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公开(公告)号：CN110991536A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911230988.X
申请日：2019-12-02
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种原发性肝癌的早期预警模型的训练方法，发明基于临床检验数据，利用机器学习算法，建立原发性肝癌早期筛查模型，包括以下步骤：(a)对获得的临床检验数据进行数据预处理；(b)对预处理后的数据集进行数据集划分；(c)根据划分的数据集训练模型；(d)对分类模型的性能进行评估验证。筛查模型利用临床检验数据，结合实际临床要求，通过优化后模型的性能指标曲线选择阈值进行测试验证，进行原发性肝癌临床预警，为肝癌的早期成功诊断提供了条件，提高患者生存质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110991536B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201911230988.X
申请日：2019-12-02
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种原发性肝癌的早期预警模型的训练方法，发明基于临床检验数据，利用机器学习算法，建立原发性肝癌早期筛查模型，包括以下步骤：(a)对获得的临床检验数据进行数据预处理；(b)对预处理后的数据集进行数据集划分；(c)根据划分的数据集训练模型；(d)对分类模型的性能进行评估验证。筛查模型利用临床检验数据，结合实际临床要求，通过优化后模型的性能指标曲线选择阈值进行测试验证，进行原发性肝癌临床预警，为肝癌的早期成功诊断提供了条件，提高患者生存质量。
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公开(公告)号：CN111724397B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010559693.3
申请日：2020-06-18
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种颅脑CT图像出血区域自动分割方法：S1获取需要进行出血区域自动分割的颅脑CT图像；S2：将颅脑CT图像依次通过预先构建并训练的改进U‑Net卷积神经网络，网络整体结构为三层下采样层三层上采样层，在跳跃连接过程中将下采样获取的特征图分别经复制、卷积、裁剪后，与各自对应的上采样层后的特征图进行拼接，对应的上采样层对拼接后的特征图进行上采样和卷积。改进U‑Net卷积神经网络一共包括七层，保证特征提取的同时减少信息的丢失，节省时间提升整体效率；在跳跃连接步骤中对下采样的特征图增加了卷积操作，可以在不改变模型层数的同时为上采样层提供更多的信息，从而提高后续对颅脑出血CT图像的图像分割。
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公开(公告)号：CN111612782B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010467259.2
申请日：2020-05-28
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 一种颅脑医学图像配准方法包括以下步骤：S1：分别对颅脑CT原始图像、颅脑MRI原始图像进行多分辨率分解；S2：通过IBSO算法对CT低分辨率图像和MRI低分辨率图像进行图像配准，得到第一粗配准结果；S3：对第一粗配准结果进行倍率缩放并作为单纯形搜索法起点对CT次高分辨率图像和MRI次高分辨率图像进行图像配准，得到第二粗配准结果；S4：根据第二粗配准结果进行倍率缩放并作为单纯形搜索法起点对CT原始图像和MRI原始图像进行图像配准，得到CT原始图像与MRI原始图像结合的配准图像。本发明结合IBSO算法和单纯形搜索法实现了颅脑CT图像与颅脑MRI图像配准，可以显著地提升颅脑CT‑MRI图像配准精度、配准效果，减少配准时间。
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公开(公告)号：CN111724397A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010559693.3
申请日：2020-06-18
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种颅脑CT图像出血区域自动分割方法：S1获取需要进行出血区域自动分割的颅脑CT图像；S2：将颅脑CT图像依次通过预先构建并训练的改进U-Net卷积神经网络，网络整体结构为三层下采样层三层上采样层，在跳跃连接过程中将下采样获取的特征图分别经复制、卷积、裁剪后，与各自对应的上采样层后的特征图进行拼接，对应的上采样层对拼接后的特征图进行上采样和卷积。改进U-Net卷积神经网络一共包括七层，保证特征提取的同时减少信息的丢失，节省时间提升整体效率；在跳跃连接步骤中对下采样的特征图增加了卷积操作，可以在不改变模型层数的同时为上采样层提供更多的信息，从而提高后续对颅脑出血CT图像的图像分割。
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公开(公告)号：CN111612782A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010467259.2
申请日：2020-05-28
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 一种颅脑医学图像配准方法包括以下步骤：S1：分别对颅脑CT原始图像、颅脑MRI原始图像进行多分辨率分解；S2：通过IBSO算法对CT低分辨率图像和MRI低分辨率图像进行图像配准，得到第一粗配准结果；S3：对第一粗配准结果进行倍率缩放并作为单纯形搜索法起点对CT次高分辨率图像和MRI次高分辨率图像进行图像配准，得到第二粗配准结果；S4：根据第二粗配准结果进行倍率缩放并作为单纯形搜索法起点对CT原始图像和MRI原始图像进行图像配准，得到CT原始图像与MRI原始图像结合的配准图像。本发明结合IBSO算法和单纯形搜索法实现了颅脑CT图像与颅脑MRI图像配准，可以显著地提升颅脑CT-MRI图像配准精度、配准效果，减少配准时间。
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