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公开(公告)号：CN113975662A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111355116.3
申请日：2021-11-16
Applicant: 福建医科大学附属第一医院 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，所述的精准放疗平台包括患者鼻咽癌靶区自动勾画模型建立、放疗计划剂量体积参数预评价及放疗计划数据库的构建。本发明的优点在于：①能够帮助医师更加快速、准确地勾画鼻咽癌肿瘤靶区和危及器官，减少正常组织器官的不可逆受照射放疗剂量损伤；②减轻医师工作负担，减少患者等待时间，提升治愈成功率；③提高医院床位使用率和周转率,较大幅度降低肿瘤患者的医疗费用,减轻患者的经济压力；④帮助年轻医师学习靶区及危及器官的勾画技巧，能够指导年轻物理师设置放疗调强计划参数。
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公开(公告)号：CN112635023A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011489700.3
申请日：2020-12-16
Applicant: 福建医科大学附属第一医院 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种鼻咽癌的剂量预测模型的生成方法、剂量预测方法及装置。方法包括：将多个鼻咽癌患者的三维医学图像分割为多个二维切片，并将多个二维切片划分为训练集和测试集；每个鼻咽癌患者的三维计划靶区图像中的射野数量在预设范围内，所述预设范围为[7，12]；构建包括生成器和判别器构成鼻咽癌的剂量预测模型；利用训练集中的二维切片对剂量预测模型进行训练，得到判断结果满足预设条件的剂量预测模型。本发明中，能够在保证剂量预测准确性的前提下，生成一种适应于多种类型的鼻咽癌的剂量预测模型，从而减少了放射治疗过程中的人力、物力以及时间消耗。
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公开(公告)号：CN112635023B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011489700.3
申请日：2020-12-16
Applicant: 福建医科大学附属第一医院 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种鼻咽癌的剂量预测模型的生成方法、剂量预测方法及装置。方法包括：将多个鼻咽癌患者的三维医学图像分割为多个二维切片，并将多个二维切片划分为训练集和测试集；每个鼻咽癌患者的三维计划靶区图像中的射野数量在预设范围内，所述预设范围为[7，12]；构建包括生成器和判别器构成鼻咽癌的剂量预测模型；利用训练集中的二维切片对剂量预测模型进行训练，得到判断结果满足预设条件的剂量预测模型。本发明中，能够在保证剂量预测准确性的前提下，生成一种适应于多种类型的鼻咽癌的剂量预测模型，从而减少了放射治疗过程中的人力、物力以及时间消耗。
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公开(公告)号：CN119302650A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411844381.1
申请日：2024-12-16
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
IPC: A61B5/11 , G06T7/73 , G06T7/00 , G16H20/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , A61B5/00 , A61N5/10
Abstract: 本发明涉及医疗监测技术领域，尤其为一种基于深度学习的患者体位智能监测系统，包括数据采集模块、预处理模块、体位识别模型构建与训练模块、体位监测模块、预警模块和数据库模块。数据采集模块采集放疗患者体位影像数据；预处理模块对数据清洗和标准化；体位识别模型利用标注数据和医生要求训练；体位监测模块将预处理后的数据输入模型获识别结果，并与标准体位对比监测一致性和治疗位置；预警模块在异常时发出预警；数据库模块存储各类数据。该系统能提高放疗精准度，保障患者安全，提升工作效率，优化放疗流程，为医学研究提供数据支持，促进医疗信息化，具有重要临床价值和广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN119625110A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510154976.2
申请日：2025-02-12
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其为一种基于多模态形变配准和Transformer网络的鼻咽癌伪CT生成方法，先收集经病理证实的鼻咽癌患者的CT和MRI图像并预处理；接着建立基于CycleFCNs模型的形变配准网络，将CT图像作为固定图像、MRI图像作为浮动图像输入，输出空间形变变换场，对MRI图像进行形变变换；然后在原始Transformer模型基础上加入解码器，设置损失函数并调整权重；再将经过形变配准的图像作为训练数据输入改进后的Transformer模型进行训练优化；最后用训练好的模型将待处理MRI图像生成伪CT图像，采用多种评估指标进行图像学评估。本发明提高了伪CT生成的准确性和质量，减少了患者的辐射剂量，在鼻咽癌放疗领域具有重要的临床应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119132582A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411615940.