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公开(公告)号：CN118173246A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410279075.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H50/20 , G16H30/40 , G16H50/50 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V20/40
Abstract: 本公开提供了一种肝结节诊断模型训练方法及图像处理方法，该肝结节诊断模型训练方法包括：获取训练样本数据集，将N个训练样本的样本标签和样本视频帧输入初始模型中，输出与N个训练样本各自对应的包括样本视频帧的图片特征的输出数据；在确定图片特征为样本视频帧的关键特征的情况下，对图片特征进行聚类处理，得到包括至少一个聚类中心的聚类结果；根据图片特征和至少一个聚类中心，确定聚类软标签，聚类软标签包括图片特征到至少一个聚类中心的距离倒数；根据聚类软标签和样本标签确定第一损失值；根据第一损失值调整初始模型的网络参数，直至第一损失值满足迭代条件；确定第一损失值满足迭代条件时得到的模型作为肝结节诊断模型。
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公开(公告)号：CN117788630B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410218006.X
申请日：2024-02-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T11/00 , G06T3/4076
Abstract: 本发明属于生物医学成像技术领域，具体涉及一种基于脉冲方波激励的超分辨磁粒子成像方法及系统，旨在解决现有的脉冲磁粒子成像的分辨率依然较低的问题。本方法包括：组成单像素超分辨系统矩阵；采集待成像对象的磁粒子信号，作为第一信号；对第一信号校正并截取校正后的第一信号的波形的上升段和持平段的磁粒子信号，作为第二信号；将第二信号对时间积分，按聚焦场的磁场自由点位置进行网格填充，得到初步重建图像；获取初步重建图像的一个非零像素并截取非零像素对应信号的持平段，作为第三信号；结合单像素超分辨系统矩阵将第三信号分解为不同偏置场下的粒子信号，进而得到超分辨的磁粒子重建图像。本发明提升了现有的脉冲磁粒子成像的分辨率。
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公开(公告)号：CN117530675B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410005000.4
申请日：2024-01-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0515
Abstract: 本发明属于磁粒子成像技术领域，具体涉及一种基于弛豫矫正的磁粒子成像分辨率提升系统、方法及设备，旨在解决现有的MPI成像中存在的弛豫效应，进而导致重建的MPI图像的分辨率不足的问题。本系统包括：基于电磁线圈的MPI成像设备、注满磁纳米粒子的点状样本、待成像对象、控制处理器；基于电磁线圈的MPI成像设备和控制处理器之间通过线缆或无线的方式进行通信连接；控制处理器生成基于电磁线圈的MPI成像设备的扫描参数；控制处理器包括弛豫时间计算模块、弛豫核计算模块、矫正模块、图像重建模块。本发明通过引入弛豫权重矩阵，能够有效抑制弛豫效应带来的分辨率下降问题，简单、高效地提高了重建图像的分辨率。
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公开(公告)号：CN117078792A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311330185.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于磁粒子成像技术领域，具体涉及一种正则项自适应优化的磁粒子图像重建系统、方法及设备，旨在解决现有技术无法根据重建对象迭自动调整正则项及其参数实现MPI的快速、高质量重建的问题。本发明系统包括：磁粒子成像设备，用于对待成像对象进行扫描，得到电压响应信号；信号处理器，用于构建系统矩阵；控制处理器，用于结合任意选取的正则项进行磁粒子图像重建，重建后输入正则项自适应优化神经网络模型进行增强处理，将增强后的磁粒子图像作为第一图像；计算第一图像与初始图像的损失值，获取最终重建的磁粒子图像。本发明通过神经网络模型自动学习的方式来替代人工选择正则项并调整参数的方式，提高了磁粒子图像的重建效率及质量。
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公开(公告)号：CN116563412A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310753661.0
申请日：2023-06-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T11/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , A61B5/0515 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于医学成像技术领域，具体涉及了一种基于稀疏系统矩阵的MPI图像重建方法、系统及设备，旨在解决现有密集测量点位的系统矩阵测量耗时耗力，且硬件参数变化后，需要反复重新测量系统矩阵的问题，包括：获取不同参数变化情况下的密集测量的系统矩阵A并均匀下采样；测量仿体信号数据集U，基于系统矩阵A和均匀下采样的稀疏系统矩阵B进行图像重建，获得图像数据对集；构建生成对抗模型并进行训练；获取稀疏系统矩阵S和仿体扫描信号u，进行低分辨率图像重建；通过生成对抗模型的生成模块进行图像的源域‑目标域的映射，获得重建的高分辨率图像。本发明在保证成像分辨率的同时减少系统矩阵的测量点位，提升系统矩阵的测量速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116058823A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310074243.9
