-
公开(公告)号：CN119205680A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411291185.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海科技大学
Abstract: 本发明涉及牙齿诊断技术领域，尤其涉及基于IOS图像和CBCT图像的牙周疾病精准定量评估方法，包括以下步骤：对口内扫描IOS图像进行图像分割，以获取每颗牙齿的IOS分割结果；对CBCT图像进行图像分割，以获取每颗牙齿的CBCT分割结果；将IOS分割结果和CBCT分割结果进行预处理和配准，以获得数据融合模型；根据数据融合模型获取牙龈轮廓和牙齿长轴,根据牙龈轮廓获取牙龈轮廓点，牙龈轮廓点沿着牙齿长轴的方向在牙槽骨上得到牙槽骨轮廓并获取GBD距离；根据GBD距离评估牙周疾病。本发明根据分割IOS结果和CBCT结果得到数据融合模型，通过数据融合模型得到牙龈轮廓和牙齿长轴，沿着牙长轴方向测量牙龈轮廓和牙槽骨轮廓的GBD距离，以评估牙周疾病健康状况。
-
公开(公告)号：CN115100695B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210869824.7
申请日：2022-07-22
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本申请提供基于级联神经网络的磁共振指纹数据处理方法、装置、终端及介质，包括：获取初始重建磁共振指纹图像，并将所述初始重建磁共振指纹图像的实部和虚部所对应的实数值连接后输入第一级级联单元中，以输出对应的弛豫时间定量图像及基于所述弛豫时间定量图像得到的第一级联重建磁共振指纹图像；从第二级级联单元起，以上一级级联单元输出的级联重建磁共振指纹图像作为当前级级联单元的输入图像，输出对应的弛豫时间定量图像及基于所述弛豫时间定量图像得到对应级联的重建磁共振指纹图像。本发明中，神经网络参数的存储相较于信号字典的存储而言占用空间可以降低一到两个数量级；定量准确性高，受重建图像中的噪声和混叠伪影影响更小。
-
公开(公告)号：CN115511789A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211047109.1
申请日：2022-08-30
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明的基于全景X光图像的牙周疾病分类方法、系统、终端及介质，通过牙周疾病分类模型的牙齿层面分类网络、患者层面分类网络以及融合网络提出了一种新的混合分类框架，将牙齿层面的预测结果和患者层面的预测结果进行融合，从而能够充分有效兼顾全局而又聚焦细节地从复杂的病理图像中提取代表性特征。本发明还可在更多的临床数据上进行测试，在泛化性较好的预期下，可以作为牙周疾病初筛的一个手段从而帮助临床医生高效的诊断牙周疾病。
-
公开(公告)号：CN115409864A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211061312.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本发明提供一种图像分割模型训练方法、图像分割方法、终端及计算机存储介质，其中，方法于执行单次模型训练时，包括：基于当前数据集和当前示例集，获取虚拟训练集和虚拟测试集；所述当前示例集为执行所述当前模型训练之前的各次模型训练时，所获得示例数据的集合；基于各所述数据集，采用同步梯度对齐的对偶元优化方法，对当前图像分割模型进行优化，以获得当前优化后的图像分割模型；于所述当前数据集中获取示例样本数据，以基于所述示例样本数据，更新所述当前示例集；本发明可以平衡图像分割模型的记忆能力和泛化能力，从而可以提高模型的图像分割效果和分割效率。
-
公开(公告)号：CN119251130A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202310808859.4
申请日：2023-07-03
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16H50/20 , G16H70/60 , G16H30/00
Abstract: 本申请提供基于人工智能的乳腺癌分级分析系统、方法、终端及介质，包括超声图像模块、钼靶图像模块及临床信息模块；超声图像模块和钼靶图像模块既可单独使用也可结合使用。单独使用超声图像模块可部署于超声科使用，单独使用钼靶图像模块可部署于放射科使用，适用部分影像缺失的场景。混合模块(混合有临床信息模块或没有临床信息模块)则可部署于乳腺外科使用。单独或混合使用的情况下，系统都会输出两种决策，即fine‑level病理层面和Coarse‑level影像BI‑RADS层面。本发明具有泛化能力强、模块化及临床适应性高、准确度高、可解释性高、分级决策能力强等技术效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118334010A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410596215.8
