-
公开(公告)号：CN116563199A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210103754.4
申请日：2022-01-28
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种医疗图像的多尺度精细化分割方法和装置。其中，该方法包括：读取原始图像输入数据，利用预设尺寸进行裁剪得到预处理数据；将预处理数据进行线性插值法处理，得到目标尺寸并输入至全局粗分割网络，得到粗分割概率图；将粗分割概率图上采样至原始图像尺寸，并与原始图像在通道维度上进行拼接；将拼接结果输入至智能区域选择网络，选出所得区域，并将所得区域输入至局部细化网络，得到细化分割概率图；计算细化前后的Dice增益作为单步奖励值，并将细化分割概率图替换粗分割概率图中对应的部分，得到奖励值序列，并基于奖励值序列得到分割结果。本方案可以达到更加高效准确的分割，完成医疗图像的识别任务的效果。
-
-
公开(公告)号：CN111612762A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010430630.8
申请日：2020-05-20
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种MRI脑肿瘤图像生成方法及系统，包括：步骤1：构建图像融合对抗生成的GAN网络；步骤2：构建重建图像内容的泊松方程插入算法；步骤3：根据所述图像融合对抗生成的GAN网络和重建图像内容的泊松方程插入算法对输入的3D核磁共振图像进行图像融合生成，将基于GAN网络的MRI图像生成、基于泊松方程编辑MRI融合效果叠加得到最终的图像扩增结果。本发明进行现有样本的数据扩增，增强训练模型的精度和泛化性，为脑肿瘤的诊断、治疗和医生模拟读片训练提供准确的依据。
-
公开(公告)号：CN116153469A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111329369.3
申请日：2021-11-10
Applicant: 华东师范大学 , 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本实施例公开了一种交互式医疗图像分割平台。平台医疗图像展示子系统以及交互分割子系统；其中：医疗图像展示子系统包括显示模块，用于接收并显示医疗图像，以及医疗图像的医疗信息；交互分割子系统，包括操作指令响应模块，用于响应于用户的操作指令，并将操作指令反馈至医疗图像展示子系统进行显示调整；还包括算法分割模块，用于基于分割算法确定医疗图像的初始分割结果；还包括算法交互模块，用于若检测到纠错交互信息，则根据纠错交互信息对初始分割结果进行调整，得到图像分割结果。采用本发明实施例的技术方案，可以利用交互式分割算法将医生从手工标注中解放出来，只需要对深度学习算法模型的分割结果进行纠错，可以快速得到分割结果。
-
公开(公告)号：CN116862822A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210279023.5
申请日：2022-03-21
Applicant: 华东师范大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多模态交互式医疗图像分割方法和装置。其中，该方法包括：读取多模态医疗图像输入数据，得到目标尺寸的预处理数据；将训练集样本输入至多模态粗分割网络，得到分割概率图；获取对分割概率图的纠错建议，若不符合预设标准，则根据纠错建议中的错误信息，确定错误点的坐标，并根据错误点的坐标将错误信息映射为多模态距离度量图；将多模态距离度量图、多模态医疗图像及分割概率图进行拼接，并送入多模态交互式医疗图像分割网络，得到新的分割概率图；迭代得到的新的分割概率图超过最大序列长度或分割概率图符合标准。本方案可以达到更加高效准确的分割，通过人机交互完成医疗图像的精准分割，以达到临床使用标准。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114565605A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210264678.5
申请日：2022-03-17
Applicant: 华东师范大学 , 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明公开了一种病理图像的分割方法及装置。其中，该方法包括：将训练集样本输入到先验分类网络，得到样本的预测类别；根据预测类别和真实类别计算二值交叉熵损失，作为先验分类损失；根据先验分类网络生成类激活图，并使用孪生网络对类激活图进行正则化，得到修正类激活图；根据修正类激活图转换为伪像素级标签；将训练集样本输入至预先设置的语义分割网络，得到训练集样本的分割结果；将分割结果与伪像素级标签计算Dice损失，以优化语义分割网络，并通过优化后的语义分割网络进行病理图像分割。本方案可以使用标注量较少的图像级标签的组织病理图像，通过弱监督学习方式，对其进行快速准确地分割，完成对病理图像中癌变区域的自动定位。
-
公开(公告)号：CN112365980A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011279154.0
申请日：2020-11-16
