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公开(公告)号：CN120028304A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202311560878.6
申请日：2023-11-22
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N21/65 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本申请涉及一种肿瘤浸润组织的组织间液pH值预测方法、计算机设备和存储介质，包括：获取肿瘤浸润组织对应的表面增强拉曼光谱；对表面增强拉曼光谱进行预处理，得到的一维光谱数据；将一维光谱数据转换成对应的二维递归图；将二维递归图输入已训练的二维深度学习网络模型，得到预已训练的二维深度学习网络模型输出的肿瘤浸润组织的组织间液pH值。上述方法能够提高肿瘤浸润组织的组织间液pH值的预测精准度。
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公开(公告)号：CN119417747A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411264075.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种脑卒中预后预测方法及系统，其中，所述方法包括：步骤S1、获取全脑血管的CTP图像。步骤S2、对所述CTP图像进行分割，得到分割后的所述CTP图像。步骤S3、对分割后的所述CTP图像进行特征提取，分别得到全脑血管的形态学特征、梗死核心区灌注特征和关键血管点血流差异特征。步骤S4、根据所述全脑血管的形态学特征、所述梗死核心区灌注特征和所述关键血管点血流差异特征，并基于机器学习构建脑卒中预后预测模型。本发明更加全面的、精细化的量化提取了血管血流和灌注特征，且整个方法和系统全自动，无需人工参与。
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公开(公告)号：CN115587985A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211259830.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种组织病理图像细胞核分割以及染色风格规范化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对全视野数字切片进行数据预处理得到图像块，该图像块由具有强细胞核标注的强标注图像块以及无细胞核标注的无标注图像块组成，步骤S2，将强标注图像块作为多任务教师模型的输入对该多任务教师模型进行训练，进一步将无标注图像块输入已训练的多任务教师模型得到由该多任务教师模型推测并筛选的细胞核分割结果作为伪标注；步骤S3，采用强标注图像块和具有伪标注的图像块混合作为学生模型训练集对多任务学生模型进行训练；步骤S4，将待分割的组织病理数字切片图像块输入训练好的多任务学生模型，得到分割以及染色风格规范化结果。
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公开(公告)号：CN108629816B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201810435306.8
申请日：2018-05-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习进行薄层磁共振图像重建的方法。其具体步骤如下：1)在脑部的轴向面和矢状面采集厚层磁共振图像；2)将厚层磁共振图像进行配准和归一化预处理；3)利用配对的配准后厚层磁共振图像训练基于3D U‑net的图像融合网络，生成薄层磁共振图像初步重建结果；4)利用薄层磁共振图像初步重建结果和对应的矢状厚层磁共振图像训练细节重建网络，获得最终重建结果。在青少年脑部磁共振图像的数据集中，本发明方法可以提供更好的薄层磁共振图像重建结果，重建的磁共振图像可以更好地显示脑部的结构和细节，并且可以大大提高磁共振图像中灰质、白质和全部脑容积的估计准确率。
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公开(公告)号：CN113035292B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110428655.9
申请日：2021-04-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种脑胶质瘤浸润区域pH值测定方法及系统，所述方法包括：获取脑胶质瘤浸润区域对应的表面增强拉曼光谱数据；对所述表面增强拉曼光谱数据进行处理，得到光谱数据；将所述光谱数据输入至预先训练好的深度学习网络模型内，预先训练好的所述深度学习网络模型对所述光谱数据进行处理得到与所述光谱数据相对应的pH值。本发明能够实现快速且准确的标定肿瘤在术中的酸性边界。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115025398A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210670867.2
申请日：2022-06-15
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明公开了动物头颅电磁引导移植示踪干细胞定向迁移的装置及方法，涉及电磁控制技术领域，具体为动物头颅电磁引导移植示踪干细胞定向迁移的装置及方法，包括以下步骤：S1、构建一种脑损伤动物模型；S2、动物脑外伤模型建立后，通过立体定向下移植标记的超顺磁性氧化铁粒子的神经干细胞分别在损伤区域中心、损伤区域周边、以及稍远离损伤区域，并在移植细胞后采集磁共振影像图像数据。本发明通过物理磁场来引导标记的干细胞定向迁移；利用磁场效应和强度变化，使纳米铁颗粒沿一定的方向发生聚集和迁移，在损伤区域外使用电磁贴片，随着磁场强度的变化，来引导纳米铁标记的干细胞定向迁移至损伤区域。
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公开(公告)号：CN114387220A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111562916.2
申请日：2021-12-20
Applicant: 复旦大学
Inventor： 余锦华
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的脑部MR图像规范化系统，首先使用一个编码器‑解码器网络来实现模态规范化，使特征提取器具有更多有用的特征；其次，使用基于循环生成式对抗网络实现灰度规范化，将基本特征值限制在一个特定的区间内，降低了模型对数据的敏感性；最后，使用统计参数映射(SPM)实现层间距统一，提高了输入图像的各向同性和分辨率，并将更稳定和完整的三维特征导入模型，以获得更好的结果。与现有技术相比，本发明可以最大限度地利用现有的多中心数据，提高影像组学诊疗的有效性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113035292A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110428655.9
申请日：2021-04-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种脑胶质瘤浸润区域pH值测定方法及系统，所述方法包括：获取脑胶质瘤浸润区域对应的表面增强拉曼光谱数据；对所述表面增强拉曼光谱数据进行处理，得到光谱数据；将所述光谱数据输入至预先训练好的深度学习网络模型内，预先训练好的所述深度学习网络模型对所述光谱数据进行处理得到与所述光谱数据相对应的pH值。本发明能够实现快速且准确的标定肿瘤在术中的酸性边界。
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公开(公告)号：CN113012198A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110303224.X
申请日：2021-03-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种颅内外血管吻合术中血流自动定量分析方法，包括步骤：S1、从若干患者术前术后ICG‑VA视频中各提取一帧视频图像；S2、训练多任务Unet网络，用于分割一帧ICG‑VA视频图像中的所有血管以及受体血管；S3、基于训练好的网络分割待检测患者术前术后一帧视频图像的所有血管以及受体血管；S4、基于sift算法，将患者术前术后的视频图像进行配准；S5、基于HS光流法分析患者术前术后受体血管的血流方向。本发明不仅能对受体血管进行血液灌注分析，还可以自动检测和匹配手术前后图像的血管，测量任意血管的血流方向和强度曲线，并给出校正后的手术前后的血流灌注变化图，使术者能够直观地评估吻合术引起的血流灌注的变化。
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公开(公告)号：CN112258558A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011149198.1
申请日：2020-10-23
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度孪生网络的目标追踪方法、电子设备及介质。通过孪生子网络的模板分支和检测分支分别对模板图像和待检测图像进行特征提取；通过多区域建议子网络对孪生子网络中不同层提取到的网络特征进行分类和边界回归并对输出进行聚合，实现对所述目标的定位；对模板分支和检测分支的不同层提取到的网络特征分别进行聚合并分别输入到两个多尺度融合子网络中；将模板分支和检测分支融合后的融合特征进行深度互相关计算得到第一响应图，并预测每个空间元素对应的分割掩模；从中确定输出分割掩模，边界框估计算法模块基于输出分割掩模生成目标的旋转边界框。本发明能够实现实时、精确的目标追踪和分割。
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