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公开(公告)号：CN112907563B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110286102.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 耿道颖 , 陈泓亦 , 陆青青 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 王俊杰 , 陈卫强 , 李强 , 张顺 , 曹鑫
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CTA全自动侧枝循环评分方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：对大脑CTA图像进行掩模和归一化的预处理；步骤S2：对CTA图像进行脑区划分，获取相关解剖图谱以及功能图谱，获取加权大脑各脑区掩模图；步骤S3：对掩模与归一化后的CTA图像进行血管分割；步骤S4：基于血管分割结果量化计算评分特征；步骤S5：基于卷积神经网络测量血管壁厚度的评分特征；步骤S6：构建多标签评分分类模型，对计算得到的特征向量进行分类评分。本发明能够实现基于血流代偿途径的侧枝循环血管分级机制，并提高小血管的分割精度，还能使得评分策略具有更广泛(56)对比文件刘国玮.基于深度学习的脑部CTA图像血管分割方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》.2020,(第03期),全文.Rahil Shahzad et.al.Fully automateddetection and segmentation ofintracranial aneurysms in subarachnoidhemorrhage on CTA using deep learning.《nature》.2020,全文.吴秋雯等.基于深度学习的计算机体层摄影血管造影颈动脉斑块分割初步研究《.上海医学》.2020,第43卷(第05期),280-283.
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公开(公告)号：CN113223699A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110355578.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H50/20 , G16H30/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/73 , A61B34/10
Abstract: 本发明提供了一种构建腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型的方法和系统，包括：步骤1：从双平面成像设备中采集影像数据，获取冠、矢状面影像数据及体检信息并进行预处理；步骤2：对冠、矢状面影像进行椎体分割，得到分割结果；步骤3：根据分割结果和体检信息，构成特征集合；步骤4：基于特征集合进行腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型构建。本发明利用常规体检指标及冠、矢状面影像信息，进行腰椎骨量减少和骨质疏松疾病的筛查，在降低辐射量的同时，为今后快速准确地筛查具有高OP疾病风险的人群提供了理论和实践依据，具有很大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111815766A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010738507.2
申请日：2020-07-28
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明公开了一种基于2D-DSA图像重建血管三维模型处理方法，其包括以下步骤：步骤S1：采集基于正位和侧位两个角度的2D-DSA图像，基于所采集的2D-DSA图像构建稀疏血管点云；步骤S2：基于构建的稀疏血管点云预处理获得点云片和标准结果，将获得的点云片和标准结果以及已知的颅内血管数据集作为训练集输入PU-GCN深度学习网络对其进行训练，获得训练好的PU-GCN深度学习网络；步骤S3：将待重建2D-DSA图像基于步骤S1获得待重建稀疏点云，将待重建稀疏点云输入训练好的PU-GCN深度学习网络中输出得到待重建稠密点云，基于待重建稠密点云获得血管三维模型。此外，本发明还公开了一种处理系统。
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公开(公告)号：CN111612762A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010430630.8
申请日：2020-05-20
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种MRI脑肿瘤图像生成方法及系统，包括：步骤1：构建图像融合对抗生成的GAN网络；步骤2：构建重建图像内容的泊松方程插入算法；步骤3：根据所述图像融合对抗生成的GAN网络和重建图像内容的泊松方程插入算法对输入的3D核磁共振图像进行图像融合生成，将基于GAN网络的MRI图像生成、基于泊松方程编辑MRI融合效果叠加得到最终的图像扩增结果。本发明进行现有样本的数据扩增，增强训练模型的精度和泛化性，为脑肿瘤的诊断、治疗和医生模拟读片训练提供准确的依据。
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公开(公告)号：CN112967778B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110287375.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor： 于泽宽 , 周锟 , 耿道颖 , 吴兴旺 , 王乐 , 韩方凯 , 刘晓 , 陈卫强 , 李强 , 王侠 , 刘学玲 , 吕锟 , 王容 , 杜鹏 , 文剑波 , 韩秋月 , 张海燕 , 杜成娟 , 王娜 , 李璇璇 , 吴昊 , 耿岩 , 李郁欣 , 张军 , 尹波 , 曹鑫
IPC: G16H20/10 , G16H30/20 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 时间，具有更好的临床实用性。本发明提供了一种基于机器学习的炎症性肠病精准用药方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包括：步骤S1：获取炎症性肠病能谱CT数据并对能谱CT数据进行预处理，制作病情活动度‑用药标签数据集；步骤S2：对预处理后的能谱CT数据进行病灶区域分割；步骤S3：将炎症性肠病病灶区域ROIIBD进行影像组学特征提取；
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112967219B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110287374.6
申请日：2021-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的二阶段牙体点云补全方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法包含：第一部分为基于CBCT数据与口扫数据构建初始点云数据，主要利用第三方软件Mimics对患者的CBCT数据进行三维重建，将生成的CBCT重建三维牙模型点云数据再与激光扫描点云数据配准，得到三维牙体模型点云数据作为金标准；第二部分为训练深度学习网络MSN，并将第一部分中构建的激光扫描点云数据输入到已经训练好的深度学习网络MSN中，MSN补全网络会对输入点云进行两阶段处理。在第一阶段，MSN网络先预测一个完整但粗粒度的点云；在第二阶段，通过采样算法与残差连接将粗粒度预测点云与输入点云融合，得到均匀分布的细粒度(56)对比文件张雅玲，于泽宽.基于GCNN的CBCT模拟口扫点云数据牙齿分割算法.计算机辅助设计与图形学学报.2020,全文.郭闯;戴宁;田素坤;孙玉春;俞青;刘浩;程筱胜.高分辨率深度生成网络的缺失牙体形态设计.中国图象图形学报.2020,(第10期),全文.
