公开(公告)号：CN114862797B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202210494434.6

申请日：2022-05-07

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  刘振宇 ,  刘相宇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06V10/25 ,  G06V10/56 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G16B20/50 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和设备，旨在解决现有的数字病理图像处理方法忽略了与患者预后相关的关键分子标志物提供的额外信息导致了分析准确度不足的问题。包括：进而提取感兴趣区域图像并划分颜色标准化矩形切块；通过深度残差卷积神经网络获取切块深层特征信息；将来源相同患者的切块深层特征信息进行合并；通过相关性分析方法提取各分子标志物等级的顶部特征，构建基于机器学习的标志物等级预测模型；通过所述基于机器学习的标志物等级预测模型预测患者的标志物等级，辅助决策。本发明通过将预测得到的分子标志物等级作为预后决策因子，提高了自动化诊断的准确性。

公开(公告)号：CN114821057B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202210460043.2

申请日：2022-04-24

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 杜洋 ,  田捷 ,  王宇 ,  安羽 ,  尹琳 ,  梁倩

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明属于MPI图像分割领域，具体涉及了一种基于局部最大值点阈值膨胀的MPI图像分割方法、系统及设备，旨在解决的问题。本发明包括：基于阈值分割方法，区分待分割MPI图像的前景信号和背景信号；通过K‑means聚类方法对所述前景MPI图像信号聚类，获得不同类别的聚类中；选择各聚类中心设定区域的邻域像素，并获取各聚类的局部最大信号强度点所在位置；分别基于各聚类的局部最大信号强度点所在位置，结合各位置对应的信号强度，进行阈值膨胀操作，获得各聚类的膨胀区域；合并各聚类的膨胀区域，获得待分割MPI图像的分割结果。本发明基于局部最大值点的阈值膨胀MPI图像分割方法，实现了鲁棒且准确的MPI图像分割，降低MPI图像分割所存在的选择性偏差的影响。

公开(公告)号：CN119180882A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411678669.6

申请日：2024-11-22

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  王炳烨 ,  惠辉 ,  卫泽琛 ,  杨鑫

IPC: G06T11/00 ,  G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种数理信息驱动的磁粒子成像梯度重建方法、模型训练方法及系统，涉及人工智能技术领域，尤其涉及生物医学分子影像、磁粒子成像重建技术领域。该方法包括：将系统矩阵和针对待成像对象的响应信号输入条件生成模型，输出条件参考信息；循环执行如下操作，得到针对待成像对象的目标重建图像；以初始推理图像作为当前推理图像，将当前推理图像和条件参考信息输入条件梯度估计模型，输出当前估计图像；将系统矩阵和响应信号输入数理信息迭代提取模型，输出当前数理信息；将当前估计图像和当前数理信息输入数理信息变换驱动模型，输出优化后的估计图像，并以优化后的估计图像作为当前推理图像循环执行如上操作。

公开(公告)号：CN118903569B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411404426.3

申请日：2024-10-10

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  王玥琦 ,  惠辉 ,  朱涛 ,  刘思佳

IPC: A61L31/08 ,  A61L31/10 ,  A61L31/02 ,  A61L31/06 ,  A61L31/16 ,  A61L31/18

Abstract: 本发明提供了一种活性氧消耗型磁粒子涂层食管支架及其制备方法，属于生物医用食管支架技术领域。该活性氧消耗型磁粒子涂层食管支架包括：自膨式支架；以及位于自膨式支架表面的活性氧消耗型磁粒子涂层，活性氧消耗型磁粒子涂层包括依次键合的活性氧可降解多肽、交联剂和磁性纳米颗粒；其中，活性氧可降解多肽的序列为SEQ ID No:1、SEQ ID No:2或SEQ ID No:3。

公开(公告)号：CN119048354A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411050278.X

申请日：2024-08-01

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 杜洋 ,  田捷 ,  耿旭晴 ,  苏磊 ,  梁倩

IPC: G06T3/4076 ,  G06T3/4046

Abstract: 本发明公开了一种系统矩阵的数据校准方法及装置，涉及系统矩阵的数据校准技术领域，其中，方法，获取目标系统矩阵SM对应的目标图像后，将目标SM对应的目标图像输入目标SM校准网络，得到目标SM对应的目标图像的校准结果，目标SM校准网络是预先训练好的神经网络，目标SM校准网络包括：数字编码单元、特征提取与非线性映射单元、上采样重建单元。本发明可以实现对目标SM对应的低分辨率目标图像进行校准得到目标SM对应的高分辨率目标图像，并且目标SM的校准效率高且校准质量好，最终还有利于降低目标SM重建出图像的损失率。

公开(公告)号：CN118469856A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410677263.X

