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公开(公告)号：CN117912705A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410097780.X
申请日：2024-01-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/50 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医疗诊断领域，提供一种基于超声AI技术的HIFU焦域温度测量方法，收集在高强度聚焦超声治疗过程中的超声回波信号和温度变化，采用多模态师生模型数据，用于模型训练；该模型利用共享的自表达系数和深度规范相关分析层来汇聚每种模态数据，然后通过知识蒸馏策略，将知识从教师模型转移到学生模型。该方法有效监测了高强度聚焦超声温度场的分布，为高强度聚焦超声治疗提供了科学精确的预测方案，为后续个性化治疗剂量规划奠定了理论基础，并为非侵入性、非电离辐射的癌症治疗提供了高效的指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118298168A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410075449.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种医学图像语义分割方法及系统。所述语义分割方法包括：通过未进行危及器官标记的头颈部CT数据和已标记的CT数据组成的训练集对语义分割模型进行训练，并以已标记的CT数据对语义分割模型验证；所用语义分割模型包括两个均基于ResNet18编码器的UNet构成的子网络，并采用生成性前提任务跨领域预测策略获得不同领域的CT图像固有属性、采用交叉角度一致性预测策略从相同输入中独立学习不同的CT图像特征，采用基于正交的伪标签知识传递策略增强子网络间的知识传递和感知能力。本发明成功减轻了领域偏移并防止了网络崩溃，可得到更可靠的预测结果。
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公开(公告)号：CN119097855A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411398771.0
申请日：2024-10-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向深层脏器HIFU治疗的AI赋能超声测温方法，首先通过HIFU系统去收集治疗过程中深层脏器的超声回波信号和温度变化数据，提出呼吸引导的多模态师生模型，通过射频数据的归一化互相关系数和门控阈值策略建立准周期性呼吸相位曲线，然后使用相位分析技术提取六个呼吸相位。随后从高强度聚焦超声探头能量参数出发，在多模态老师知识集成模块中基于强度归一化和阶段特征融合策略构建声学参数的多层感知映射。然后学生知识模块使用KL散度作为优化算子，在特征潜变量之间建立概率关系，通过熵减策略和损失函数最小化策略实现温度预测。在高强度聚焦超声治疗过程中有效地实时监测深层器官的温度分布，为临床高强度聚焦超声应用奠定了基础。
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公开(公告)号：CN115018809A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210745666.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种CT图像的靶区分割识别方法及系统，属于生物医学图像分割领域，方法包括：获取CT图像，利用Transformer编码器对CT图像进行特征提取以得到第一特征图，利用多尺度编码器对CT图像进行特征提取以得到第二特征图；利用特征自适应注意力模块对第一特征图和第二特征图进行特征融合，得到融合特征图；利用解码器对融合特征图进行逐层特征解码，以实现对CT图像端到端的靶区分割。该系统可以自动对CT图像进行勾画操作，大幅缩短了人工勾画过程耗费的时间和精力，提高了勾画效率和精度，自动勾画的结果可以被直观地展示出来并保存至本地，方便后续查看和校对。
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公开(公告)号：CN119924884A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510008763.9
申请日：2025-01-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种AI辅助的聚焦超声焦域测温方法及系统，属于超声无损测温技术领域，该方法通过在高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中采集医学超声RF数据，生成B模式超声图像，并结合热电偶温度数据，构建训练集和测试集。基于预设的空间‑频域智能网络(Spatial‑Frequency Insight Network,SFInsightNet)进行训练，以得到AI回归模型。SFInsightNet包括空间特征分析网络和频域特征分析网络，前者提取测温区域横向与纵向的空间信息，后者则从全局角度学习频域特征，两个模块相辅相成，提高了测温精度。最终，对测试集优化处理，改进AI回归模型，以实现准确的体内脂肪单点超声测温。该发明不仅具有创新性，还提升了临床超声测温技术的实时性和精确度，是在医疗超声技术领域的有益探索。
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公开(公告)号：CN115018809B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210745666.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种CT图像的靶区分割识别方法及系统，属于生物医学图像分割领域，方法包括：获取CT图像，利用Transformer编码器对CT图像进行特征提取以得到第一特征图，利用多尺度编码器对CT图像进行特征提取以得到第二特征图；利用特征自适应注意力模块对第一特征图和第二特征图进行特征融合，得到融合特征图；利用解码器对融合特征图进行逐层特征解码，以实现对CT图像端到端的靶区分割。该系统可以自动对CT图像进行勾画操作，大幅缩短了人工勾画过程耗费的时间和精力，提高了勾画效率和精度，自动勾画的结果可以被直观地展示出来并保存至本地，方便后续查看和校对。
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