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公开(公告)号：CN118172335A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410327071.6
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V40/14 , G06V10/80
Abstract: 本发明实施例涉及一种对CATCH序列方案进行评估和应用的处理方法和装置，所述方法包括：配置CATCH序列扫描方案集；构建MR‑T1、MR‑HIP模型；并采集第一采集数据集；并训练MR‑T1模型；并基于各个扫描方案对每个被试者进行磁共振CATCH序列扫描成像并基于成像结果组成第二采集数据集；并根据第一、第二采集数据集和MR‑T1模型对扫描方案集进行方案评估；并根据最佳扫描方案和第一、第二采集数据集对MR‑T1模型和MR‑HIP模型进行联合训练；基于最佳扫描方案对任意被试者进行磁共振CATCH序列扫描成像并基于成像结果进行可视化冠脉高危斑块识别。通过本发明可以提高冠脉高危斑块的预测/评估准确度和效率。
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公开(公告)号：CN116364221B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202310153806.3
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G16H10/60 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06F16/55
Abstract: 本发明实施例涉及一种用于阿尔茨海默症研究的脑影像数据处理方法和系统，所述方法包括：接收采集数据集合；基于个体排查模板进行不合格个体排查；基于基础数据检验模板进行基础数据合格检验；进行样本用途分类；并将与用途类型对应的分类仿真数据库作为对应的目标数据库；进行数据增强处理；进行多模态脑影像特征融合处理；将个体采集数据和对应的增强数据集和融合特征图集组成个体仿真数据记录添加到目标数据库中。通过本发明可以统一数据采集规则、提升数据增速并增加多模态融合处理过程。
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公开(公告)号：CN118490168A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410573338.X
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于冠脉磁共振成像预测血流储备分数的方法和装置，所述方法包括：构建预测模型并训练；训练后接收被测者的静息/充血成像序列、造影图、并构建血管树；并对静息/充血成像和血管树进行血管内壁边沿与中心线识别、并对血管树采样；并进行采样点静息/充血流量波形拟合；并根据各采样点的静息/充血流量波形进行CFR估算；并以各采样点的CFR值缩放静息流量波形；并将由各采样点的坐标、内径和缩放流量波形组成的采样点向量构成的向量序列输入预测模型进行预测；并基于预测向量和采样点集对血管树和造影图进行标记；并对完成标记的血管树和造影图进行显示。通过本发明可以提高被测舒适度、本发明可作为一种持续监测手段。
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公开(公告)号：CN118397118A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410327070.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06T5/70 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明实施例涉及一种冠脉磁共振成像重建模型的处理方法和装置，所述方法包括：构建冠脉磁共振成像重建模型；对冠脉磁共振成像重建模型进行模型训练；模型训练结束后，使用磁共振扫描设备按配置的扫描序列类型对第一被试者进行全心三维冠脉成像扫描，并在扫描过程中基于预设的欠采样方式对得到的扫描序列数据进行K空间数据采样得到对应的第一欠采样K空间数据；并将第一欠采样K空间数据输入冠脉磁共振成像重建模型进行磁共振成像图重建和降噪处理得到对应的第一成像图；并基于第一成像图进行冠脉狭窄特征识别生成对应的第一识别报告。通过本发明可以缩短冠脉磁共振成像时长、提高成像清晰度。
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公开(公告)号：CN116246112B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310180625.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于神经影像数据库训练分类模型的数据处理方法和系统，所述方法包括：在各个地区创建多模态神经影像数据库；基于多个统一的单模态影像分类预测模型对各个多模态神经影像数据库进行影像标签标注处理；将完成影像标签标注处理的各个多模态神经影像数据库与SL模型学习网络进行SL节点对接处理生成对应的数据库对接节点；基于SL模型学习网络按预设的最大训练次数M对多模态分类模型进行M次全节点模型训练；M次全节点模型训练结束时通过各个数据库对接节点获得多模态分类模型的最新模型参数模板。