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公开(公告)号：CN114399510A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111606058.7
申请日：2021-12-25
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: G06T7/10 , G06V10/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种结合图像和临床元数据的皮肤病灶分割和分类方法及系统，方法包括以下步骤：基于皮肤病灶分割网络，引入感受野模块来取代编码和解码阶段的卷积单元，用多尺度整体特征探索模块实现跨多个尺度特征的整体探索，挖掘解码器合成的多尺度特征；皮肤病灶分类网络引入两个特征提取器以及提出跨模态协作特征探索模块，分别从皮肤镜图像和临床元数据中提取跨模态特征；利用跨模态协作特征探索模块在模型的表示学习过程中，通过区分和自适应地学习与每个跨模态特征对相关联的交互权重，动态捕获跨模态特征之间的多功能交互效果，挖掘皮肤镜图像与临床元数据的跨模态特征之间的潜在关系，对跨模态特征进行分类，获得皮肤病灶的类别。
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公开(公告)号：CN118552565A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410701539.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明涉及深度学习图像分割领域，具体为一种基于空间‑频谱跨域编码与熵感知双解码的医学图像分割方法、系统及设备，该方法中设计具有空间‑频谱编码和熵感知双解码的多尺度跨域深度融合的医学图像分割网络，以适应性地融合多个尺度上的特征图与每个尺度相关的局部熵，显式建模网络对最终分割结果的推导。同时引入三阶段注意力介导的傅里叶结构在频谱域内动态调节血管的全局特征，还引入三角星跨域特征融合模块，采用成对交互路径设计通过跨域深度分析学习分割医学图像。本发明所提出的方法结合了空间‑频谱编码进行跨域特征融合和熵感知双解码进行多尺度特征融合，可以实现高质量的医学图像分割。
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公开(公告)号：CN117414541A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311346079.9
申请日：2023-10-17
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开了一种颅内聚焦超声辐照系统，近红外脑成像装置具有近红外光发射探头和近红外光接收探头；聚焦超声换能器具有通孔，近红外光发射探头和近红外光接收探头均设置在聚焦超声换能器的通孔上方；脑立体精准超声辐射系统固定于三维位移感应智能装置的衔接臂上。本发明通过近红外光发射探头和近红外光接收探头能精准捕获实际动物的脑组织的相关信息，并将信号传递给主机，通过调用系统数据储存库中的能够与近红外脑成像相匹配的脑图谱精准引导三维位移感应智能装置运行确保超声精准辐照脑组织目标区域，从而解决传统脑立体定位仪以同一张脑图谱作为所有动物的指示而带来的巨大误差。
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公开(公告)号：CN116870388A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311070991.6
申请日：2023-08-24
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开了一种模块化聚焦超声系统，超声剂量控制模块被配置为产生刺激脾脏所需的超声剂量；彩超成像监控模块被配置为同步捕获超声剂量控制模块的焦域与脾脏图像；超声辐照定位模块能够调节所述超声剂量控制模块的辐照位置；超声剂量控制模块的超声功率被配置为60W～120W，占空比被配置为1％～20％，辐照时间被配置为10s～40s。应用本发明的一种模块化聚焦超声系统发射脉冲波刺激脾脏，根据彩超成像监控模块的图像引导对超声剂量控制模块的刺激区域进行调整，能够无损地对脾脏免疫功能产生刺激，并产生显著的抑癌效果。
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公开(公告)号：CN114936267A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210509676.8
申请日：2022-05-11
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开一种基于双线性池化的多模态融合在线谣言检测方法及系统，该方法应用预训练的句BERT模型提取了谣言的语义特征，设计一个主题语义融合网络共同编码语义和主题特征，并生成相比传统语义特征更高效的主题指导的高阶文本特征，设计基于PageRank影响力加权的双向GCN网络，通过获取传播结构中节点的相对位置信息生成相比传统GCN网络更有效的传播结构特征，对于完整数据集的谣言检测任务，本发明设计块对角分解双线性池化模型，该模型刻画了多模态间的丰富交互，利用富含交互关系的多模态联合表示特征提升谣言检测的准确率，在其中应用链式映射和改进的块对角分解控制训练参数规模以降低刻画交互的张量中的冗余信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114936266A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210509666.4
