公开(公告)号：CN114202668A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202010896258.X

申请日：2020-08-31

Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心 ,  迪莲娜(上海)大数据服务有限公司

Inventor： 李萍 ,  李尤 ,  张亮 ,  范中豪

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种阿尔茨海默病的临床数据的处理方法、系统、介质及装置，包括获取只包含脑质数据的三维影像数据；按照第一采样规则进行重采样获得重采样影像数据；裁剪得到去除空白切片和图像边缘的零元素值的最终影像数据；归一化得到归一化后的影像数据；利用基于U‑net的神经网络对处理完成的数据进行特征提取获得输出特征；对输出特征进行融合，得到全局特征；对全局特征进行阿尔茨海默病的分类获得阿尔茨海默病分类模型；通过反向传播的方法来计算图像中各部分对于阿尔茨海默病分类模型的诊断结果的影响程度，通过热度可视化方式展示。本发明用于对于阿尔茨海默病的临床数据进行分类，并可视化了模型在诊断过程中的对于脑区各个部分的关注程度。

公开(公告)号：CN114119447A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202010896295.0

申请日：2020-08-31

Applicant: 上海宽带技术及应用工程研究中心 ,  迪莲娜(上海)大数据服务有限公司

Inventor： 李超 ,  张亮 ,  李萍 ,  李尤

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种肺结节多属性分类模型的构建方法、系统、介质及装置，包括：获取计算机断层扫描图像，建立CT数据表征方式，使用所述CT数据表征方式对所述计算机断层扫描图像进行处理，获得消除层厚、像素间距差异的去差异计算机断层扫描图像；基于肺部轮廓提取技术对所述差异计算机断层扫描图像进行提取，获得肺部轮廓图像；对所述肺部轮廓图像进行去噪，获得具有统一的相对坐标系的去噪肺部轮廓图像；从去噪肺部轮廓图像提取肺结节的坐标与大小，获得肺结节图像；基于深度学习的多属性分类模型对所述肺结节图像进行特征提取获得图像特征，对所述图像特征进行属性分类。本发明用于对肺结节在CT图像上表现的属性进行分类，从而预测属性表现的程度。