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及医疗数据处理技术领域，尤其为基于深度学习的晚期鼻咽癌治疗疗效预测系统。本发明中，数据采集模块从医院信息系统获取患者多模态医学影像及临床数据；数据预处理模块对其清洗、配准、归一化和标准化处理；特征提取模块用卷积神经网络提取影像特征并融合临床特征形成综合特征向量；模型构建与训练模块构建深度学习模型，经训练调整优化；治疗预测模块输入综合特征向量得到疗效预测结果；结果评估与反馈模块对比预测与实际结果，计算指标并收集反馈改进模型。本系统全面整合数据，精准挖掘特征，构建有效模型，提供个性化预测辅助临床决策，持续改进模型性能，在提高晚期鼻咽癌治疗疗效预测准确性、推动个性化医疗等方面具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119724560A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510216520.4
申请日：2025-02-26
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
IPC: G16H50/20 , G16H30/20 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及医疗影像处理技术领域，尤其为基于深度学习的宫颈癌靶区自动勾画系统，包括数据采集模块、深度学习模型构建模块、模型训练与优化模块和自动勾画与剂量计算模块，数据采集模块确定入组标准和排除标准，采集并处理患者CT图像、专家勾画结果及剂量分布图，划分数据集；深度学习模型构建模块含分割与配准模型构建单元，分别搭建网络结构并设置参数；模型训练与优化模块利用训练集训练模型，采用数据变换策略扩充数据量，依验证集结果调整模型；自动勾画与剂量计算模块运用训练好的模型进行自动勾画和剂量计算。本发明，提高勾画效率与一致性，提升勾画准确性，准确计算累积剂量，有助于宫颈癌放疗的精准化、标准化，提高放疗质量。
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公开(公告)号：CN119303250A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411858637.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域，尤其为一种直线加速器计划验证防碰撞系统。本发明，借助虚拟仿真技术解决医用直线加速器治疗中的碰撞检测问题。通过对放疗室实际情况进行三维建模，构建虚拟放疗场景三维模型，包括对治疗机各组件拆分建模，还可结合DICOM数据三维重建模型呈现真实病例治疗情景。利用刚体特性和碰撞检测原理，对加速器治疗头、治疗床和病人三组模型进行碰撞检测，通过赋予合适的碰撞器并研究其算法，准确模拟各组件运动情况并检测碰撞。其有益效果包括提高放疗准确性与安全性，避免设备损坏和病人伤害；提高工作效率，可实时预览调整治疗计划；同时有助于培训新员工，还能整合数据资源，更好地利用DICOM数据和刚体特性，优化放疗过程。
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公开(公告)号：CN119478110A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510077903.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
IPC: G06T11/00 , G06T7/30 , G06V10/74 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T3/18 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其为一种基于视觉自注意力神经网络的虚拟增强CT生成方法，其步骤包括：收集200例以上鼻咽癌患者的MRI与CT影像数据，经标准化、重采样、剪裁和归一化预处理后，用CycleFCNs神经网络进行形变配准，再以基于视觉自注意力机制的VIT神经网络模型合成虚拟增强CT，最后用统计学方法评估其与真实CT的相似度以优化模型。本发明，利用先进神经网络技术，充分融合多模态MRI信息，有效提高配准精度，生成的虚拟增强CT准确性高，能为放疗提供可靠依据，提升临床应用价值，助力鼻咽癌精准放疗，在医学图像处理领域具有重要意义和广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN119132542A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411615959.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 福建医科大学附属第一医院
IPC: G16H40/20 , G16H20/40 , G16H30/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及放射治疗剂量预测技术领域，尤其为基于注意力增强卷积神经网络的胶质瘤放射剂量预测系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、卷积神经网络模块、注意力机制模块和输出层。本发明通过引入注意力机制，能够有效地突出重要特征区域，从而提高对胶质瘤患者放射剂量的预测准确性，确保治疗方案的个性化和精准化；自动化的剂量预测能够快速生成剂量分布结果，减少医生在放疗计划设计中的时间和精力投入，提升工作效率，显著提高胶质瘤放射治疗的精准性和效率，优化临床决策，降低医疗成本，并为放射治疗的智能化和自动化提供支持；通过本项目的研究，将推动深度学习技术在医学影像分析领域的应用，提升放射治疗的整体水平。
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