的处理上，例如可以通过对膝关节序列磁共振图像软骨分割结果进行分析，对骨关节炎病程中软骨的厚度变化分析提供辅助信息。软骨的结构和功能变化是骨关节炎临床诊断的重要特征。关于膝关节软骨厚度精准的计算，对于骨关节炎的治疗和诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112669331B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011568270.4
申请日：2020-12-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种目标数据迁移迭代学习方法及目标数据迁移迭代学习系统。目标数据迁移迭代学习方法包括源视图及目标视图获取、源视图分割训练、目标视图识别分割标注、目标视图分割训练、目标视图分割标注更新、第一卷积神经网络模型迭代训练以及第二卷积神经网络模型迭代训练等步骤。本发明实现了从单视图分割标签得到多视图分割标签的迁移，并且采用相互交替学习的方式，进一步提升了分割标签的准确性，可以使分割结果更加连续和光滑。
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公开(公告)号：CN112669331A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011568270.4
申请日：2020-12-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种目标数据迁移迭代学习方法及目标数据迁移迭代学习系统。目标数据迁移迭代学习方法包括源视图及目标视图获取、源视图分割训练、目标视图识别分割标注、目标视图分割训练、目标视图分割标注更新、第一卷积神经网络模型迭代训练以及第二卷积神经网络模型迭代训练等步骤。本发明实现了从单视图分割标签得到多视图分割标签的迁移，并且采用相互交替学习的方式，进一步提升了分割标签的准确性，可以使分割结果更加连续和光滑。
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公开(公告)号：CN112634193A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011065536.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种图像异常检测方法及存储介质，本发明通过采用的深度学习算法，通过对心脏疾病图片进行数据采集，接着进行特征提取，并通过海量的图片数据进行模型的训练，最后搭建好数据模型。本发明还可以通过对测试的图片影像进行对搭建好的数据模型进行验证，并可以通过自反馈对数据模型进行不断的优化，将医学影像的预测率提高。本发明最后可以集成到医院系统中，可以进行同步批量处理，为医院工作人员提供帮助，可以提高工作效率。
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公开(公告)号：CN108784705A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810524306.5
申请日：2018-05-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/107
CPC classification number: A61B5/1075 , A61B5/1079 , A61B5/7271
Abstract: 本发明公开了一种关节图像高性能分析方法，包括以下步骤：软骨图像获取步骤、二值图像获取步骤、软骨内外层表面初始化，快速卷积求解拉普拉斯方程，快速距离转换；所述图像为软骨分割结果的二值图像；在软骨内外层表面初始化过程中，需要软骨对应软骨下骨分割结果图像提供位置参考信息。本发明可以应用在软骨分割结果的二值图像的处理上，例如可以通过对膝关节序列磁共振图像软骨分割结果进行分析，对骨关节炎病程中软骨的厚度变化分析提供辅助信息。软骨的结构和功能变化是骨关节炎临床诊断的重要特征。关于膝关节软骨厚度精准的计算，对于骨关节炎的治疗和诊断具有重要意义。
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