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公开(公告)号：CN115527652B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211215999.2
申请日：2022-09-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的人体健康数据管理系统，通过设置人体健康数据库、目标用户人体基本参数上传模块、目标用户人体基本参数分析模块、目标用户餐食分析模块、食谱匹配分析模块和管理显示中心，进而分析筛选得到目标用户的日常各顿餐食对应的最佳适配健康食谱，本发明通过对目标用户的日常各顿餐食的适宜摄入热量进行针对性分析，提升了针对性分析水平，能够为目标用户的日常各顿餐食提供可靠性的规划管理，进而能够有效保障目标用户的饮食健康，并且使对目标用户人体健康饮食的管理能够很好地贴合目标用户的实际健康状况，减少了用户因饮食管理不合理而导致身体出现健康问题的发生率。
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公开(公告)号：CN115644873A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211320983.8
申请日：2022-10-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种面向噪音职业危害的脑电波焦虑监测分析方法，通过对各目标监测人员对应各异常时间段的噪音分贝浮动指数、噪音影响指数和大气环境影响系数进行分析，并综合分析得到各目标监测人员对应的噪音焦虑系数，从一方面来说，避免了现有技术中对噪音监测分析的片面性，大幅度提升了各目标监测人员对应噪音焦虑系数的精准性、有效性和科学依据性；从另一方面来说，为各职业类型对应噪音焦虑系数的分析提供了有力的数据支撑，便于各职业类型人员及时进行相应的调整和休息，在很大程度上避免了各职业类型人员噪音职业病的诱发。
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公开(公告)号：CN115527652A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211215999.2
申请日：2022-09-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的人体健康数据管理系统，通过设置人体健康数据库、目标用户人体基本参数上传模块、目标用户人体基本参数分析模块、目标用户餐食分析模块、食谱匹配分析模块和管理显示中心，进而分析筛选得到目标用户的日常各顿餐食对应的最佳适配健康食谱，本发明通过对目标用户的日常各顿餐食的适宜摄入热量进行针对性分析，提升了针对性分析水平，能够为目标用户的日常各顿餐食提供可靠性的规划管理，进而能够有效保障目标用户的饮食健康，并且使对目标用户人体健康饮食的管理能够很好地贴合目标用户的实际健康状况，减少了用户因饮食管理不合理而导致身体出现健康问题的发生率。
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公开(公告)号：CN115389385A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211144836.X
申请日：2022-09-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开基于作业环境和人体职业健康的粉尘智能监测预警系统，包括目标建筑工地区域划分模块、工地大气粉尘浓度监测分析模块、工地大气粉尘颗粒监测分析模块、工地大气环境监测分析模块、工地大气粉尘评估分析模块、工地地面粉尘监测分析模块和工地工人预警分析执行模块。通过对各工地子区域中各高度层对应的粉尘颗粒均匀度和粉尘颗粒分散度进行分析，进而综合分析各工地子区域中各高度层对应的粉尘颗粒影响指数，不仅在很大程度上保障了各工地子区域中监测数据的完整性、准确性和代表性，同时还能够精准、有效地为后续建筑工地粉尘分析结果提供可靠的数据基础，大幅度提升了分析结果的代表性，使得分析结果的准确度提升。
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