申请日：2022-05-11
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开一种基于门控机制的多模态融合谣言早期检测方法及系统，该方法应用预训练的句BERT模型提取了谣言的语义特征，设计一个主题语义融合网络共同编码语义和主题特征，并生成相比传统语义特征更高效的主题指导的高阶文本特征，设计基于PageRank影响力加权的双向GCN网络，通过获取传播结构中节点的相对位置信息生成相比传统GCN网络更有效的传播结构特征；基于门控机制的模型通过门控单元筛选传播结构特征中对谣言检测有意义的部分，自适应地对主题指导的文本特征和筛选后的传播结构特征进行加权融合，生成多模态联合表示特征；经过训练的多模态门控融合模型可以筛选出传播结构特征中有用的信息，在传播信息不足的情况下达到良好的谣言检测性能。
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公开(公告)号：CN112151175A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011012722.0
申请日：2020-09-23
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开了一种基于影像学数据的计算机辅助多人决策方法、系统及设备，方法包括以下步骤：提取和构建病变组织影像预测所需的特征数据集，基于所述增广后的反映组织形态的影像学特征数据集，使用点估计网络分别进行最大值、最小值、中位值和平均值的点预测，得到病变良恶性点分布，基于反映病变良恶性点分布，使用综合预测网络进行良恶性统计分布指标预测，得到反映病变的影像学统计分布指标，良恶性范围、平均值和中位值；将所得良恶性范围、平均值和中位值映射至反映病变良恶性范围内；预测具有医学临床价值的统计分布指标，包括良恶性指标范围、平均值和中位值，本方法可深度学习多个专家标注/决策特征，提高病变良恶性预测准确率。
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公开(公告)号：CN119113432A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411271908.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域，本发明公开了一种经颅超声一体化装置，包括：头部装置和主控装置；头部装置包括超声多阵元阵列组合；超声多阵元阵列组合包括若干个集成单元，每个集成单元包括单阵元换能器和磁共振线圈，磁共振线圈环绕设置在单阵元换能器的外侧；主控装置包括超声系统、MRI系统以及数据运算系统；数据运算系统与超声系统、MRI系统均通信连接；超声多阵元阵列组合与超声系统和磁共振图形处理系统均通信连接。本发明通过将磁共振成像和经颅超声结合，能够对病灶精准成像，且本发明的超声能根据磁共振图像引导，准确选择单阵元阵列的组合方式，精准将焦域定位至脑组织病灶。
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公开(公告)号：CN118748075A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410730748.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开了基于交互反馈的诊疗大模型决策优化方法，包括以下步骤：步骤一，创建基于激励与动作双目标序列优化建模的强化学习策略；步骤二，创建基于上下确界双向约束动态网络学习的Q值函数最优估计方法；步骤三，根据所述强化学习策略和所述Q值函数最优估计方法建立诊疗决策优化模型；步骤四，获取患者状态数据，采用所述诊疗决策优化模型进行决策优化。本申请通过基于激励与动作双目标序列优化建模的强化学习策略和基于上下确界双向约束动态网络学习的Q值函数最优估计方法建立诊疗决策优化模型，将专家经验与人工智能融合，提高了决策优化的可靠性。
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公开(公告)号：CN114066904B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111398856.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的皮肤病变图像分割方法、设备及存储介质，方法包括以下步骤：对原始皮肤病变图像做预处理，得到作为模型的输入皮肤病变图像；对输入皮肤病变图像提取多尺度高级特征X1,X2,X3；捕获所述多尺度高级特征X3的全局信息并动态结合，输出自适应特征；多尺度高级特征X1,X2,X3进行交互，对所述自适应特征恢复特征分辨率，并与经过交互的特征结合，输出多尺度特征F1,F2,F3,F4；对多尺度特征F1,F2,F3,F4利用空间注意机制对相邻尺度之间的特征进行交互，再进行卷积和sigmoid函数处理得到预测的分割掩码，即得到皮肤病变图像中的特征图像；多尺度桥接模块该模块结合多尺度特征，能够有效地融合编码器和解码器特征的多尺度上下文信息，进一步提出全局‑局部通道空间注意模块，旨在捕获全局上下文信息。
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