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公开(公告)号：CN104224175B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310454669.3
申请日：2013-09-27
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明属于医学影像后处理领域，涉及一种融合二维磁共振波谱与三维磁共振导航影像的方法；该方法采用磁共振原始数据的头文件中定义的空间信息字段和非刚体面配准算法，进行空间信息和影像配准，生成融合波谱影像的磁共振三维导航信息。本发明所述的方法，解决了二维磁共振波谱影像与三位磁共振导航影像不能融合的问题，为导航增加代谢信息，操作简便，耗时短（平均20分钟），稳定可靠，不需要额外引入硬件设施，便于临床实践应用。
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公开(公告)号：CN108257657B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201611239707.3
申请日：2016-12-28
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H30/20
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及意识障碍者意识恢复预测的功能影像分析方法，具体涉及一种基于意识障碍者功能的磁共振检测的数据分析方法。本发明基于机器学习的数据分析方法，其包括，基于静息态功能磁共振数据(RS‑fMRI)，采用“加权组稀疏”算法构建人脑功能连接矩阵，从该矩阵中，用稀疏表征的特征筛选方法挑选对分类贡献高的功能连接特征用于自动预测；采用并采用线性支撑向量机构建预测模型，得到最终的对意识恢复与否的预测结果。本方法有助于用于预测脑损伤长期无意识患者能否恢复意识的参考。
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公开(公告)号：CN108720803A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201710245619.2
申请日：2017-04-14
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明属生物医学领域，涉及针刺治疗慢性疼痛的疗效的评价方法，本发明中对测试对象进行临床疼痛强度测试，经对获取图像数据和分析，结果显示，慢性腰痛患者有异常的DMN活动，针刺后能纠正其异常DMN活动，疼痛症状缓解或消失DMN活动；本发明中独立成分分析(ICA)数据处理方法，用于提取静息态的脑DMN活动成份的图像数据，为慢性腰痛及临床针刺治疗后的效应提供客观的生物学标志，进一步表明了针刺干预慢性腰痛中慢性疼痛持续的原因，有助于针刺在医学领域的推广应用和研究。本发明还提供了脑默认网络(DMN)在用于客观评价慢性疼痛针刺疗效方法中的用途，其中显示DMN活动的成分量化值与疼痛症状指数呈正相关。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104224175A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201310454669.3
申请日：2013-09-27
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明属于医学影像后处理领域，涉及一种融合二维磁共振波谱与三维磁共振导航影像的方法；该方法采用磁共振原始数据的头文件中定义的空间信息字段和非刚体面配准算法，进行空间信息和影像配准，生成融合波谱影像的磁共振三维导航信息。本发明所述的方法，解决了二维磁共振波谱影像与三位磁共振导航影像不能融合的问题，为导航增加代谢信息，操作简便，耗时短（平均20分钟），稳定可靠，不需要额外引入硬件设施，便于临床实践应用。
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公开(公告)号：CN116309614A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211677020.3
申请日：2022-12-26
Applicant: 上海交通大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/32 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多维深度学习的脑小血管病MRI图像分割与辅助诊断方法与系统，包括图像获取和预处理模块、U‑型分割网络模块、卷积神经回归网络模块和后处理模块。本发明将人工智能方法引入到脑小血管病核磁共振成像诊断中，实现了脑小血管病病人的MRI影像数据自动辅助诊断，同时保证了评估结果的准确性和客观性，可大幅缩短医生处理脑小血管病的诊断时间、提高诊断准确率和效率，对临床医学领域快速诊断有重大意义。
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公开(公告)号：CN108257657A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201611239707.3
申请日：2016-12-28
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H30/20
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及意识障碍者意识恢复预测的功能影像分析方法，具体涉及一种基于意识障碍者功能的磁共振检测的数据分析方法。本发明基于机器学习的数据分析方法，其包括，基于静息态功能磁共振数据(RS‑fMRI)，采用“加权组稀疏”算法构建人脑功能连接矩阵，从该矩阵中，用稀疏表征的特征筛选方法挑选对分类贡献高的功能连接特征用于自动预测；采用并采用线性支撑向量机构建预测模型，得到最终的对意识恢复与否的预测结果。本方法有助于用于预测脑损伤长期无意识患者能否恢复意识的参考。
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公开(公告)号：CN103845037A
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201210508719.7
申请日：2012-11-30
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明属生物医学领域，涉及脑默认网络影像方法，尤其涉及静息态的脑默认网络影像方法在用于评价针刺治疗慢性腰痛和/或慢性坐骨神经痛疾病的疗效中的应用。本发明经研究证实，脑DMN活动能够反映慢性疼痛；慢性腰痛患者见有异常的DMN活动，实施针刺慢性腰痛患者时，能够纠正其异常DMN活动，并随着症状减少或消失，DMN恢复至正常人状况。本发明采用独立成分分析数据处理方法，提取静息态的脑DMN活动fMRI数据，获得针刺镇痛治疗后客观的影像学依据。所获得的客观的影像学依据有助于认识针刺干预慢性腰痛患者中慢性疼痛持续的原因。
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公开(公告)号：CN204133467U
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201420546765.0
申请日：2014-09-23
Applicant: 上海联影医疗科技有限公司 , 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本实用新型提供一种用于磁共振成像扫描的颈动脉线圈、头颈联合线圈，所述颈动脉线圈包括左线圈、右线圈、支架及连接软管，左线圈和右线圈为对称结构，两个线圈内侧为倒钩状结构，左线圈和右线圈通过支架连接，倒钩状的结构可使线圈稳固的抱住患者颈部而不会脱落，而具有弹性的连接支架能使不同身形的人群使用此线圈时均能使线圈很好的贴近颈动脉，这样在提高成像质量的同时，也不会增加患者因被线圈夹住而由产生压迫感，且佩戴十分方便，所述头颈联合线圈可配合使用。
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