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公开(公告)号:CN119251132A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202410974230.1
申请日:2024-07-19
Applicant: 苏州国科康成医疗科技有限公司 , 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明涉及医学影像处理技术领域,公开了一种磁共振图像序列的处理方法、装置、计算机设备及介质。其中,该方法包括:获取目标血管区域对应的多个磁共振图像序列以及预先标注的动脉瘤信息;根据动脉瘤信息对配准后的多个磁共振图像序列进行裁剪,得到目标图像;确定目标图像对应的血管管腔分割掩码;根据动脉瘤信息构建动脉瘤的初始瘤壁内层表面;根据初始瘤壁内层表面的特征重建演进瘤壁内层表面;根据演进瘤壁内层表面和血管管腔分割掩码进行动脉瘤的三维重建,得到目标瘤壁内层表面;对目标瘤壁内层表面的信号强度映射进行分析,确定动脉瘤的量化指标。通过实施本发明技术方案,能够实现磁共振图像序列中动脉瘤的精确分割、重建和量化分析。
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公开(公告)号:CN110197715B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN201910416151.8
申请日:2019-05-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H30/40 , G16H50/70 , G06F16/904
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域,具体为一种读片教学用医学影像浏览系统。本发明包括:数据库、业务服务器、前端软件三个部分;数据库用于存储医学影像文件数据、典型影像学表现患者信息数据等;业务服务器为负责与数据库、与前端软件通讯的中间件,与数据库具有增删改查的通讯,与前端软件具有双向通讯;业务服务器通过调用大数据分析模块与影像分析模块,进行增量数据的分析等;前端软件为系统与用户进行交互的软件,具有数据库信息显示、影像数据浏览、数据标记与标注等功能。本发明系统可避免重复标注,降低标注的错误率;能够从众多标注中筛选正确率最高的标注,将用户的临床经验更好地转换为信息;并能为临床诊疗标准的建立提供依据。
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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:CN110197715A
公开(公告)日:2019-09-03
申请号:CN201910416151.8
申请日:2019-05-19
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H30/40 , G16H50/70 , G06F16/904
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域,具体为一种读片教学用医学影像浏览系统。本发明包括:数据库、业务服务器、前端软件三个部分;数据库用于存储医学影像文件数据、典型影像学表现患者信息数据等;业务服务器为负责与数据库、与前端软件通讯的中间件,与数据库具有增删改查的通讯,与前端软件具有双向通讯;业务服务器通过调用大数据分析模块与影像分析模块,进行增量数据的分析等;前端软件为系统与用户进行交互的软件,具有数据库信息显示、影像数据浏览、数据标记与标注等功能。本发明系统可避免重复标注,降低标注的错误率;能够从众多标注中筛选正确率最高的标注,将用户的临床经验更好地转换为信息;并能为临床诊疗标准的建立提供依据。
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公开(公告)号:CN114240846A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111394790.2
申请日:2021-11-23
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种降低医学图像病灶分割结果假阳率的系统及方法,包括:模块M1:获取医学图像;模块M2:利用分割技术对获取的医学图像进行组织分割和病灶分割,分别得到第一组织区域和第一病灶区域;模块M3:对第一组织区域进行膨胀操作,得到第二组织区域;模块M4:对第一病灶区域与第二组织区域进行假阳性降低处理,得到第二病灶区域,第二病灶区域为降低假阳率病灶检测分割结果。通过医学图像分割的解剖组织结构和病灶的空间膨胀和卷积方法,解决了病灶分割结果假阳率高的问题,取得了提高病灶诊断正确性与分割精准度的效果。
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