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公开(公告)号：CN115424699B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202211041230.3
申请日：2022-08-29
Applicant: 上海科技大学
IPC: G16H20/40 , G06T7/00 , G06T7/10 , G16H50/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本申请提供基于深度学习的放疗计划中剂量分布图生成方法、装置、终端及介质，本发明在级联的基础上加入拟合出的射线束分割掩膜，将预测一个剂量分布图肢解为预测多个沿着射线束方向的剂量分布图，然后将多个方向的剂量分布图融合为一个剂量分布图通过多射线束投票机制。此种方法可以使网络有效地学习预测出射线束方向的剂量分布。进一步开发了一种新颖的损失函数，将临床中靶区和危机器官区域的剂量评价指标作为损失函数，可以使预测出的剂量分布图在靶区和危机器官区域的剂量更加符合临床治疗标准。
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公开(公告)号：CN119205680A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411291185.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海科技大学
Abstract: 本发明涉及牙齿诊断技术领域，尤其涉及基于IOS图像和CBCT图像的牙周疾病精准定量评估方法，包括以下步骤：对口内扫描IOS图像进行图像分割，以获取每颗牙齿的IOS分割结果；对CBCT图像进行图像分割，以获取每颗牙齿的CBCT分割结果；将IOS分割结果和CBCT分割结果进行预处理和配准，以获得数据融合模型；根据数据融合模型获取牙龈轮廓和牙齿长轴,根据牙龈轮廓获取牙龈轮廓点，牙龈轮廓点沿着牙齿长轴的方向在牙槽骨上得到牙槽骨轮廓并获取GBD距离；根据GBD距离评估牙周疾病。本发明根据分割IOS结果和CBCT结果得到数据融合模型，通过数据融合模型得到牙龈轮廓和牙齿长轴，沿着牙长轴方向测量牙龈轮廓和牙槽骨轮廓的GBD距离，以评估牙周疾病健康状况。
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公开(公告)号：CN116823706A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310095098.2
申请日：2023-02-03
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明的用于磁共振成像的水脂分离方法、系统及终端，通过基于深度学习与传统模型分段式相结合的水脂分离模型，根据所述回波复数图像数据获得对应的水脂分离结果。本发明优化提取场图的精准度，并提高水脂分离的稳定性和计算速度，同时保留传统算法对输出结果的约束力，最大程度上保证输出结果与原始信号的一致性。
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公开(公告)号：CN115691770A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211091270.9
申请日：2022-09-07
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于条件分数的跨模态医学影像补全方法、装置及设备，包括：获取多模态下的MRI图像数据，任选其中一或多种模态的图像数据作为原始目标模态图像数据，剩余部分作为条件模态图像数据；将原始目标模态图像数据输入至基于马尔可夫扩散过程的多模态条件正向随机微分方程，以得到完全扩散图像数据；且条件模态图像数据保持不变；利用条件模态图像数据作为跨模态条件分布的条件，将完全扩散图像数据通过多模态条件逆向随机微分方程以得到补全目标模态图像数据。本申请基于跨模态的条件分数生成模型，克服了传统的基于跨模态映射方法于实际多模态数据之间信息的互补性之间的不兼容性；且合成的MRI图像可呈现更多的细节和更清晰的纹理特征。
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公开(公告)号：CN115424699A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211041230.3
申请日：2022-08-29
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本申请提供基于深度学习的放疗计划中剂量分布图生成方法、装置、终端及介质，本发明在级联的基础上加入拟合出的射线束分割掩膜，将预测一个剂量分布图肢解为预测多个沿着射线束方向的剂量分布图，然后将多个方向的剂量分布图融合为一个剂量分布图通过多射线束投票机制。此种方法可以使网络有效地学习预测出射线束方向的剂量分布。进一步开发了一种新颖的损失函数，将临床中靶区和危机器官区域的剂量评价指标作为损失函数，可以使预测出的剂量分布图在靶区和危机器官区域的剂量更加符合临床治疗标准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115359137A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210988633.2
