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公开(公告)号：CN112508949B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110135783.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种SPECT三维重建图像左心室自动分割的方法，通过对原始SPECT胸部三维图像线性插值进行等比例缩小，利用特征提取网络对缩小后图像提取刚性配准参数特征，利用空间变换网络及参数特征对SPECT图像进行自动转向获得标准视图的预测图像，从预测图像中切割中心部位获取心脏图像，并通过U‑NET网络进行图像自动分割获得标准视图下的左心室结构分割结果。本发明使用多任务学习的深度学习网络同步提取图像的位置特征和语义特征，并利用双网络特征的互相监督达到网络一体化训练的效果实现不同角度到标准视图的一体化自动转向、心脏定位及左心室的结构分割，减少了手动转向、分割的复杂性和人为误差，实现了图像操作的全自动并提高了准确性。
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公开(公告)号：CN112508949A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110135783.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种SPECT三维重建图像左心室自动分割的方法，通过对原始SPECT胸部三维图像线性插值进行等比例缩小，利用特征提取网络对缩小后图像提取刚性配准参数特征，利用空间变换网络及参数特征对SPECT图像进行自动转向获得标准视图的预测图像，从预测图像中切割中心部位获取心脏图像，并通过U‑NET网络进行图像自动分割获得标准视图下的左心室结构分割结果。本发明使用多任务学习的深度学习网络同步提取图像的位置特征和语义特征，并利用双网络特征的互相监督达到网络一体化训练的效果实现不同角度到标准视图的一体化自动转向、心脏定位及左心室的结构分割，减少了手动转向、分割的复杂性和人为误差，实现了图像操作的全自动并提高了准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113491529A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202111054080.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无伴随CT辐射的单床PET延迟成像方法，首先利用一能将PET BP图像转换成更接近于真实PET图像的Pseudo PET图像的图像重建网络，将正常扫描和延迟扫描得到的PET BP图像转换成Pseudo PET图像，然后利用一CT图像生成网络，输入包含正常扫描的Pseudo PET图像和CT图像，以及延迟扫描的Pseudo PET图像，输出获得正常扫描和延迟扫描间的变形场和延迟扫描时刻的CT图像，该CT图像最后用于延迟扫描PET图像重建中的衰减校正，得到SUV定量准确的PET图像并用于肿瘤检测。本发明的方法能消除延迟扫描中病人接受的CT辐射，减轻病人生理和心理上的压力，推动PET延迟成像的应用。
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公开(公告)号：CN114092470A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111492860.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肺裂自动检测方法及装置。本发明首先利用肺裂在二维CT图像中表现为细的曲线结构、在三维CT图像中表现为薄的曲面结构的特性，使用增强滤波对肺裂进行增强，计算每个体素的肺裂概率。但是，肺裂增强会在病理性肺导致的一些类似裂隙结构上产生虚假响应，使得肺裂提取的结果准确性过于依赖提取条件的参数设置。为此，本发明进一步利用深度学习的方法，输入严格肺裂提取条件下的不完整的肺裂，经过深度学习网络重建后得到准确且完整的最优肺裂，从而实现即便在病理性肺中仍能有效且鲁棒地完成肺裂检测。
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公开(公告)号：CN114092470B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111492860.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肺裂自动检测方法及装置。本发明首先利用肺裂在二维CT图像中表现为细的曲线结构、在三维CT图像中表现为薄的曲面结构的特性，使用增强滤波对肺裂进行增强，计算每个体素的肺裂概率。但是，肺裂增强会在病理性肺导致的一些类似裂隙结构上产生虚假响应，使得肺裂提取的结果准确性过于依赖提取条件的参数设置。为此，本发明进一步利用深度学习的方法，输入严格肺裂提取条件下的不完整的肺裂，经过深度学习网络重建后得到准确且完整的最优肺裂，从而实现即便在病理性肺中仍能有效且鲁棒地完成肺裂检测。
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公开(公告)号：CN113491529B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111054080.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无伴随CT辐射的单床PET延迟成像方法，首先利用一能将PET BP图像转换成更接近于真实PET图像的Pseudo PET图像的图像重建网络，将正常扫描和延迟扫描得到的PET BP图像转换成Pseudo PET图像，然后利用一CT图像生成网络，输入包含正常扫描的Pseudo PET图像和CT图像，以及延迟扫描的Pseudo PET图像，输出获得正常扫描和延迟扫描间的变形场和延迟扫描时刻的CT图像，该CT图像最后用于延迟扫描PET图像重建中的衰减校正，得到SUV定量准确的PET图像并用于肿瘤检测。本发明的方法能消除延迟扫描中病人接受的CT辐射，减轻病人生理和心理上的压力，推动PET延迟成像的应用。
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公开(公告)号：CN113506333A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202111057958.0
申请日：2021-09-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形图谱的医学影像配准网络训练数据集扩充方法。该方法首先在尽可能避免引入不符合形态学变形的前提下，将输入的训练数据配准到不同形态的图谱上。随后，评估配准后训练数据和图谱的差异，修正图谱的参数向不引入不合理变形的方向微调。接着，在最大化配准精度的条件下，将输入的训练数据配准到不同形态的修正后的图谱上，恢复出训练数据第一次配准时未变形完全的细节。最后，计算相关性度量参数，剔除不满足预期的变形数据，从而生成与输入训练数据集形态不同且反应人体形态真实变化规律的扩充数据集。本发明可以有效地扩充医学影像配准网络的训练数据集，从而降低构建数据集的时间成本、人力成本和费用成本。
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