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公开(公告)号：CN119207552A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411241239.8
申请日：2024-09-05
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G16B20/20 , G16B40/00 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25 , G16H50/30 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态图学习模型的疾病风险预测方法，涉及医疗技术领域，包括：S1、收集全身多器官的原始影像数据和全基因组数据；S2、使用深度学习模型提取不同器官的影像数据中的影像衍生表型；S3、计算不同疾病的多基因风险评分；S4、基于影像衍生表型和多基因风险评分，使用随机森林算法导出的Gini系数的平均减少值对特征重要性进行排序，得到排序后的特征；S5、基于不同器官的原始影像数据和排序后的特征，构建基于多模态图学习模型的疾病风险预测模型。本发明采用上述的一种基于多模态图学习模型的疾病风险预测方法，将多器官影像与基因组信息融合分析，显著提高了疾病风险预测的精确性和全面性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114494171A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210053901.1
申请日：2022-01-18
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 华东师范大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/33 , G06T5/00 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/055 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种深度学习结合个性化图集基于T1W和QSM自动分割脑深部灰质结构（尾状核、壳核、苍白球、黑质、红核、齿状核）的方法，包括步骤：采集T1W和QSM磁共振数据、医生手工标注脑深部灰质结构；提取T1W脑影像的特征向量；对所有T1W脑影像的特征向量进行无监督聚类，挑选出代表性影像和医生的标注组成个性化图集；将个性化图集中的T1W影像和标注与其他被试T1W影像进行配准，得到初步分割结果，构成训练集数据；构建基于注意力机制的深度学习网络模型；训练模型对脑深部灰质结构进行分割。本发明利用T1W和QSM图像的对比优势对脑深部灰质结构进行精准自动分割，将来有望用于帕金森病等运动障碍类疾病的脑影像研究和辅助临床诊断等。
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公开(公告)号：CN117058093A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311013946.7
申请日：2023-08-14
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
Abstract: 本发明公开了一种影像组学结合深度学习模型的Ki‑67在肝癌表达中的预测方法，其特征在于创新性地将影像组学和深度学习两种方法相结合，有效地预测了Ki‑67指标在肝癌中的高低表达情况。利用包含六种网络架构的CNN深度学习方法包括Inception‑Resnet、Resnet、Inception、Resnet4、VGG16、VGG19和Xception用于深度特征提取。此外，还使用Pyradiomics从DCE、DWI和T2加权图像、c‑map和φ‑map中提取了放射组学特征。在两者的基础上融入临床数据，利用LASSO以及SVM进行预测。通过对比有无c‑map和φ‑map特征数据，说明了c‑map和φ‑map在预测Ki‑67表达时的良好作用。
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公开(公告)号：CN114119581A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111454183.0
申请日：2021-12-01
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多回波GRE序列的多任务神经网络的黑质体‑1征象自动识别方法及系统，其方法包括磁共振数据的预处理、脑部核团分割、黑质体‑1征象识别关键区域定位及黑质体‑1征象自动识别步骤；系统利用多回波GRE磁共振序列重建出对脑部黑质显示清晰的图像，利用深度学习技术对黑质核团进行分割，并对分割后的黑质区域进行黑质体‑1征象自动识别及定位；所述重建出对脑部黑质显示清晰的图像包括trueSWI图像、T2*图像、R2*图像、磁敏感加权成像及定量磁化率图像。本发明在深度学习方法中融入了临床医生的先验知识，实现了对黑质体‑1征象识别有效区域的自动定位及精准判别，大大提升了黑质体‑1征象判读的效率及准确性。
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公开(公告)号：CN114494171B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210053901.1
申请日：2022-01-18
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 华东师范大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/33 , G06T5/60 , G06T5/90 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , A61B5/055 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种深度学习结合个性化图集基于T1W和QSM自动分割脑深部灰质结构（尾状核、壳核、苍白球、黑质、红核、齿状核）的方法，包括步骤：采集T1W和QSM磁共振数据、医生手工标注脑深部灰质结构；提取T1W脑影像的特征向量；对所有T1W脑影像的特征向量进行无监督聚类，挑选出代表性影像和医生的标注组成个性化图集；将个性化图集中的T1W影像和标注与其他被试T1W影像进行配准，得到初步分割结果，构成训练集数据；构建基于注意力机制的深度学习网络模型；训练模型对脑深部灰质结构进行分割。本发明利用T1W和QSM图像的对比优势对脑深部灰质结构进行精准自动分割，将来有望用于帕金森病等运动障碍类疾病的脑影像研究和辅助临床诊断等。
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公开(公告)号：CN218635986U
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202222251485.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
Abstract: 本实用新型公开了一种实验动物用核磁共振固定扫描装置，气囊主体内壁两端分别设有一圈头部固定气囊和腹部固定气囊，气囊主体靠近头部固定气囊位置的一端部封闭设有阻挡薄膜，气囊主体内腔靠内侧位置设有阻隔腔室，阻隔腔室中固定设有间隔薄膜，间隔薄膜将阻隔腔室分隔成第一缓冲区和第二缓冲区，头部固定气囊通过第一气孔与第一缓冲区连通，腹部固定气囊通过第二气孔与第二缓冲区连通，气囊主体外表面安装有拉链开关。本实用新型能够对实验动物的头部和腹部进行有效固定，能够避免实验动物晃动，从而保证核磁共振扫描过程的稳定性，提高扫描的质量，同时气囊主体可很方便的展开和闭合，从而提高动物固定工作的效率。
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