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公开(公告)号：CN117115092A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310985013.8
申请日：2023-08-04
Abstract: 本发明涉及医学影像处理技术领域，公开了非对比增强磁共振影像识别方法、系统、设备及存储介质，包括：获取待识别的磁共振影像；对所述磁共振影像进行分析，得到中心静脉的管腔狭窄位置和血管外壁轮廓；根据所述管腔狭窄位置和所述血管外壁轮廓，测量血栓直径和血管外径；根据所述血栓直径和所述血管外径，计算得到绝对狭窄度；通过所述绝对狭窄度对所述磁共振影像进行识别，得到影像识别结果。本发明通过对磁共振影像的分析，能够准确定位血栓位置、范围以及影像学特征，同时还通过对绝对狭窄度的计算，能够准确客观的反应中心静脉的狭窄程度，从而为后续的医疗研究提供了有效的数据支持。
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公开(公告)号：CN117115092B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202310985013.8
申请日：2023-08-04
Abstract: 本发明涉及医学影像处理技术领域，公开了非对比增强磁共振影像识别方法、系统、设备及存储介质，包括：获取待识别的磁共振影像；对所述磁共振影像进行分析，得到中心静脉的管腔狭窄位置和血管外壁轮廓；根据所述管腔狭窄位置和所述血管外壁轮廓，测量血栓直径和血管外径；根据所述血栓直径和所述血管外径，计算得到绝对狭窄度；通过所述绝对狭窄度对所述磁共振影像进行识别，得到影像识别结果。本发明通过对磁共振影像的分析，能够准确定位血栓位置、范围以及影像学特征，同时还通过对绝对狭窄度的计算，能够准确客观的反应中心静脉的狭窄程度，从而为后续的医疗研究提供了有效的数据支持。
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公开(公告)号：CN117152506A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311080902.6
申请日：2023-08-25
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G16B20/00 , G16B40/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征的三阴性乳腺癌免疫表型预测方法及系统，包括：对接收到的多参数乳腺MRI图像进行特征学习，得到第一多尺度特征；分别将由接收到的全切片图像预处理得到的两个第一图像序列输入多尺度特征提取模型，以使模型提取并融合病理图像的局部感受野特征、全局信息和多尺度信息而输出第二多尺度特征；融合两种多尺度特征而得到影像病理特征图，并通过多层感知机结构对影像病理特征图进行分类，以输出三阴性乳腺癌免疫表型预测结果。采用本发明实施例，充分融合多参数乳腺MRI图像和全切片图像这两种模态的图像的特征，进而基于融合结果进行分类，提升三阴性乳腺癌免疫表型的预测准确度。
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公开(公告)号：CN117152506B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202311080902.6
申请日：2023-08-25
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G16B20/00 , G16B40/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征的三阴性乳腺癌免疫表型预测方法及系统，包括：对接收到的多参数乳腺MRI图像进行特征学习，得到第一多尺度特征；分别将由接收到的全切片图像预处理得到的两个第一图像序列输入多尺度特征提取模型，以使模型提取并融合病理图像的局部感受野特征、全局信息和多尺度信息而输出第二多尺度特征；融合两种多尺度特征而得到影像病理特征图，并通过多层感知机结构对影像病理特征图进行分类，以输出三阴性乳腺癌免疫表型预测结果。采用本发明实施例，充分融合多参数乳腺MRI图像和全切片图像这两种模态的图像的特征，进而基于融合结果进行分类，提升三阴性乳腺癌免疫表型的预测准确度。
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