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公开(公告)号:CN115511797A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211092911.2
申请日:2022-09-08
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种易损斑块检测方法及相关设备,涉及医学鉴定领域,主要为解决目前缺少一种准确鉴定出血管壁图像中的易损斑块的方法的问题。该方法包括:基于至少两个试验样本的斑块特征通过平扫加增强3D HRMR‑VWI图像构建影像组学模型;基于传统模型与所述影像组学模型确定融合预测模型;基于所述融合预测模型确定目标样本的易损斑块。本发明用于易损斑块检测过程。
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公开(公告)号:CN120013880A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510066197.7
申请日:2025-01-16
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明涉及医学影像处理技术领域,具体涉及一种基于DCT‑GAN多尺度融合的CT造影智能成像方法及系统,该方法包括获取预处理后的目标NCCT‑CTA图像数据集;基于目标NCCT‑CTA图像数据集按照预设比例进行划分,得到训练集、验证集;将训练集、验证集输入至基于DCT‑GAN多尺度融合的初始生成对抗网络中进行模型训练,训练过程中,由生成器生成虚拟CTA图像,由鉴别器对输入的原始CTA图像与虚拟CTA图像在图像域和经过离散余弦变换处理的频域上进行判别,并基于图像域与频域上的相似度差异,以及鉴别器在这两个域上的判别差异确定网络总体损失函数;将预处理后的实时NCCT图像输入至训练好的目标生成对抗网络中,以生成高质量、高分辨率的虚拟CTA图像。
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公开(公告)号:CN119251240A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411122671.5
申请日:2024-08-15
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种斑块自监督分割方法及系统,包括获取样本高分辨率磁共振血管壁图像并进行预处理;对预处理后的每张图像进行图像增强处理;构造自监督模型,并将图像增强处理后的所有图像输入至所述自监督模型进行自监督预训练;将自监督预训练后的所有自监督模型的参数迁移至下游的分割网络模型,并使用预先标记斑块标注的样本高分辨率磁共振血管壁图像对所述分割网络模型进行微调训练;将目标高分辨率磁共振血管壁图像输入至微调训练好的所述分割网络模型中进行分割,得到分割预测图。本发明无需依赖繁琐的手动标注流程,降低了人工标注所带来的成本和时间消耗,高效、可行,为医生提供了更准确、更便捷的斑块定位和评估工具。
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公开(公告)号:CN218651801U
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202221757282.6
申请日:2022-07-07
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本申请公开了一种可减少颈肩部磁共振成像伪影的支撑装置,属于磁共振辅助用具领域,包括:弹性支撑件,用于支撑患者肩颈;固定组件,固定组件包括弹性带和连接件,弹性带一端与弹性支撑件连接,另一端通过连接件与弹性支撑件可拆卸连接。该装置能够有效解决肩颈部磁共振成像过程中容易出现伪影的技术问题。
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