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公开(公告)号：CN119138852A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411630981.8
申请日：2024-11-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种认知水平参数评估方法、装置、计算机设备以及存储介质。包括：确定测试人员的认知评分，根据测试功能性磁共振成像数据确定测试人员的脑活动序列；根据测试人员的脑活动序列构建测试人员的情绪记忆网络，确定情绪记忆网络的网络激活模式对应的测试大脑状态；根据测试大脑状态确定网络激活模式之间的模式相似性，根据模式相似性确定预测性表征图谱；根据预测性表征图谱确定测试感受野和预测性表征图谱的预测性指标，根据预测性指标确定测试人员的认知影像学标记；通过机器学习算法，根据认知评分和认知影像学标记构建认知水平预测模型；通过认知水平预测模型确定目标人员的认知水平参数。可以提高对目标人员认知评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117036894B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311297044.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的多模态数据分类方法、装置及计算机设备。所述方法包括：获取待分类数据，所述待分类数据至少包括医学图像以及人口学信息；基于所述待分类数据确定数据特征，所述数据特征包括图像特征以及人口学信息特征，所述图像特征通过将所述医学图像输入特征提取模型得到；将所述数据特征输入训练好的分类器，确定分类结果。通过特征提取模型提取图像特征，并综合考虑图像特征和人口学信息特征，通过分类器确定分类结果，能够在待分类数据包括多种数据类型的多模态数据的情况下对待分类数据进行分类，有效提高分类结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119887746A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510345846.7
申请日：2025-03-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种脑部功能亚区定位方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该脑部功能亚区定位方法包括：基于目标对象的脑影像数据，构建目标对象的第一三维颅骨模型；基于脑影像数据，确定目标对象的脑部目标区域的特征信息；特征信息包括脑部目标区域对应的多模态融合连接矩阵和解剖结构信息；根据脑部目标区域的特征信息，对脑部目标区域进行划分，得到多个功能亚区；确定不同功能亚区的第一坐标信息，基于第一坐标信息对第一三维颅骨模型上的功能亚区进行定位。通过本申请，解决了无法精准定位目标功能区域的问题，实现了精准定位目标功能区域。
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公开(公告)号：CN117649344A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410118585.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70
Abstract: 本申请涉及一种磁共振脑影像超分辨率重建方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：基于训练集中各模态脑影像数据的双向重建损失和对抗损失，训练得到各个模态脑影像的解耦自编码器；分别将目标模态脑影像和辅助模态脑影像输入到对应模态的解耦自编码器中，提取目标模态脑影像的目标编码信息、辅助模态脑影像的辅助编码信息；基于目标编码信息和辅助编码信息进行正反向噪声处理，生成目标模态脑影像的更新目标编码信息；将更新目标编码信息输入目标模态脑影像的解耦自编码器中，输出目标模态超分辨率脑影像。采用本方法解决了现有技术中脑影像重建质量低、复杂度高的问题，实现了超分辨率脑影像重建，提高了重建后脑影像的精确度和真实性。
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公开(公告)号：CN117611869A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311369418.5
申请日：2023-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/60
Abstract: 本申请涉及一种基于多中心多模态的脑影像数据的多动症分类系统，所述系统包括预处理模块，用于分别对目标对象的多中心多模态的脑影像数据进行对应的预处理，得到预处理后的结构像数据和功能像数据；特征提取模块，用于计算预处理后的结构像数据中特定脑区的平均灰质体积，得到第一分类特征；及基于预处理后的功能像数据中各脑区的时间序列数据进行特征提取，得到第二分类特征；分类模块，用于将第一分类特征与第二分类特征分别输入训练完备的分类模型中，输出分类结果，其中，所述分类模型用于实现所述目标对象是否属于多动症的分类，实现了多中心多模态脑影像数据的多动症分类识别，提高多中心多模态脑影像数据的分类速度和准确率。
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公开(公告)号：CN117649344B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410118585.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70
Abstract: 本申请涉及一种磁共振脑影像超分辨率重建方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：基于训练集中各模态脑影像数据的双向重建损失和对抗损失，训练得到各个模态脑影像的解耦自编码器；分别将目标模态脑影像和辅助模态脑影像输入到对应模态的解耦自编码器中，提取目标模态脑影像的目标编码信息、辅助模态脑影像的辅助编码信息；基于目标编码信息和辅助编码信息进行正反向噪声处理，生成目标模态脑影像的更新目标编码信息；将更新目标编码信息输入目标模态脑影像的解耦自编码器中，输出目标模态超分辨率脑影像。采用本方法解决了现有技术中脑影像重建质量低、复杂度高的问题，实现了超分辨率脑影像重建，提高了重建后脑影像的精确度和真实性。
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公开(公告)号：CN117036894A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311297044.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的多模态数据分类方法、装置及计算机设备。所述方法包括：获取待分类数据，所述待分类数据至少包括医学图像以及人口学信息；基于所述待分类数据确定数据特征，所述数据特征包括图像特征以及人口学信息特征，所述图像特征通过将所述医学图像输入特征提取模型得到；将所述数据特征输入训练好的分类器，确定分类结果。通过特征提取模型提取图像特征，并综合考虑图像特征和人口学信息特征，通过分类器确定分类结果，能够在待分类数据包括多种数据类型的多模态数据的情况下对待分类数据进行分类，有效提高分类结果的准确性。
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