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公开(公告)号:CN116823696A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202210125426.4
申请日:2022-02-10
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明的影像与HE染色图像配准方法、系统、终端以及介质,通过对采集到的患者的影像数据构建肿瘤三维模型以及根据构建的模型设计肿瘤切片盒模型,并由设计的肿瘤切片盒模型打印的肿瘤切片盒来对病理进行切片并染色处理,实现临床上将病理切面与影像层层匹配,在影像诊断中有疑问或是不清楚的地方可以通过观察相对应的病理HE染色图像得到验证,通过这一系列的方法能够提高影像诊断的准确性,最终提升临床诊疗的效果。
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公开(公告)号:CN109215041A
公开(公告)日:2019-01-15
申请号:CN201810941726.3
申请日:2018-08-17
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明提供一种全自动骨盆肿瘤分割方法及系统、存储介质及终端,包括以下步骤:对脑膜瘤图像集中的图像进行预处理和数据扩增,得到脑膜瘤训练数据;基于所述脑膜瘤训练数据训练U-net全卷积神经网络;对骨盆肿瘤图像集中的绘制有肿瘤边界金标准的骨盆肿瘤图像进行预处理和数据扩增,得到骨盆肿瘤训练数据;基于所述骨盆肿瘤训练数据对训练得到的U-net全卷积神经网络进行微调,得到最优U-net全卷积神经网络;将采集到的骨盆肿瘤图像输入所述最优U-net全卷积神经网络,获取骨盆肿瘤分割结果。本发明的全自动骨盆肿瘤分割方法及系统、存储介质及终端通过迁移学习的U-net全卷积神经网络来实现全自动的骨盆肿瘤分割,从而大幅提高医工交互效率和骨盆肿瘤分割的精确度。
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公开(公告)号:CN109215041B
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN201810941726.3
申请日:2018-08-17
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明提供一种全自动骨盆肿瘤分割方法及系统、存储介质及终端,包括以下步骤:对脑膜瘤图像集中的图像进行预处理和数据扩增,得到脑膜瘤训练数据;基于所述脑膜瘤训练数据训练U‑net全卷积神经网络;对骨盆肿瘤图像集中的绘制有肿瘤边界金标准的骨盆肿瘤图像进行预处理和数据扩增,得到骨盆肿瘤训练数据;基于所述骨盆肿瘤训练数据对训练得到的U‑net全卷积神经网络进行微调,得到最优U‑net全卷积神经网络;将采集到的骨盆肿瘤图像输入所述最优U‑net全卷积神经网络,获取骨盆肿瘤分割结果。本发明的全自动骨盆肿瘤分割方法及系统、存储介质及终端通过迁移学习的U‑net全卷积神经网络来实现全自动的骨盆肿瘤分割,从而大幅提高医工交互效率和骨盆肿瘤分割的精确度。
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公开(公告)号:CN109147039A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201810967918.1
申请日:2018-08-23
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G06T17/00 , G16H50/00 , B29C64/386 , B33Y50/00
CPC classification number: G06T17/00 , B29C64/386 , B33Y50/00 , G16H50/00
Abstract: 本发明提供一种辅助病理切片模具构建方法、系统、存储介质、终端,包括以下步骤:基于医学影像数据构建肿瘤的3D模型;构建与3D模型相匹配的主体模型;构建与所述主体模型相匹配的盖子模型;构建与所述主体模型和所述盖子模型相匹配的边框模型;基于所述主体模型、所述盖子模型和所述边框模型生成辅助病理切片模具。本发明的辅助病理切片模具构建方法、系统、存储介质、终端能够构建辅助病例切片模具,以实现术前医学影像与术后病理切片之间的一一对应,从而验证术前医学影像上勾画的肿瘤边界的准确性。
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公开(公告)号:CN109147039B
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN201810967918.1
申请日:2018-08-23
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G06T17/00 , G16H50/00 , B29C64/386 , B33Y50/00
Abstract: 本发明提供一种辅助病理切片模具构建方法、系统、存储介质、终端,包括以下步骤:基于医学影像数据构建肿瘤的3D模型;构建与3D模型相匹配的主体模型;构建与所述主体模型相匹配的盖子模型;构建与所述主体模型和所述盖子模型相匹配的边框模型;基于所述主体模型、所述盖子模型和所述边框模型生成辅助病理切片模具。本发明的辅助病理切片模具构建方法、系统、存储介质、终端能够构建辅助病例切片模具,以实现术前医学影像与术后病理切片之间的一一对应,从而验证术前医学影像上勾画的肿瘤边界的准确性。
