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

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T7/00

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。

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

Inventor： 戴亚康 ,  耿辰 ,  李郁欣 ,  鲁宇澄 ,  鲍奕仿 ,  周志勇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/38 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06T7/66 ,  G06T7/73

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。