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公开(公告)号：CN114822576B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210476796.2
申请日：2022-04-30
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
IPC: G10L21/0208 , G10L25/30 , G10L21/0232
Abstract: 本发明提供基于磁共振脉冲序列噪声估计的通话系统语音增强方法，属于人工智能领域，所述方法包括生成对抗网络的构建，以最小化生成器G的目标损失函数，最大化判别器D的判别正确的概率对生成对抗网络进行训练，通过训练好的生成器G输出生成噪声，并与带噪语音信号的分帧信号进行差分处理获得去噪后的语音信号，并重构获得去噪连续语音信号。本发明有效解决传统语音增强和常规深度学习模型对强非平稳噪声环境下语音谱相位估计不准，去噪效果不明显的问题。提高了磁共振扫描员对被扫描者的监控能力，减少意外医疗事故的发生。
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公开(公告)号：CN113052831B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110401742.5
申请日：2021-04-14
Applicant: 清华大学 , 中国人民解放军总医院第一医学中心
IPC: G06T7/00 , G16H30/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本申请提出一种脑部医学影像异常检测方法、装置、设备及存储介质，其中，具体实现方案为：获取未包含病灶的脑部三维医学影像样本；构建自编码器模型，初始化自编码器模型的模型参数，并将脑部三维医学影像样本作为输入和目标以训练所述自编码器模型；获取待检测脑部医学影像，并获取待检测脑部医学影像之中的病灶候选区域掩码图像；将待检测脑部医学影像输入至经过训练的自编码器模型，获得重构图像，并根据病灶候选区域掩码图像计算重构图像与待检测脑部医学影像间的重构误差；根据重构误差检测待检测脑部医学影像是否存在病灶。本申请降低了异常检测的实现难度和成本，同时提高了准确率。
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公开(公告)号：CN115690309B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211203021.4
申请日：2022-09-29
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 本申请公开了一种冠脉CTA自动三维后处理方法和装置，涉及医疗影像技术领域，该方法对融合了至少一个心动周期内的多张冠脉CTA图像的融合CTA图像进行三维冠脉模型重建，然后根据各个体素对应的CT值，识别三维冠脉模型中的各个斑块，计算出各个斑块位置对应的动脉的管腔狭窄率，以辅助医生根据冠脉CTA自动三维后处理的处理结果进行相关疾病的诊断，降低了对于医生判断经验的要求。由于被分析的融合CTA图像是由多张不同时刻得到冠脉CTA图像融合而成，降低了冠脉CTA图像的伪影和噪声，使得血管成像更清晰。
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公开(公告)号：CN115462776A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210876854.0
申请日：2022-07-25
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 本发明提供一种实验动物的固定装置及磁共振检查装置，涉及实验检查装置领域，解决了目前市面上缺乏磁波刀的动物实验研究配套设备的问题。实验动物的固定装置包括：检查床；固定于所述检查床上的用于固定所述实验动物的身体的第一固定装置；固定于所述检查床上用于固定所述实验动物的头部的第二固定装置、第三固定装置以及第四固定装置，所述第二固定装置与所述第一固定装置固定连接；所述第三固定装置固定于所述检查床上，并与所述第四固定装置固定连接；其中，所述第三固定装置为一开口容器，所述实验动物的头部放置于所述开口容器的开口上；所述第四固定装置为一固定所述实验动物头部的两耳朵部位的固定支架。本发明的方案实现了利用实验动物在磁波刀领域的治疗研究。
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公开(公告)号：CN115239674A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210907807.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 本发明公开了基于多尺度判别的计算机血管造影成像合成方法，生成归一化训练集和归一化验证集；构建生成器和多尺度判别器；根据归一化训练集对生成器和多尺度判别器进行训练，将待处理的平扫CT图像进行归一化处理后输入到训练好的生成器G中，输出归一化合成CTA图像，再将归一化合成CTA图像恢复到原始像素范围，获得合成CTA图像。本发明使用多尺度判别器对生成器输出进行多尺度判别，使得合成的CTA图像更能凸显指定加窗操作参数和指定区域的目标图像，进而判别的准确性；获得的合成CTA图像同真实CTA图像具备相同的像素值取值范围，数据格式与现有设备完全兼容。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114822576A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210476796.2
