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公开(公告)号：CN118969168A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410993723.X
申请日：2024-07-23
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 上海联影医疗科技股份有限公司
IPC: G16H15/00 , G06F40/284 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、装置、报告生成装置以及计算机设备。所述方法包括：根据多个目标对象的至少一个模态的第一医学影像样本，确定各第一医学影像样本对应的视觉特征，并根据各第一医学影像样本对应的文本报告样本确定文本词库；文本词库包括各文本报告样本对应的文本分词，进而根据各第一医学影像样本对应的视觉特征以及文本词库，确定各目标对象对应的融合特征，以根据各目标对象对应的融合特征和文本报告样本，训练得到报告生成模型。采用本方法能够提高报告生成的准确性。
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公开(公告)号：CN117292783A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311167242.5
申请日：2023-09-11
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司 , 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 上海交通大学
Abstract: 本申请涉及一种医学影像报告生成系统，所述系统包括处理设备和人机交互界面；所述人机交互界面用于输入医学影像对应的描述文本和报告生成指令，并显示生成的医学影像报告；所述处理设备用于基于所述报告生成指令，将所述描述文本输入预先训练完毕的诊断意见生成模型，输出与所述描述文本对应的诊断意见，所述诊断意见生成模型基于大语言模型构建；基于所述医学影像、描述文本和诊断意见，生成对应的医学影像报告，解决了相关技术中存在的根据影像描述给出对应的诊断意见需要耗费较高的时间和人力成本的问题，提高了医生的工作效率。
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公开(公告)号：CN117808921A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311872862.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 上海联影医疗科技股份有限公司
IPC: G06T11/00 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及一种图像生成方法、装置、扫描成像系统和电子装置，其中，该图像生成方法包括：获取针对目标组织的第一类定位像；将该第一类定位像输入至训练完备的目标图像处理模型，得到层面选择信息；其中，该目标图像处理模型用于指示该第一类定位像和该层面选择信息之间的映射关系；该目标图像处理模型包括目标生成网络和目标层面选择网络；基于该层面选择信息对该目标组织进行扫描，生成该目标组织对应的目标扫描图像。通过本申请，解决了图像生成的精度低的问题，实现了高精度的图像生成方法。
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公开(公告)号：CN117562531A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311869973.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 上海联影医疗科技股份有限公司
IPC: A61B5/055
Abstract: 本申请涉及一种扫描定位方法、装置、磁共振设备和存储介质，其中，该扫描定位方法包括：获取目标图像中目标生理部位的分割掩膜图；根据所述目标生理部位的分割掩膜图，确定多个初始方向；根据所述多个初始方向、所述目标生理部位的分割掩膜图和扫描协议，确定目标位置和目标方向；根据所述目标位置和目标方向，调整扫描视场以实现扫描定位。通过本申请，实现了准确的扫描定位，解决了现有技术中的手动定位的方法导致定位的结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN118710604A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410764999.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
Inventor： 严福华
Abstract: 本发明的目的在于揭示一种输尿管起始段的提取方法、定位方法、系统、用途及介质，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：步骤S1：拍摄双肾CT影像；步骤S2：以阈值100HU分割CT影像，得到二值掩码影像图图A；步骤S3：从上往下判断每一张CT切片图的质心，确定肋骨的下缘图L；步骤S4：以阈值‑10HU分割图L，得到二值掩码图图M，并对图M腐蚀n次，得到图l；步骤S5：在图l做区域标记，第一区域图l 1，第二区域图l 2；步骤S6：图l 1、图l2进行膨胀，得到两个肾的截面图；步骤S7：两个肾的截面图分别向上和向下生长，得到左右肾的完整形态图；步骤S8：用模板匹配方式检测最细的管，得到输尿管起始段，有益效果：自动且准确地得到输尿管起始段完整形态图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118252489A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410504457.X
申请日：2024-04-25