申请日：2022-08-17
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本申请提供基于三域混合的SPET重建方法、装置、终端及介质，用于获取低剂量PET图像，通过去噪网络在投影域对所述低剂量PET图像的正弦图进行去噪处理后得到对应的去噪正弦图；根据所述去噪正弦图得到对应的去噪后的低剂量PET图像，并通过重建网络在图像域和频域对所述去噪后的低剂量PET图像进行SPET重建，以得到SPET重建图像。本发明统筹了投影域、图像域和频域的三域混合，在三域混合的基础上进行SPET图像重建，充分发挥了各域处理图像的优势。与一些传统的SPET图像重建算法相比，经本发明重建的SPET图像在PSNR峰值信噪比、SSIM结构相似性及NMSE归一化均方误差等指标上的表现明显更为优异。
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公开(公告)号：CN115187687A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210797968.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本发明的基于深度学习的多回波MRI的快速重建方法、系统及终端，通过级联多回波生成对抗网络根据所述三维大脑数据获取重建的多回波图像，并对重建的多回波图像进行合成获得合成的多对比度图像。本发明可加速多个回波的MRI成像，并且不仅能获得重建后的高质量的多回波图像，也能通过多回波图像得到具有临床诊断意义的多对比度图像，这极大地扩展了重建工作在临床上的适用性。并且能在提高重建性能的同时还能大幅度降低患者拍片时间，减少患者成本，改善患者体验，使重建图像更好地服务于临床诊断。
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公开(公告)号：CN119006628A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411032118.2
申请日：2024-07-30
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本申请提供一种低剂量PET图像的高质量重建方法、系统、介质、程序产品及设备，该方法通过构建低频特征提取模型和高频特征重建模型，使用低剂量PET图和对应的标准剂量PET图对高频特征重建模型进行训练，在实际重建时，能够通过低频特征提取模型对待重建的低剂量PET图的全局结构信息，以迅速生成一个粗略的重建图像，使得高频特征重建模型仅需专注于高频信息的重建，从而减少了高频特征重建模型的计算量，并且对低剂量PET图的高频细节部分也具有较好的重建效果。
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公开(公告)号：CN118014839A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410163422.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/09
Abstract: 本申请提供基于预训练和微调的三维图像超分辨率方法、系统、终端及介质，包括获取视频图像数据集，基于所述视频图像数据集对初始图像超分辨率模型进行预训练，以获得第一图像超分辨率模型；对所述第一图像超分辨率模型进行微调训练，以获得目标图像超分辨率模型，基于所述目标图像超分辨率模型获得目标超分辨率图像。本发明通过在易于获取的序列数据(例如高质量的公开视频数据集)上进行预训练，使初始图像超分辨率模型具有高性能和高泛化性；然后在医学图像(临床)数据上进行微调训练，使获得的图像超分辨率模型能够更好地适应于临床场景和医学图像数据，且通过最终的图像超分辨率模型可以获得高质量的超分辨率图像。
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公开(公告)号：CN117593343A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311369885.8
申请日：2023-10-20
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供基于采样频率图的平滑图像采样配准方法、装置、终端及介质，旨在基于采样频率图的角度去分析配准过程中的信息丢失情况，使得原本被隐藏在源图像空间内的采样孔洞得以披露；采样频率图的理论构建和空间转换中的采样时的插值操作具有相一致的理论基础，确保采样概率图是可微分的；由于采样频率图可以被视为独立于配准模型的存在，只要模型是依赖于基于向后映射的配准场，本发明的采样频率估计器便能够使用插值权重构建出采样频率图；采样频率损失函数能够通过抑制极端采样频率的出现和抑制相邻网格位置的采样频率的剧烈变化来促进采样点的平滑分布，进而有助于提高配准场的规律性，和有利于保留源图像的细节信息。
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