申请日：2024-05-29

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  胡振华 ,  符礼丹

IPC: G06T5/70 ,  A61B5/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种荧光成像方法和荧光成像装置，该方法包括获取信号积累荧光图像；将信号积累荧光图像输入至经训练的荧光成像模型，输出降噪后的目标荧光图像，其中，荧光成像模型是根据可导梯度下降模型和自适应门控降噪网络构建的，本公开的荧光成像方法有效提升了近红外荧光成像技术的成像精度，可以广泛应用于血管成像、神经成像、肿瘤边界成像等领域。

公开(公告)号：CN118415566A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410895991.8

申请日：2024-07-05

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  胡振华 ,  符礼丹 ,  史小静 ,  鲍杰

IPC: A61B1/04 ,  A61B1/00 ,  A61B1/06 ,  A61B1/07 ,  A61B1/273 ,  A61B1/31

Abstract: 本发明提供了一种内窥式近红外二区多谱段荧光成像方法及装置，可以应用于生物医学光学分子影像领域。该方法包括：在待测胃肠道内发射白光和激发光，根据白光的探测范围和激发光的探测范围，分别利用白光相机、近红外一区荧光相机和近红外二区荧光相机对待测胃肠道进行并行图像采集，得到白光图像、近红外一区荧光图像和近红外二区荧光图像；分别对近红外一区荧光图像和近红外二区荧光图像进行伪色彩映射处理，得到近红外一区伪色彩荧光图像和近红外二区伪色彩荧光图像；根据近红外一区伪色彩荧光图像和近红外二区伪色彩荧光图像，对白光图像进行叠加处理，得到目标近红外一区荧光图像、目标近红外二区荧光图像和目标近红外多谱段融合荧光图像。

公开(公告)号：CN118096504A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410345124.7

申请日：2024-03-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  胡振华 ,  于晓明 ,  史小静

IPC: G06T3/04 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供了一种基于StyleGAN的近红外二区荧光图像转换方法和系统、电子设备以及存储介质。该方法包括：训练近红外二区b域图像生成器StyleGAN，将训练好的StyleGAN冻结参数；获取近红外二区a域图像和b域图像，近红外二区b域图像共两组样本集；将两组样本依次经过编码器和预训练的StyleGAN，分别得到转换的近红外二区b域图像，重构的近红外二区b域图像。为了借助StyleGAN强大的生成能力，编码器编码图像到其隐空间学习内容语义特征和风格特征的编码表示。在无监督场景和仅在目标域预训练的StyleGAN中实现了近红外二区荧光图像的转换，提高了图像的清晰度，促进了荧光成像的临床转化。

公开(公告)号：CN114022615B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202111328778.1

申请日：2021-11-10

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  尹琳 ,  王坤 ,  张鹏

IPC: G06T17/00 ,  G06F17/17 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明属于磁粒子成像领域，具体涉及了一种基于贝叶斯框架的三维磁粒子成像重建方法、系统和设备，旨在解决现有的技术随着分辨率提高带来的系统矩阵复杂度过高难以实时进行成像的问题。本发明包括：通过校准程序获得系统矩阵并基于测量信号、待重建的磁纳米粒子浓度和所述系统矩阵构建MPI重建逆问题，将MPI重建逆问题在贝叶斯框架下转化为最大后验概率估计问题，引入磁纳米粒子分布的稀疏先验和噪声分布的Gamma先验，通过求解待重建的磁纳米粒子浓度的最大后验概率分布进而获得磁纳米粒子的浓度分布完成重建。本发明加快了超大系统矩阵维度下的重建速度和重建实时性，提高重建精度，进一步提升MPI成像系统的实用性和临床转化潜力。

公开(公告)号：CN117788630A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410218006.X

申请日：2024-02-28

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  李蕾 ,  冯欣 ,  刘晏君

IPC: G06T11/00 ,  G06T3/4076

Abstract: 本发明属于生物医学成像技术领域，具体涉及一种基于脉冲方波激励的超分辨磁粒子成像方法及系统，旨在解决现有的脉冲磁粒子成像的分辨率依然较低的问题。本方法包括：组成单像素超分辨系统矩阵；采集待成像对象的磁粒子信号，作为第一信号；对第一信号校正并截取校正后的第一信号的波形的上升段和持平段的磁粒子信号，作为第二信号；将第二信号对时间积分，按聚焦场的磁场自由点位置进行网格填充，得到初步重建图像；获取初步重建图像的一个非零像素并截取非零像素对应信号的持平段，作为第三信号；结合单像素超分辨系统矩阵将第三信号分解为不同偏置场下的粒子信号，进而得到超分辨的磁粒子重建图像。本发明提升了现有的脉冲磁粒子成像的分辨率。