申请日：2022-04-30
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
IPC: G10L21/0208 , G10L25/30 , G10L21/0232
Abstract: 本发明提供基于磁共振脉冲序列噪声估计的通话系统语音增强方法，属于人工智能领域，所述方法包括生成对抗网络的构建，以最小化生成器G的目标损失函数，最大化判别器D的判别正确的概率对生成对抗网络进行训练，通过训练好的生成器G输出生成噪声，并与带噪语音信号的分帧信号进行差分处理获得去噪后的语音信号，并重构获得去噪连续语音信号。本发明有效解决传统语音增强和常规深度学习模型对强非平稳噪声环境下语音谱相位估计不准，去噪效果不明显的问题。提高了磁共振扫描员对被扫描者的监控能力，减少意外医疗事故的发生。
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公开(公告)号：CN113180635A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110468418.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 , 中国人民解放军总医院第一医学中心
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开一种全姿态人体的头部磁共振成像装置，包括两个多级升降台柱，还包括反凹形架、第一永磁体与磁轭、第二永磁体与磁轭、两个补偿线圈、两个梯度线圈、头部线圈、两个可调紧固带、可调折叠调节架、折叠检查床、升降踏板、平放/直立的电动旋转单元、电动升降台柱、平衡板、以及移动轮。还公开一种全姿态人体的头部磁共振成像方法，通过两个多级升降台柱同步控制、高度调节，使得第一永磁体与磁轭、第二永磁体与磁轭的上下位置变化，以及相应地变化折叠检查床的高度，可实现站姿、坐姿和躺姿人体的头部磁共振成像，从而了解全姿态人体在重力作用下脑血流、结构、功能的改变，扩展了磁共振成像装置的检测功能，方便、实用，具有重要的医学临床应用价值。
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公开(公告)号：CN117974892A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410105325.X
申请日：2024-01-25
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
IPC: G06T17/00 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的三维MR测温快速成像方法。包括以下步骤：构建欠采样三维k空间数据的训练集和测试集；建立欠采样三维k空间数据的重建模型；设计基于自监督学习的损失函数和训练策略；使用欠采样三维k空间数据对重建模型进行训练，利用待处理的欠采样三维k空间数据和训练后的重建模型重建三维测温图像，然后通过三维测温图像获得三维MR测温图像。本发明采用复值卷积神经网络构建重建模型，可以更准确地给出三维k空间数据的幅度和相位信息，并采用基于自监督学习的训练方法，无需全采样数据作为标签，有效解决深度学习训练没有标签的问题。
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公开(公告)号：CN117522898A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311587690.0
申请日：2023-11-24
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 北京理工大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06T7/33 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种目标矫正的非对比剂增强医学图像分割方法，构建目标矫正的非对比剂增强医学图像分割模型；依据非增强图像和真实增强图像数据特点和模型特点，构建联合损失函数；依据所构建的联合损失函数建立非增强图目标分割模型训练策略并进行模型训练；对已训目标矫正的非对比剂增强医学图像分割模型中的多任务互补学习模块进行测试和部署。本发明利用配准器对非增强图像的目标分割进行目标矫正，同时还充分利用了图像目标增强和目标分割之间的相似性和特异性，共享部分网络结构，两任务分支的层间网络信息互补学习，以增强模型对非增强图像的目标分割性能。
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公开(公告)号：CN115239674B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210907807.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于多尺度判别的计算机血管造影成像合成方法，生成归一化训练集和归一化验证集；构建生成器和多尺度判别器；根据归一化训练集对生成器和多尺度判别器进行训练，将待处理的平扫CT图像进行归一化处理后输入到训练好的生成器G中，输出归一化合成CTA图像，再将归一化合成CTA图像恢复到原始像素范围，获得合成CTA图像。本发明使用多尺度判别器对生成器输出进行多尺度判别，使得合成的CTA图像更能凸显指定加窗操作参数和指定区域的目标图像，进而判别的准确性；获得的合成CTA图像同真实CTA图像具备相同的像素值取值范围，数据格式与现有设备完全兼容。
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