公开(公告)号：CN119131531B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411612710.X

申请日：2024-11-13

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京联影智能影像技术研究院

Inventor： 吉喆 ,  杨航 ,  杨梦颖 ,  孙海涛 ,  邱斌

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06T5/90

Abstract: 一种胰腺癌靶区自动勾画方法和系统，属于靶区勾画技术领域，解决了现有技术中自动勾画准确率低的问题。方法包括：获取胰腺癌患者的平扫CT图像、增强CT图像和对应的标签构建训练样本集；基于训练样本集分别训练构建的危及器官分割模型和影像组学模型；基于训练样本集、训练好的危及器官分割模型和影像组学模型训练构建的靶区分割模型得到训练好的靶区分割模型；基于训练好的危及器官分割模型和训练好的影像组学模型得到待勾画患者的危及器官分割结果和肿瘤分布概率预测结果，将增强CT图像、危及器官分割结果和肿瘤分布概率预测结果输入训练好的靶区分割模型，得到胰腺癌靶区勾画结果。实现了高效准确的胰腺癌靶区自动勾画。

公开(公告)号：CN119131531A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411612710.X

申请日：2024-11-13

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京联影智能影像技术研究院

Inventor： 吉喆 ,  杨航 ,  杨梦颖 ,  孙海涛 ,  邱斌

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06T5/90

Abstract: 一种胰腺癌靶区自动勾画方法和系统，属于靶区勾画技术领域，解决了现有技术中自动勾画准确率低的问题。方法包括：获取胰腺癌患者的平扫CT图像、增强CT图像和对应的标签构建训练样本集；基于训练样本集分别训练构建的危及器官分割模型和影像组学模型；基于训练样本集、训练好的危及器官分割模型和影像组学模型训练构建的靶区分割模型得到训练好的靶区分割模型；基于训练好的危及器官分割模型和训练好的影像组学模型得到待勾画患者的危及器官分割结果和肿瘤分布概率预测结果，将增强CT图像、危及器官分割结果和肿瘤分布概率预测结果输入训练好的靶区分割模型，得到胰腺癌靶区勾画结果。实现了高效准确的胰腺癌靶区自动勾画。

公开(公告)号：CN119579889A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411612708.2

申请日：2024-11-13

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京联影智能影像技术研究院

Inventor： 吉喆 ,  杨航 ,  杨梦颖 ,  孙海涛 ,  邱斌

IPC: G06V10/26 ,  G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种胰腺癌靶区分割模型的训练方法，属于靶区分割技术领域，解决了现有技术中靶区分割模型训练效率低的问题。方法包括：获取胰腺癌患者的平扫CT图像，基于增强CT图像生成模型生成所述平扫CT对应的增强CT图像；根据平扫CT图像及对应的OAR轮廓、增强CT图像及靶区轮廓构建样本得到训练样本集；构建联合训练模型，联合训练模型包括OAR分割模型、影像组学模型和GTV分割模型；OAR分割模型用于基于平扫CT图像进行OAR分割；影像组学模型用于进行肿瘤分布概率预测；GTV分割模型用于基于OAR分割和肿瘤分布概率进行胰腺癌GTV分割；基于训练样本集对所述联合模型进行联合训练，得到训练好的胰腺癌靶区分割联合模型。实现了高效准确的胰腺癌靶区分割。

公开(公告)号：CN120047468A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510193996.0

申请日：2025-02-21

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京联影智能影像技术研究院 ,  烟台毓璜顶医院

Inventor： 曲昂 ,  张喜乐 ,  宋轶鹏 ,  杨航 ,  江萍 ,  王俊杰

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种多数据中心的子宫内膜癌靶区分割模型的训练系统，属于靶区勾画技术领域，解决了现有技术中分割模型性能不高的问题。系统包括主控端和多个数据中心：每个数据中心存储有本地多模态子宫内膜癌样本集；主控端上存储有目标样本集；在主控端构建靶区分割模型，并将靶区分割模型发送至每个数据中心；主控端控制多个数据中心基于本地多模态子宫内膜癌样本集对本地靶区分割模型进行训练，基于多个数据中心的本地靶区分割模型参数更新主控端的靶区分割模型的参数，得到预训练的靶区分割模型；主控端基于目标样本集对预训练的靶区分割模型进行微调，得到训练好的子宫内膜癌靶区分割模型。实现了高效准确的子宫内膜癌靶区勾画。

公开(公告)号：CN120047467A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510193905.3

申请日：2025-02-21

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京联影智能影像技术研究院 ,  福建省漳州市医院 ,  河北医科大学第二医院

Inventor： 曲昂 ,  卓延红 ,  薛晓英 ,  杨航 ,  江萍 ,  王俊杰

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明涉及一种小样本子宫内膜癌靶区勾画方法，属于靶区勾画技术领域，解决了现有技术中小样本数据训练模型导致分割准确度不高的问题。方法包括以下步骤：构建多个数据中心，每个数据中心包括多通道分割模型和多模态子宫内膜癌样本集；基于所述多个数据中心对所述多通道分割模型进行预训练，得到预训练的子宫内膜癌靶区分割模型；在目标数据集上对所述预训练的子宫内膜癌靶区分割模型进行微调，得到训练好的子宫内膜癌靶区分割模型；基于训练好的子宫内膜癌靶区分割模型对待分割的多模态子宫内膜癌图像进行分割，得到待分割的多模态子宫内膜癌图像的靶区勾画结果。实现了高效准确的子宫内膜癌靶区勾画。

公开(公告)号：CN119693396A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510192191.4

申请日：2025-02-21

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京联影智能影像技术研究院

Inventor： 曲昂 ,  张喜乐 ,  江萍 ,  杨航 ,  王俊杰

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种子宫内膜癌术后CTV分割模型的训练方法，属于靶区分割技术领域，解决了现有技术中分割准确度不高的问题。方法包括以下步骤：构建多个数据中心，每个数据中心包括多模态分割模型和多模态子宫内膜癌术后CTV样本集；基于所述多个数据中心对所述多模态分割模型进行预训练，得到预训练的子宫内膜癌术后CTV分割模型；基于多个数据中心的多模态子宫内膜癌术后CTV样本集筛选风格特征；对于目标数据中心，基于所述中心风格特征对所述预训练的子宫内膜癌术后CTV分割模型进行微调，得到训练好的子宫内膜癌术后CTV分割模型。实现了高效准确的子宫内膜癌术后CTV分割。