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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112967219B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110287374.6
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的二阶段牙体点云补全方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包含：第一部分为基于CBCT数据与口扫数据构建初始点云数据，主要利用第三方软件Mimics对患者的CBCT数据进行三维重建，将生成的CBCT重建三维牙模型点云数据再与激光扫描点云数据配准，得到三维牙体模型点云数据作为金标准；第二部分为训练深度学习网络MSN，并将第一部分中构建的激光扫描点云数据输入到已经训练好的深度学习网络MSN中，MSN补全网络会对输入点云进行两阶段处理。在第一阶段，MSN网络先预测一个完整但粗粒度的点云；在第二阶段，通过采样算法与残差连接将粗粒度预测点云与输入点云融合，得到均匀分布的细粒度(56)对比文件张雅玲，于泽宽.基于GCNN的CBCT模拟口扫点云数据牙齿分割算法.计算机辅助设计与图形学学报.2020,全文.郭闯;戴宁;田素坤;孙玉春;俞青;刘浩;程筱胜.高分辨率深度生成网络的缺失牙体形态设计.中国图象图形学报.2020,(第10期),全文.
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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：CN112967219A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110287374.6
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的二阶段牙体点云补全方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包含：第一部分为基于CBCT数据与口扫数据构建初始点云数据，主要利用第三方软件Mimics对患者的CBCT数据进行三维重建，将生成的CBCT重建三维牙模型点云数据再与激光扫描点云数据配准，得到三维牙体模型点云数据作为金标准；第二部分为训练深度学习网络MSN，并将第一部分中构建的激光扫描点云数据输入到已经训练好的深度学习网络MSN中，MSN补全网络会对输入点云进行两阶段处理。在第一阶段，MSN网络先预测一个完整但粗粒度的点云；在第二阶段，通过采样算法与残差连接将粗粒度预测点云与输入点云融合，得到均匀分布的细粒度预测点云，实现牙体点云的补全。
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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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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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