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公开(公告)号:CN109171874B
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN201811050109.0
申请日:2018-09-10
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明涉及医疗器械领域,特别是涉及一种骨盆骨肿瘤截骨导板及其构建方法。本发明提供一种骨盆骨肿瘤截骨导板模型的构建方法,包括:获取骨盆骨骼三维模型和截骨线;获取导板切割贴合面;基于导板切割贴合面向外侧延伸,构建获得导板本体模型;构建第一迂回部模型;构建第二迂回部模型;构建加强筋模型;构建固定臂模型;在导板本体模型上构建钉道模型。本发明所提供的骨盆骨肿瘤截骨导板可以便于手术医师在术中按术前计划进行截骨,实现对每一名患者的个性化治疗,准确快速地截除肿瘤实体,并能够最大程度的避免损伤周围正常组织结构,提高了手术的精度,减少了手术时间,便于术后患者的恢复。
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公开(公告)号:CN117764831A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311843439.6
申请日:2023-12-28
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4007 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种磁共振图像层间超分辨率重建方法,包括:构建的基于空间注意力的隐式神经表示网络将输入图像中的每个网格体素转化为隐式特征表示,并建立隐式特征表示与体素空间坐标位置之间的映射关系;当针对任意上采样倍率对应的图像进行坐标查询时,通过空间注意力的隐式神经表示网络生成层间距任意小的磁共振图像。从而使用一个网络,即可以实现不同倍率(包括非整数)的磁共振图像超分辨率重建,更符合真实临床场景的需求。通过提出的局部感知空间注意力操作,可以从更大范围的上下文中提取有效信息,有效提升图像重建的效果。通过空间感知动态插值方法,可以让模型在性能和效率间取得更好的平衡。
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公开(公告)号:CN109171874A
公开(公告)日:2019-01-11
申请号:CN201811050109.0
申请日:2018-09-10
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明涉及医疗器械领域,特别是涉及一种骨盆骨肿瘤截骨导板及其构建方法。本发明提供一种骨盆骨肿瘤截骨导板模型的构建方法,包括:获取骨盆骨骼三维模型和截骨线;获取导板切割贴合面;基于导板切割贴合面向外侧延伸,构建获得导板本体模型;构建第一迂回部模型;构建第二迂回部模型;构建加强筋模型;构建固定臂模型;在导板本体模型上构建钉道模型。本发明所提供的骨盆骨肿瘤截骨导板可以便于手术医师在术中按术前计划进行截骨,实现对每一名患者的个性化治疗,准确快速地截除肿瘤实体,并能够最大程度的避免损伤周围正常组织结构,提高了手术的精度,减少了手术时间,便于术后患者的恢复。
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公开(公告)号:CN217466274U
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202220581336.1
申请日:2022-03-16
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本实用新型涉及医疗器械技术领域,特别是涉及一种肿瘤切片装置,装置包括可拆卸连接的切片上部和切片下部,切片上部包括多个第一单层,各相邻第一单层之间分别设有第一切刀口;第一切刀口中设有用于连接相邻第一单层的第一连接件;切片下部包括多个第二单层,各相邻第二单层之间分别设有第二切刀口,第二切刀口中设有用于连接相邻第二单层的第二连接件;切片上部设有第一容纳槽,切片下部设有第二容纳槽,第一容纳槽和第二容纳槽围合形成肿瘤容纳腔。本申请可以精准确定每一个肿瘤的切割方向以及切割层厚,切下的切片可以对应到术前MRI上的每一层,方便进行对比分析。
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公开(公告)号:CN209315979U
公开(公告)日:2019-08-30
申请号:CN201821471854.8
申请日:2018-09-10
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本实用新型涉及医疗器械领域,特别是涉及一种骨盆骨肿瘤截骨导板。本实用新型提供一种骨盆骨肿瘤截骨导板,包括用于与髂骨翼外侧自髂嵴至髂后下棘的表面贴合的导板本体,导板本体上设有一个或多个贯穿板体的钉道,导板本体包括通过弯折部连接的第一板体和第二板体,导板本体的外侧面为平面,导板本体的上表面沿外侧面设有加强筋,第一板体的扣合端设有第一迂回部,第二板体的扣合端设有第二迂回部,还包括固定臂,固定臂自导板本体中部向弯折部的开口方向延伸,固定臂的远端设有用于扣合髂后上棘的第三迂回部。本实用新型所提供的骨盆骨肿瘤截骨导板便于手术医师在术中按术前计划进行截骨,实现对每一名患者的个性化治疗。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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