申请日：2023-02-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于磁粒子成像重建领域，具体涉及了一种基于GPU加速的磁粒子成像并行重建方法及系统，旨在解决磁粒子成像重建效率难以匹配MPI扫描仪获取图像的速率，无法实现实时成像重建的问题。本发明包括：获取MPI扫描器实时扫描的信号序列，并将多帧信号序列构成的信号矩阵输入预先构建的并行加权最小二乘方程；将信号矩阵和并行加权最小二乘方程中的系统矩阵分别传递至GPU的全局存储器；GPU通过并行共轭梯度迭代法进行并行加权最小二乘方程的求解，获得信号矩阵对应的磁粒子成像并行重建图像。本发明弥补了当下仅针对多帧MPI图像重建时只能逐帧顺序重建，无法多帧并行重建导致实时MPI图像重建过程中耗时较长的问题，实现了高效率的实时磁粒子成像并行重建。
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公开(公告)号：CN115880440B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310047876.0
申请日：2023-01-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/00 , G06T19/00 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于医学成像技术领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的磁粒子三维重建成像方法、系统、装置，旨在解决现有MPI高分辨率图像重建时间长、成像分辨率低的问题。本方法包括：采集待成像重建物体的仿体的多视角的稀疏二维MPI图像，并进行下采样，得到下采样后的稀疏二维MPI图像；将下采样后的稀疏二维MPI图像输入训练好的邻域点平均扩散搜索自注意力生成对抗网络的生成模型中，得到密集二维MPI图像；通过滤波反投影重建算法对各密集二维MPI图像进行重建，最终得到待成像重建物体的三维MPI图像；本发明加快了MPI图像重建速度，提高了成像分辨率，使磁粒子成像设备在医学领域有更大的应用前景。
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公开(公告)号：CN115886773A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211699655.3
申请日：2022-12-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0515
Abstract: 本说明书涉及MPI成像技术领域，公开了一种基于磁场自由线的开放式三维磁粒子成像装置和方法。所述装置包括：信号检测模块，配置为通过将由两个磁极方向交叉排布的圆形永磁体构成的无磁场线生成单元和信号接收单元安装在上下对称的两个同轴圆柱形扫描设备里，提供开放式的扫描环境，发出初始扫描信号并接收磁粒子响应信号；电控模块，控制信号检测模块发出初始扫描信号的位置、强度和运动轨迹；外置信号补偿模块，测量直接馈通信号；信号处理与图像重建模块，根据磁粒子响应信号和直接馈通信号进行处理获得重建图像。本发明不需考虑大功率供电模块，省去了对输入电流的滤波等操作，不需考虑长时间通电可能产生的发热问题，简化了系统。
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公开(公告)号：CN115844366A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310126472.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0515 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于磁粒子成像技术领域，具体涉及一种基于磁粒子成像的手持式乳腺肿瘤检测装置、方法、电子设备，旨在解决现有肿瘤检测方法设备体积大、专业化程度高、灵敏度低的问题。本装置包括：线圈模块，供电模块，机械辅助模块，信号预处理模块，控制、信号处理与可视化模块；所述线圈模块包括多组平行排布的线圈探头；所述线圈探头包括驱动线圈单元、接收线圈单元和补偿线圈单元。本发明的乳腺肿瘤检测装置体积更小，做到手持式的便捷检测，提高了乳腺肿瘤检测灵敏度，降低了乳腺肿瘤的判读难度，更有助于乳腺肿瘤的治疗。
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公开(公告)号：CN115690056A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211369435.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机和图像处理技术领域，具体涉及了一种基于HER2基因检测的胃癌病理图像分类方法及系统，旨在解决现有技术无法进行胃癌病理图像的准确分类，从而无法有效辅助医生预测患者进行曲妥珠单抗治疗的疗效的问题。本发明包括：获取胃癌患者的胃部数字病理切片图像；进行区域提取及分割操作，获得多个设定像素大小且包含设定组织类型的图像块；进行图像块的数据增强归一化和数据划分，获得训练图像包；通过训练图像包进行网络迭代训练，获得胃癌病理图像分类模型；通过胃癌病理图像分类模型进行实时获取的患者胃部数字病理切片图像的分类。本发明实现胃癌病理图像的准确分类，从而可以辅助医生有效预测患者进行曲妥珠单抗治疗的疗效。
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