申请日：2024-05-14
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供一种基于人工智能的婴幼儿脑组织MR影像分割方法、装置、介质、程序产品及终端，该方法包括：采集待分割的婴幼儿脑组织sMRI影像并进行预处理；基于采集的待分割的婴幼儿脑组织sMRI影像以及从预处理后的婴幼儿脑组织sMRI影像中提取出的粗略脑组织边界信息，根据训练好的基于ASNet的脑组织边界提取模型，获得精确脑组织边界信息；基于采集的待分割的婴幼儿脑组织sMRI影像、所述粗略脑组织边界信息以及所述精确脑组织边界信息，根据训练好的基于ASNet的脑组织分割模型，获得对应的脑组织分割结果。本申请的方法，实现了不同发育阶段的婴幼儿脑组织MR影像的准确分割，并且保证了同一个体在不同发育阶段的分割结果的一致性。
-
公开(公告)号：CN115409854A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211058150.9
申请日：2022-08-30
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于循环一致性网络的胎儿脑组织分割方法、装置、介质及终端，通过获取目标胎儿脑图像数据，将所述目标胎儿脑图像输入预先训练好的循环一致性网络，输出对应孕周的目标胎儿脑图像分割结果；本发明采用了循环一致性与对抗性学习相结合的学习框架，实现了在胎儿脑MR图像的厚临床和薄重建病例中精准捕获细粒度的域不变脑结构。
-
公开(公告)号：CN115409811A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211066715.8
申请日：2022-09-01
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于曲率增强的牙齿模型重建方法、装置、设备和介质，通过获取一患者在同一时段的CBCT图像与口内扫描数据；分别标注CBCT图像的牙齿模型和口内扫描数据的牙冠模型，通过刚性ICP算法将口内扫描数据的牙冠模型配准到CBCT图像的牙齿模型；基于曲率增强隐函数网络精细配准后的牙齿模型中牙冠的三维形状，以供得到高质量牙齿模型。本申请从CBCT图像中生成高质量的牙齿模型。只需要将CBCT图像这一种数据输入到训练好的网络中，就能得到每颗牙齿的高质量牙齿模型。这不仅能提高牙齿正畸的诊疗效率，而且还能应用到数字正畸系统中，快速地为每位病人设计牙齿的排列方案，进而安排具体的牙齿矫正计划。
-
公开(公告)号：CN115272511A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211085374.9
申请日：2022-09-06
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本申请提供基于双解码器的CBCT图像中金属伪影去除系统、方法、终端及介质，包括：被两个模型训练循环共享的第一生成器GA2F第二生成器GF2A；所述第一生成器GA2F第二生成器GF2A分别构成第一循环网络和第二循环网络；在所述第一循环网络中，先将含金属伪影的图像Ia输入第一生成器GA2F中以输出通过MAR技术得到的无金属伪影图像再将无金属伪影图像输入第二生成器GF2A中以输出含金属伪影的图像在所述第二循环网络中，先将无金属伪影图像If输入第二生成器GF2A中以输出含金属伪影的图像再将含金属伪影的图像输入第一生成器GA2F中以输出无金属伪影图像由此本发明提出了一种在临床CBCT图像上的可行的伪影去除方法。
-
公开(公告)号：CN115100695A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210869824.7
申请日：2022-07-22
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本申请提供基于级联神经网络的磁共振指纹数据处理方法、装置、终端及介质，包括：获取初始重建磁共振指纹图像，并将所述初始重建磁共振指纹图像的实部和虚部所对应的实数值连接后输入第一级级联单元中，以输出对应的弛豫时间定量图像及基于所述弛豫时间定量图像得到的第一级联重建磁共振指纹图像；从第二级级联单元起，以上一级级联单元输出的级联重建磁共振指纹图像作为当前级级联单元的输入图像，输出对应的弛豫时间定量图像及基于所述弛豫时间定量图像得到对应级联的重建磁共振指纹图像。本发明中，神经网络参数的存储相较于信号字典的存储而言占用空间可以降低一到两个数量级；定量准确性高，受重建图像中的噪声和混叠伪影影响更小。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
29
records
(took 0.04 seconds)