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明涉及一种辅助下肢关节磁共振成像的模拟负重装置，其包括安装于磁共振检查床上的头肩固定模块、足踝部固定模块和足底施力模块；所述头肩固定模块包括固定底板，与固定底板连接的头颈固定组件和对称安装于固定底板上的肩部固定组件；所述足踝部固定模块包括竖直设置的传力板，传力板靠近头肩固定模块的一面对称安装有足踝部固定组件；所述足底施力模块包括安装座和安装座上用于驱动传力板水平移动的施力组件。与现有技术相比，本发明的模拟负重装置可以在下肢关节磁共振成像中直接对下肢关节进行模拟负重并维持上肢稳定性，还具有灵活度高、舒适度高、施力精确等优点。
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公开(公告)号：CN119207552A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411241239.8
申请日：2024-09-05
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G16B20/20 , G16B40/00 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25 , G16H50/30 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态图学习模型的疾病风险预测方法，涉及医疗技术领域，包括：S1、收集全身多器官的原始影像数据和全基因组数据；S2、使用深度学习模型提取不同器官的影像数据中的影像衍生表型；S3、计算不同疾病的多基因风险评分；S4、基于影像衍生表型和多基因风险评分，使用随机森林算法导出的Gini系数的平均减少值对特征重要性进行排序，得到排序后的特征；S5、基于不同器官的原始影像数据和排序后的特征，构建基于多模态图学习模型的疾病风险预测模型。本发明采用上述的一种基于多模态图学习模型的疾病风险预测方法，将多器官影像与基因组信息融合分析，显著提高了疾病风险预测的精确性和全面性。
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公开(公告)号：CN118887396A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410784422.6
申请日：2024-06-18
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种基于不平衡部分特征传输的无监督多模态腹部图像分割方法及系统。通过无监督领域自适应图像分割模块，包括源域基于连续归一化流的变分自编码器模块和目标域基于连续归一化流的变分自编码器模块，提取样本特征并生成包含样本特征的隐变量，与分割结果拼接生成重构数据，生成近似真实概率的分布；通过不平衡部分最优传输策略模块，实现局部精准配对，获得基于不平衡部分特征传输的无监督多模态腹部图像分割模型。与现有技术相比，本发明能够有效减小不同模态腹部图像数据的域偏移，高效、精准地完成腹部图像分割任务，并能处理更复杂灵活的数据分布，分割的各区域更贴合临床医生的视觉评估，适用于不同序列间多模态的腹部图像数据。
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公开(公告)号：CN118134977A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410274798.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
Inventor： 严福华
Abstract: 本发明的目的在于揭示一种基于NURBS的医疗图像体数据配准方法、系统及计算机介质，涉及医疗图像处理技术领域，包括以下步骤：步骤S1：选择待配准的两个图像体数据；步骤S2：确认成像范围较大的其中一个图像体数据为固定体F，另一个图像体数据为移动体M；步骤S3：采用三线性插值算法使所述移动体M1的像素等于所述固定体F的像素；步骤S4：基于NURBS，将移动体M1映射为M2；应用最后的Pijk和wijk到移动体M2上每一点得到新的移动体M3，将移动体M3叠加到固定体F，完成配准并融合显示，有益效果是：将待配准的两个图像体数据分为固定体F和移动体M，通过基于三线性插值算法的像素变化、基于NURBS的移动体M映射，使映射后的移动体M叠加到固定体F进行融合显示。
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公开(公告)号：CN116936099A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310931303.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G16H50/30 , A61B5/00 , A61B6/03 , G16H10/20 , G16H50/20 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/27 , G06N3/0985 , G06V10/54
Abstract: 本发明公开了一种预测骨肉瘤疗效的系统、方法、设备及介质，涉及诊疗仪器领域，所述系统中的初步预测模块将目标患者的影像特征输入影像组学预测模型中，得到目标患者骨肉瘤的初步进展风险得分；影像组学预测模型是基于随机生存森林模型构建的；联合预测模块将目标患者骨肉瘤的初步进展风险得分和目标患者的临床特征输入临床‑影像联合预测模型中，得到目标患者骨肉瘤的最终进展风险得分；临床‑影像联合预测模型是基于对比例风险回归模型构建的，最终进展风险得分用于确定目标患者采用酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)治疗骨肉瘤的治疗效果。本发明能高效、精确地预测TKIs对骨肉瘤肺转移患者的治疗效果。
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