公开(公告)号：CN115349847B

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211276609.2

申请日：2022-10-19

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张瑜 ,  王志超 ,  逄奇凡 ,  李建奇 ,  张军阳

IPC: A61B5/055 ,  G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于分离式定量APT成像的乳腺肿瘤辨别系统，包括背景参考Z谱仿真模块、预测模型训练模块、图像采集模块、水峰偏移预矫正模块、图像重建模块和鉴别模块，本发明首先通过机器学习模拟乳腺生理环境及病理环境仿真的理论背景参考Z谱，并建立模型，再通过模型对采集的逐像素的Z谱进行预测得到对应的主磁场偏移量与背景参考Z谱，最终得到酰胺质子饱和转移成像，最后通过病灶区成像的对比度来判断乳腺肿瘤的良恶性。本发明提出的基于分离式定量APT成像的乳腺肿瘤辨别系统的处理流程有效地避免了乳腺脂肪、水肿等信号的干扰，同时极大程度上降低了磁体主磁场不均匀性的影响，故对诊断的准确度有着显著的提升。

公开(公告)号：CN115349847A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202211276609.2

申请日：2022-10-19

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张瑜 ,  王志超 ,  逄奇凡 ,  李建奇 ,  张军阳

IPC: A61B5/055 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于分离式定量APT成像的乳腺肿瘤辨别系统，包括背景参考Z谱仿真模块、预测模型训练模块、图像采集模块、水峰偏移预矫正模块、图像重建模块和鉴别模块，本发明首先通过机器学习模拟乳腺生理环境及病理环境仿真的理论背景参考Z谱，并建立模型，再通过模型对采集的逐像素的Z谱进行预测得到对应的主磁场偏移量与背景参考Z谱，最终得到酰胺质子饱和转移成像，最后通过病灶区成像的对比度来判断乳腺肿瘤的良恶性。本发明提出的基于分离式定量APT成像的乳腺肿瘤辨别系统的处理流程有效地避免了乳腺脂肪、水肿等信号的干扰，同时极大程度上降低了磁体主磁场不均匀性的影响，故对诊断的准确度有着显著的提升。