通过本发明可以降低模型训练难度、提高模型训练充分度，可以对所有地区模型使用机构的模型一致性进行保证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118397118B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410327070.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06T5/70 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明实施例涉及一种冠脉磁共振成像重建模型的处理方法和装置，所述方法包括：构建冠脉磁共振成像重建模型；对冠脉磁共振成像重建模型进行模型训练；模型训练结束后，使用磁共振扫描设备按配置的扫描序列类型对第一被试者进行全心三维冠脉成像扫描，并在扫描过程中基于预设的欠采样方式对得到的扫描序列数据进行K空间数据采样得到对应的第一欠采样K空间数据；并将第一欠采样K空间数据输入冠脉磁共振成像重建模型进行磁共振成像图重建和降噪处理得到对应的第一成像图；并基于第一成像图进行冠脉狭窄特征识别生成对应的第一识别报告。通过本发明可以缩短冠脉磁共振成像时长、提高成像清晰度。
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公开(公告)号：CN118490168B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410573338.X
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于冠脉磁共振成像预测血流储备分数的方法和装置，所述方法包括：构建预测模型并训练；训练后接收被测者的静息/充血成像序列、造影图、并构建血管树；并对静息/充血成像和血管树进行血管内壁边沿与中心线识别、并对血管树采样；并进行采样点静息/充血流量波形拟合；并根据各采样点的静息/充血流量波形进行CFR估算；并以各采样点的CFR值缩放静息流量波形；并将由各采样点的坐标、内径和缩放流量波形组成的采样点向量构成的向量序列输入预测模型进行预测；并基于预测向量和采样点集对血管树和造影图进行标记；并对完成标记的血管树和造影图进行显示。通过本发明可以提高被测舒适度、本发明可作为一种持续监测手段。
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公开(公告)号：CN118711833B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410760633.6
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的MCI病患用不同场景康复训练系统，属于康复训练技术领域，包括数据收集模块、数据处理模块、模型建立模块、预测分析模块及康复训练模块。本发明解决了现有的对于MCI病患的康复训练，不能对MCI病患进行不同场景的康复训练，不能对康复训练过程进行实时地调整优化，导致MCI病患康复训练效果差的问题，本发明根据不同场景的康复训练方案对MCI病患进行不同场景的康复训练，基于MC I病患的反馈信息对基于MCI病患的不同场景的康复训练方案进行调整优化，能对MCI病患进行不同场景的康复训练，能根据MCI病患的康复训练情况，对康复训练过程进行实时地调整优化，可提升MCI病患康复训练效果。
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公开(公告)号：CN116417135A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310132964.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G16H50/20 , A61B5/00 , A61B5/055 , G16H50/30 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于脑影像预测早期阿尔茨海默症类型的处理方法和装置，所述方法包括：接收第一脑影像集合；基于数据增强模型进行脑影像预处理；基于特征提取模型进行全脑三维结构特征提取并对得到的两个提取特征进行特征融合处理；基于认知障碍分类预测模型进行分类预测；当第二分类概率为最大分类概率且超过了预设阈值时基于早期阿尔茨海默症分类预测模型进行分类预测；进行预测数据输出处理。通过本发明可以提高预测便捷度和预测效率。
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公开(公告)号：CN118216899B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410327069.9
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于冠脉磁共振造影识别冠脉狭窄特征的处理方法和装置，所述方法包括：接收被试者个人信息；对被试者进行呼吸导航门控的3D sBTFE序列冠脉磁共振造影得到左、右冠脉亮血成像；并评估成像质量，并在评估不合格时继续造影直到合格为止；并在评估合格时根据亮血成像和个人信息进行冠脉狭窄趋势筛查；筛查结果为不狭窄时生成对应报告输出；筛查结果为狭窄时对被试者进行呼吸导航门控的DIRFSE序列冠脉磁共振造影得到左、右冠脉黑血成像，并评估成像质量，并在评估不合格时继续造影直到合格为止，并在评估合格时根据黑血成像进行冠脉斑块特征识别，并生成对应报告输出。通过本发明可以提高检查效率和识别质量。
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