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公开(公告)号：CN119559199A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510124741.9
申请日：2025-01-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种垂直枕束亚支分割方法及装置，所述方法包括：获取磁共振图像，基于所述磁共振图像确定全脑纤维流线和解剖脑区分割图，基于所述全脑纤维流线确定垂直枕束纤维流线，基于所述解剖脑区分割图确定亚支划分感兴趣区域；确定各所述亚支划分感兴趣区域对应的体素掩模矩阵以及所述垂直枕束纤维流线的第一端点坐标和第二端点坐标，基于各所述体素掩模矩阵、第一端点坐标和第二端点坐标确定所述垂直枕束纤维流线的最近邻感兴趣区域；基于所述垂直枕束纤维流线的最近邻感兴趣区域确定所述垂直枕束纤维流线所属的亚支。本申请可实现垂直枕束的更细致的亚支分割。
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公开(公告)号：CN118552562A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410464500.4
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/764 , G06T3/02 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种融合解剖先验的脑白质纤维束自动分割方法及装置，所述方法包括：获取全脑纤维点坐标和结构T1磁共振图像，基于全脑纤维点坐标确定浅层白质纤维和深层白质纤维，基于所述结构T1磁共振图像生成解剖脑分区图；基于浅层白质纤维、深层白质纤维和解剖脑分区图确定各纤维的个体水平解剖特征描述符，基于各浅层白质纤维的个体水平解剖特征描述符和各深层白质纤维的个体水平解剖特征描述符分别确定各纤维对应的簇水平解剖特征描述符；将全脑纤维点坐标、个体水平解剖特征描述符以及簇水平解剖特征描述符输入至训练好的纤维束分割模型中，基于训练好的纤维束分割模型得到各纤维束的分类结果。本发明能够提高全脑白质纤维束分类结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115685031A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211297240.3
申请日：2022-10-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01R33/54
Abstract: 本发明提供一种多维磁共振成像方法及装置，包括：确定磁共振成像的采集序列和采集参数；基于采集参数对被测样品进行全采样，得到全采样一维信号数据，通过拉普拉斯变换算法生成被测样品的全采样一维分布；基于采集参数进行稀疏采样，得到被测样品的多维磁共振信号，并根据多维磁共振信号提取各单体素的多维磁共振采样数据，基于各单体素的多维磁共振采样数据通过拉普拉斯变换算法确定各所述单体素的初始多维磁共振分布；对初始多维磁共振分布进行迭代更新，得到各单体素的更新后的多维磁共振分布；基于各更新后的多维磁共振分布生成被测样品的多参数图谱。该多维磁共振成像方法及装置提高了获得的多维磁共振分布图谱的准确度。
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公开(公告)号：CN118967707A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410638598.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于区域分割的脑龄预测方法及设备，获取目标测量者对应的待处理弥散张量图像，确定待处理弥散张量图像中各个体素对应的多个弥散指标数据，并根据多个弥散指标数据，生成多个弥散指标图像；根据大脑纤维束模版，对多个弥散指标图像进行处理，以获得各个脑区对应的第一特征向量，特征向量用于描述各个脑区对应的图像特征；利用预先训练好的大脑年龄预测模型，对各个脑区对应的第一特征向量进行处理，以获得目标测量者对应的脑龄预测结果。通过大脑年龄预测模型并融合多个弥散指标图像中各个脑区的图像特征信息，以准确地获得各个脑区的脑白质信息，并根据各个脑区的脑白质信息精准地预测大脑年龄，提高了大脑年龄预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118552562B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410464500.4
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/764 , G06T3/02 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种融合解剖先验的脑白质纤维束自动分割方法及装置，所述方法包括：获取全脑纤维点坐标和结构T1磁共振图像，基于全脑纤维点坐标确定浅层白质纤维和深层白质纤维，基于所述结构T1磁共振图像生成解剖脑分区图；基于浅层白质纤维、深层白质纤维和解剖脑分区图确定各纤维的个体水平解剖特征描述符，基于各浅层白质纤维的个体水平解剖特征描述符和各深层白质纤维的个体水平解剖特征描述符分别确定各纤维对应的簇水平解剖特征描述符；将全脑纤维点坐标、个体水平解剖特征描述符以及簇水平解剖特征描述符输入至训练好的纤维束分割模型中，基于训练好的纤维束分割模型得到各纤维束的分类结果。本发明能够提高全脑白质纤维束分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115356672B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211294109.1
申请日：2022-10-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种多维磁共振成像方法、系统及存储介质，所述方法包括：确定磁共振成像的采集序列和第一采集参数，所述第一采集参数包括反转时间、扩散敏感梯度值、回波时间和脉冲重复时间；基于优化算法对确定的所述第一采集参数进行优化，得到优化后的第二采集参数；基于优化后的所述第二采集参数构建优化后的核函数，并基于优化后的所述核函数完成被测样品的磁共振信号采集；根据采集到的所述磁共振信号得到所述被测样品的多参数图谱。该多维磁共振成像方法缩短了多维磁共振信号的采集时间。
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公开(公告)号：CN115356672A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211294109.1
申请日：2022-10-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种多维磁共振成像方法、系统及存储介质，所述方法包括：确定磁共振成像的采集序列和第一采集参数，所述第一采集参数包括反转时间、扩散敏感梯度值、回波时间和脉冲重复时间；基于优化算法对确定的所述第一采集参数进行优化，得到优化后的第二采集参数；基于优化后的所述第二采集参数构建优化后的核函数，并基于优化后的所述核函数完成被测样品的磁共振信号采集；根据采集到的所述磁共振信号得到所述被测样品的多参数图谱。该多维磁共振成像方法缩短了多维磁共振信号的采集时间。
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