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H50/30 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/45 , G06T7/62 , G06K9/32 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种脑肿瘤多靶点辅助诊断与前瞻性治疗演化可视化方法及系统，包括：获取治疗前、后配对的脑肿瘤多靶点多模态MRI数据并进行预处理；对预处理后治疗前、后配对的脑肿瘤多靶点多模态MRI数据通过3DU‑net卷积神经网络进行肿瘤区域分割得到 和将 和 通过影像组学方法获得生长特征标签L＝{l1,l2,l3,...,ln}；将 和 通过多通道卷积神经网络进行特征提取再进行SE融合操作，得到深度学习特征和 将 输入预测模型，得到脑肿瘤多靶点生长预测标签 将 和输入训练后的前瞻性治疗可视化模型，得到最终的脑肿瘤感兴趣区域生长演化图像，将脑肿瘤感兴趣区域生长演化图像插入非脑肿瘤区域Ibackground中，完成脑肿瘤前瞻性治疗可视化任务；本发明具有更好的临床实用性。
-
公开(公告)号：CN111667478A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010523637.4
申请日：2020-06-10
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于CTA到MRA跨模态预测的颈动脉斑块识别方法，包括以下步骤：数据收集步骤：收集配对的颈动脉CTA和MRA图像数据；斑块分割及模型训练步骤：先进行CTA和MRA颈动脉管腔的定位，然后进行颈动脉斑块的分割，获得CTA和MRA的斑块区域图像，将CTA和MRA的斑块区域图像送到pix2pix或者cycle-GAN网络进行训练，获得初步训练后的模型。本发明设计完整、新颖的算法流程，使用改进的深度学习Multiplan-net算法对CTA图像上的颈动脉管腔、斑块进行自动分割，在此基础上设计优化的对抗生成网络进行CTA数据扩增，从而进一步提高分割精度。
-
公开(公告)号：CN112365980B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202011279154.0
申请日：2020-11-16
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H50/30 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/45 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 视化任务；本发明具有更好的临床实用性。本发明提供了一种脑肿瘤多靶点辅助诊断与前瞻性治疗演化可视化方法及系统，包括：获取治疗前、后配对的脑肿瘤多靶点多模态MRI数据并进行预处理；对预处理后治疗前、后配对的脑肿瘤多靶点多模态MRI数据通过3DU‑net卷积神经网络进行肿瘤区域分割得到 和将 和 通过影像组学方法获得生长特征标签L＝{l1,l2,l3,...,ln}；将 和通过多通道卷积神经网络进行特征提取再进行SE融合操作，得到深度学习特征 和将 输入预测模型，得到脑肿瘤多靶点生长预测标签 将 和输入训练后的前瞻性治疗可视化(56)对比文件CN 111445946 A,2020.07.24CN 111584073 A,2020.08.25CN 111599464 A,2020.08.28EP 3576020 A1,2019.12.04KR 20200114228 A,2020.10.07US 2017357844 A1,2017.12.14US 2020160997 A1,2020.05.21WO 2020028382 A1,2020.02.06WO 2020190821 A1,2020.09.24王锦程;郁芸;杨坤;胡新华.基于BP神经网络的脑肿瘤MRI图像分割.生物医学工程研究.2016,(第04期),Liu,X.BTSC-TNAS: A neuralarchitecture search-based transformer forbrain tumor segmentation andclassification.COMPUTERIZED MEDICALIMAGING AND GRAPHICS.2023,110.王锦程;郁芸;杨坤;胡新华.基于BP神经网络的脑肿瘤MRI图像分割.生物医学工程研究.2016,(第04期),76-79.
-
公开(公告)号：CN115965635A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111183616.3
申请日：2021-10-11
Applicant: 华东师范大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种半监督医疗图像的分割方法及装置。其中，该方法包括：首先随机初始化分割网络及置信度网络，随后分别对有标签数据及无标签数据进行采样，利用这分割网络对这两类数据生成概率图，随后将生成的概率图与有标签数据的真值计算监督损失，同时利用置信度网络对所有生成的概率图进行预测，所得预测为逐像素置信度，利用少量有标签数据对其计算二进制交叉熵损失，并通过优化方法最小化这一损失，随后利用有标签数据和无标签数据分别计算二进制交叉熵并求和，将其作为整体框架的对抗损失。本方案可以充分利用带有标注的医疗影像样本数据，通过半监督学习，将医疗图像进行快速和准确的分割，完成医疗图像的识别任务。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.022 seconds)
