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公开(公告)号：CN112967778B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 时间，具有更好的临床实用性。本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；
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公开(公告)号：CN112907563A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110286102.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 耿道颖 , 陈泓亦 , 陆青青 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 王俊杰 , 陈卫强 , 李强 , 张顺 , 曹鑫
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CTA全自动侧枝循环评分方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：对大脑CTA图像进行掩模和归一化的预处理；步骤S2：对CTA图像进行脑区划分，获取相关解剖图谱以及功能图谱，获取加权大脑各脑区掩模图；步骤S3：对掩模与归一化后的CTA图像进行血管分割；步骤S4：基于血管分割结果量化计算评分特征；步骤S5：基于卷积神经网络测量血管壁厚度的评分特征；步骤S6：构建多标签评分分类模型，对计算得到的特征向量进行分类评分。本发明能够实现基于血流代偿途径的侧枝循环血管分级机制，并提高小血管的分割精度，还能使得评分策略具有更广泛的适用范围与更客观的评价阈值。
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公开(公告)号：CN112101523A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010857268.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 耿道颖 , 于泽宽 , 陈泓亦 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 吴昊 , 曹鑫 , 张海燕 , 胡斌 , 潘嘉炜 , 鲍奕仿 , 周书怡 , 陆怡平 , 耿辰 , 夏威 , 杨丽琴
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CBCT图像跨模态预测CTA图像的卒中风险筛查方法和系统，包括：步骤1：构建循环对抗性生成网络模型；步骤2：通过CBCT图像及其对应的造影图像数据训练循环对抗性生成网络模型；步骤3：将测试图像输入至已训练好的循环对抗性生成网络模型，生成血管造影CT图像；步骤4：根据血管造影CT图像中颈动脉的形态、颈动脉狭窄程度及弯曲度预测卒中风险。本发明基于深度学习模型，将非增强CBCT图像转换为增强CT血管造影图像，进行颈动脉血管分割提取，量化计算颈动脉狭窄程度和弯曲度，进而预测脑卒中风险，为临床获取CTA图像及诊断提供了一种便捷、经济、高效的新途径。
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公开(公告)号：CN111612754A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010413904.2
申请日：2020-05-15
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态图像融合的MRI肿瘤优化分割方法及系统，包括：步骤1：构建MRI肿瘤多模态图像融合的网络；步骤2：构建用于增强肿瘤图像分割的多模态3D网络；步骤3：基于GAN的图像融合，构建显著性损失函数；步骤4：构建Mask注意机制对比度损失函数；步骤5：构建SSIM损失函数；步骤6：根据MRI肿瘤多模态图像融合的网络、多模态3D网络和三个损失函数进行MRI肿瘤优化分割。本发明当训练深层架构时，一个剩余单位会有所帮助；利用递归残差卷积层进行特征积累，为分割任务提供了更好的特征表示；为医学图像分割设计了具有相同网络参数、性能较好的U-NET体系结构。
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公开(公告)号：CN118557882A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410623137.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明公开了一种可辅助涂抹吸收的特应性皮炎润肤剂计量器，涉及医疗器械领域，包括存储箱，所述存储箱同时与排料机构及涂抹机构连接，所述存储箱的上表面同时与握把的底端及控制器的底面固定连接。本发明通过设置排料机构与存储箱连接，在使用本装置辅助患者用药时，患者可以先确定用药量并且将滑套滑动至相应刻度位置，此时患者可以通过控制器控制电机一工作利用齿轮一、齿轮二、螺纹筒及螺杆带动活塞板向左移动，活塞板向左移动时将存储箱内的润肤剂挤出，当螺杆带动压板与行程开关接触时行程开关关闭电机一完成推药作业，从而便于患者精准控制出药量保证治疗效果，并且抹药时不需要患者时刻关注出药量提高了患者用药的便捷性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907563B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110286102.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 耿道颖 , 陈泓亦 , 陆青青 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 王俊杰 , 陈卫强 , 李强 , 张顺 , 曹鑫
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CTA全自动侧枝循环评分方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：对大脑CTA图像进行掩模和归一化的预处理；步骤S2：对CTA图像进行脑区划分，获取相关解剖图谱以及功能图谱，获取加权大脑各脑区掩模图；步骤S3：对掩模与归一化后的CTA图像进行血管分割；步骤S4：基于血管分割结果量化计算评分特征；步骤S5：基于卷积神经网络测量血管壁厚度的评分特征；步骤S6：构建多标签评分分类模型，对计算得到的特征向量进行分类评分。本发明能够实现基于血流代偿途径的侧枝循环血管分级机制，并提高小血管的分割精度，还能使得评分策略具有更广泛(56)对比文件刘国玮.基于深度学习的脑部CTA图像血管分割方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》.2020,(第03期),全文.Rahil Shahzad et.al.Fully automateddetection and segmentation ofintracranial aneurysms in subarachnoidhemorrhage on CTA using deep learning.《nature》.2020,全文.吴秋雯等.基于深度学习的计算机体层摄影血管造影颈动脉斑块分割初步研究《.上海医学》.2020,第43卷(第05期),280-283.
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公开(公告)号：CN111815766A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010738507.2
申请日：2020-07-28
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明公开了一种基于2D-DSA图像重建血管三维模型处理方法，其包括以下步骤：步骤S1：采集基于正位和侧位两个角度的2D-DSA图像，基于所采集的2D-DSA图像构建稀疏血管点云；步骤S2：基于构建的稀疏血管点云预处理获得点云片和标准结果，将获得的点云片和标准结果以及已知的颅内血管数据集作为训练集输入PU-GCN深度学习网络对其进行训练，获得训练好的PU-GCN深度学习网络；步骤S3：将待重建2D-DSA图像基于步骤S1获得待重建稀疏点云，将待重建稀疏点云输入训练好的PU-GCN深度学习网络中输出得到待重建稠密点云，基于待重建稠密点云获得血管三维模型。此外，本发明还公开了一种处理系统。
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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。
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公开(公告)号：CN112967778A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；构建迁移模型；步骤S4：获得炎症性肠病无创用药评估模型。本发明能够帮助指导IBD患者的治疗方案选择，评估预后，进而缩短IBD患者的治疗时间，具有更好的临床实用性。
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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。
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