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公开(公告)号：CN110648317B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201910881871.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16H30/20
Abstract: 本发明提供了一种适用于脊柱转移肿瘤骨质的质量分类方法及系统，所述方法包括：从DICOM文件中获取病人的CT图像数据，根据阈值提取的方法裁剪出脊椎椎体的区域；将骨质质量分类任务建模为成骨分类子任务和溶骨分类子任务，并使用多层感知机将两个子任务的结果进行合并；对于每一张横截面的CT图像，使用多任务学习的方式，同时学习骨质质量分类任务和后外侧受损情况分类任务，并共享不同任务的特征图；使用自步学习的方式，让模型优先学习容易的样本，再逐渐学习较为困难的样本。本发明通过同时学习多个相关的任务并特征共享，以及使用从易到难的自步学习方法，实现了对脊柱转移肿瘤骨质质量的精确分类。
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公开(公告)号：CN110660480A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910912803.7
申请日：2019-09-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种脊骨脱位辅助诊断方法及系统，所述方法包括：粗分割网络训练步骤：通过少量标注了脊骨椎体四个顶点的数据训练粗略的分割网络；滑窗提取步骤：对输入图像按照其中脊骨椎体的大小提取滑窗进行数据增广；特征提取步骤：对于输入的医疗影像通过深度神经网络提取高层语义特征；类别激活图生成步骤：利用分类网络中已有的参数生成类别激活图；专家知识引导步骤：利用分割网络得到粗略分割结果定位前后边缘的大致位置，并以此约束神经网络类别激活图中的概率分布。本发明对于脊骨脱位诊断的准确率和可解释性，并且在数据量较小时能保持很好的性能。
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公开(公告)号：CN112037168B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010715515.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 上海交通大学附属第六人民医院
Inventor： 李跃华
Abstract: 本发明公开了一种血管检测方法、装置以及计算机存储介质，该检出方法的一实施例包括：将血管分割图像与血管模板图像做中心线配准，得到配准结果；根据配准结果确定血管分割图像的烟雾候选区域；利用分类模型对烟雾候选区域进行判别，得到准烟雾区域。本发明实施例通过将血管分割图像与血管模板图像做中心线配准，并基于配准结果确定血管分割图像的烟雾侯选区域，最后利用分类器模型对烟雾候选区域进行判别，以确定烟雾候选区域是否为准烟雾区域。由此，提高了烟雾病检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110660480B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910912803.7
申请日：2019-09-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种脊骨脱位辅助诊断方法及系统，所述方法包括：粗分割网络训练步骤：通过少量标注了脊骨椎体四个顶点的数据训练粗略的分割网络；滑窗提取步骤：对输入图像按照其中脊骨椎体的大小提取滑窗进行数据增广；特征提取步骤：对于输入的医疗影像通过深度神经网络提取高层语义特征；类别激活图生成步骤：利用分类网络中已有的参数生成类别激活图；专家知识引导步骤：利用分割网络得到粗略分割结果定位前后边缘的大致位置，并以此约束神经网络类别激活图中的概率分布。本发明对于脊骨脱位诊断的准确率和可解释性，并且在数据量较小时能保持很好的性能。
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公开(公告)号：CN112037170A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010716437.0
申请日：2020-07-23
Applicant: 上海交通大学附属第六人民医院
Inventor： 李跃华
Abstract: 本发明公开了一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质。该检出方法的一实施例包括：将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；之后沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；并从血管CT图像上选取与该候选位置相应的区域，生成血管狭窄候选区域；最后利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。如此，本发明通过在血管CT图像上选取与血管狭窄的候选位置相应的区域，并利用分类器模型对选取的狭窄区域进行识别，从而提高了血管狭窄区域识别的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112037169A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010715525.9
申请日：2020-07-23
Applicant: 上海交通大学附属第六人民医院
Inventor： 李跃华
Abstract: 本发明公开了一种血管钙化检出方法、装置以及计算机存储介质，该检出方法的一实施例包括：首先获取血管狭窄区域对应的原始血管图像，并对所述原始血管图像的狭窄区域周围非狭窄区域血管图像进行处理得到狭窄体块；之后根据狭窄体块平均CT值确定所述狭窄体块为钙化候选区域；最后利用分类器模型对所述钙化候选区域进行处理，得到血管钙化区域。如此，本发明通过对原始血管图像狭窄区域处狭窄体块的CT值进行分析从而生成钙化候选区域，并利用分类器模型对钙化候选区域进行识别，从而提高了血管钙化区域识别的准确度。
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公开(公告)号：CN110866921A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910989817.9
申请日：2019-10-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明提供了一种基于自训练和切片传播的弱监督脊椎椎体分割方法和系统，从病人的CT图像数据中获取每一张矢状面切片；以正中矢状面切片上每块脊骨的四个顶点作为标签，训练一个Mask RCNN分割网络；使用自训练的方法，并结合置信区域选择与条件随机场，来优化训练集标签；使用切片传播的方法，不断地扩充训练集，继续同一个分割网络，直至收敛。本发明能够仅通过一张矢状面的脊骨四个顶点标签，训练一个能对全部矢状面进行预测的分割模型，从而完成对脊椎椎体的三维分割。
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公开(公告)号：CN112037168A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010715515.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 上海交通大学附属第六人民医院
Inventor： 李跃华
Abstract: 本发明公开了一种血管检测方法、装置以及计算机存储介质，该检出方法的一实施例包括：将血管分割图像与血管模板图像做中心线配准，得到配准结果；根据配准结果确定血管分割图像的烟雾候选区域；利用分类模型对烟雾候选区域进行判别，得到准烟雾区域。本发明实施例通过将血管分割图像与血管模板图像做中心线配准，并基于配准结果确定血管分割图像的烟雾侯选区域，最后利用分类器模型对烟雾候选区域进行判别，以确定烟雾候选区域是否为准烟雾区域。由此，提高了烟雾病检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110648317A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910881871.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于脊柱转移肿瘤骨质的质量分类方法及系统，所述方法包括：从DICOM文件中获取病人的CT图像数据，根据阈值提取的方法裁剪出脊椎椎体的区域；将骨质质量分类任务建模为成骨分类子任务和溶骨分类子任务，并使用多层感知机将两个子任务的结果进行合并；对于每一张横截面的CT图像，使用多任务学习的方式，同时学习骨质质量分类任务和后外侧受损情况分类任务，并共享不同任务的特征图；使用自步学习的方式，让模型优先学习容易的样本，再逐渐学习较为困难的样本。本发明通过同时学习多个相关的任务并特征共享，以及使用从易到难的自步学习方法，实现了对脊柱转移肿瘤骨质质量的精确分类。
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公开(公告)号：CN112037170B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010716437.0
申请日：2020-07-23
Applicant: 上海交通大学附属第六人民医院
Inventor： 李跃华
Abstract: 本发明公开了一种血管狭窄的检出方法、装置以及计算机存储介质。该检出方法的一实施例包括：将血管中心线最大密度投影MIP图像映射到优化后的血管分割MIP图像上；之后沿血管中心线的方向在优化后的血管分割MIP图像上确定血管狭窄的候选位置；并从血管CT图像上选取与该候选位置相应的区域，生成血管狭窄候选区域；最后利用分类器模型对血管狭窄候选区域进行判断，得到血管准狭窄区域。如此，本发明通过在血管CT图像上选取与血管狭窄的候选位置相应的区域，并利用分类器模型对选取的狭窄区域进行识别，从而提高了血管狭窄区域识别的准确度。
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