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公开(公告)号：CN119832103A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411881336.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G06T11/00 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种脑影像脑膜瘤患者平扫图像全自动生成增强图像方法，包括：将脑膜瘤患者的原始图像文件进行格式转换，整理并划分为训练集和验证集；对训练集和验证集的图像进行图像预处理和图像数据增强放大数据量；进行训练并验证，保存训练完的模型；对测试集的脑膜瘤CT切片图像进行后处理的推理重建并保存。本发明对于每种设备采集的数据均可以转换为适合脑膜瘤患者增强影像生成模型的数据格式，更适应医生临床所需，便于查阅，同时支持数据批量处理操作，具有高适配性；具有可重复、无创性、批量化、提高临床医生诊断效率的优点，能够为脑膜瘤影像简易筛查提供辅助手段。
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公开(公告)号：CN113643805B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110913967.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于影像组学的脑膜瘤伽马刀后瘤周水肿预测系统；包括影像组学特征提取单元，用以对各患者术前头颅磁共振常规序列肿瘤区域进行影像组学特征提取；将各患者影像组学特征中的冗余特征去除以得到筛选后的重要影像组学特征；结合筛选后的影像组学特征、临床数据获取单元的临床特征及影像学语义特征获取单元获取的影像学特征等，根据水肿发生与否及发生时间得到临床影像特征与结局判定单元获得的术后水肿发生率及发生期之间的关系，建立随机生存森林模型用于预测。本发明的术后水肿预测系统，通过提取肿瘤区域的影像学特征结合临床特征，具有无创性、可重复、易操作的优点，可为评估行伽马刀的脑膜瘤患者预后、改善临床决策提供有力支持。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN114387286A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210024189.2
申请日：2022-01-05
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种脑影像脑膜瘤全自动筛查与肿瘤分割方法及装置，包括如下步骤：步骤S1：将脑膜瘤患者的图像文件进行格式转换；步骤S2：对格式转换后的图像文件的图像进行预处理；步骤S3：对预处理后的图像文件中的图像数据进行增强处理；步骤S4：对增强处理后的图像数据进行筛查，得到包含脑膜瘤的切片图像并保存；步骤S5：对包含脑膜瘤的切片图像进行分割，得到脑膜瘤分割结果图像并保存；步骤S6：对包含脑膜瘤的切片图像和脑膜瘤分割结果图像进行后处理。本发明结合了深度学习的分类和分割技术，具有无创性、可重复、批量化、提高医生临床诊断效率的优点，可为脑膜瘤影像组学研究以及临床医生手术方案制定提供辅助。
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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：CN113643805A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110913967.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于影像组学的脑膜瘤伽马刀后瘤周水肿预测系统；包括影像组学特征提取单元，用以对各患者术前头颅磁共振常规序列肿瘤区域进行影像组学特征提取；将各患者影像组学特征中的冗余特征去除以得到筛选后的重要影像组学特征；结合筛选后的影像组学特征、临床数据获取单元的临床特征及影像学语义特征获取单元获取的影像学特征等，根据水肿发生与否及发生时间得到临床影像特征与结局判定单元获得的术后水肿发生率及发生期之间的关系，建立随机生存森林模型用于预测。本发明的术后水肿预测系统，通过提取肿瘤区域的影像学特征结合临床特征，具有无创性、可重复、易操作的优点，可为评估行伽马刀的脑膜瘤患者预后、改善临床决策提供有力支持。
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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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