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公开(公告)号：CN109242816B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201710551743.1
申请日：2017-07-07
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及非侵入式的静息态磁共振影像学辅助判定方法，具体涉及一种对脑胶质瘤WHO病理级别进行非侵入式的静息态磁共振影像学辅助判定方法，本发明方法，通过静息态功能影像及高精度的结构影像，进行辅助运动功能区的对侧定位，并通过Logistic模型，判定脑胶质瘤病理级别，结果显示，能实现高精度的无创的基于影像学的脑胶质瘤病理评级，本方法尤其适用于脑语言、运动功能区胶质瘤患者，可用于指导干预治疗方案选择等。
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公开(公告)号：CN108065933B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201610998725.3
申请日：2016-11-14
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种对大脑辅助运动区进行功能定位的技术，尤其涉及一种利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区的方法。本发明利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区，采用机器学习算法实现辅助运动区的高精度定位，并且在多个数据上进行算法有效性和可靠性验证，充分考虑脑瘤患者的临床状态，只需要被定位人员的最低参与度，既可用于健康人和脑肿瘤患者的脑辅助运动功能区定位，本方法能克服基于任务范式的磁共振定位技术对脑功能区往往只能有限激活，尤其是脑瘤患者的任务执行度普遍较差时无法很好满足临床需要的缺点。
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公开(公告)号：CN108961259B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201710377307.7
申请日：2017-05-25
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: G06T7/11 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及对大脑辅助运动区进行功能定位的技术，尤其涉及一种利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区的方法。本发明利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区，采用机器学习算法实现辅助运动区的高精度定位，并且在多个数据上进行算法有效性和可靠性验证，充分考虑脑瘤患者的临床状态，只需要被定位人员的最低参与度，既可用于健康人和脑肿瘤患者的脑辅助运动功能区定位，本方法能克服基于任务范式的磁共振定位技术对脑功能区往往只能有限激活，尤其是脑瘤患者的任务执行度普遍较差时无法很好满足临床需要的缺点。
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公开(公告)号：CN108065933A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201610998725.3
申请日：2016-11-14
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种对大脑辅助运动区进行功能定位的技术，尤其涉及一种利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区的方法。本发明利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区，采用机器学习算法实现辅助运动区的高精度定位，并且在多个数据上进行算法有效性和可靠性验证，充分考虑脑瘤患者的临床状态，只需要被定位人员的最低参与度，既可用于健康人和脑肿瘤患者的脑辅助运动功能区定位，本方法能克服基于任务范式的磁共振定位技术对脑功能区往往只能有限激活，尤其是脑瘤患者的任务执行度普遍较差时无法很好满足临床需要的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109242816A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201710551743.1
申请日：2017-07-07
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及非侵入式的静息态磁共振影像学辅助判定方法，具体涉及一种对脑胶质瘤WHO病理级别进行非侵入式的静息态磁共振影像学辅助判定方法，本发明方法，通过静息态功能影像及高精度的结构影像，进行辅助运动功能区的对侧定位，并通过Logistic模型，判定脑胶质瘤病理级别，结果显示，能实现高精度的无创的基于影像学的脑胶质瘤病理评级，本方法尤其适用于脑语言、运动功能区胶质瘤患者，可用于指导干预治疗方案选择等。
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公开(公告)号：CN108961259A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201710377307.7
申请日：2017-05-25
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
CPC classification number: G06T7/11 , G06K9/6269 , G06T2207/10088 , G06T2207/30016 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及对大脑辅助运动区进行功能定位的技术，尤其涉及一种利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区的方法。本发明利用静息态功能磁共振成像技术自动定位辅助运动区，采用机器学习算法实现辅助运动区的高精度定位，并且在多个数据上进行算法有效性和可靠性验证，充分考虑脑瘤患者的临床状态，只需要被定位人员的最低参与度，既可用于健康人和脑肿瘤患者的脑辅助运动功能区定位，本方法能克服基于任务范式的磁共振定位技术对脑功能区往往只能有限激活，尤其是脑瘤患者的任务执行度普遍较差时无法很好满足临床需要的缺点。
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公开(公告)号：CN113989193A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111161321.6
申请日：2021-09-30
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种脑白质纤维束追踪方法，包括以下步骤：建立脑白质纤维束追踪数学模型，输入任意需要追踪的脑白质纤维束的起始体素，根据已建立的数学模型输出最终的脑白质纤维束追踪结果。本发明的一种脑白质纤维束追踪方法，使用预训练的模型对较少磁共振梯度方向采集的数据进行处理，得到较好的纤维束追踪效果。
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公开(公告)号：CN108013933A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711335659.2
申请日：2017-12-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的大脑功能影像定位方法，针对胶质瘤患者脑功能区空间位置的个体差异，利用先进的机器学习算法，将弹性网络算法嵌入集成学习框架，实现了个体化模型生成，构建出因人而异的脑功能区定位器，真正实现了个体化定位，可以在手术中更好的保护脑功能，对每例患者构建个体化脑功能定位模型，提高了定位精度，同时实现无创的脑功能区定位，并不需要患者配合任务态，有利于保护危重病人脑功能。
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公开(公告)号：CN108013933B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201711335659.2
申请日：2017-12-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的大脑功能影像定位方法，针对胶质瘤患者脑功能区空间位置的个体差异，利用先进的机器学习算法，将弹性网络算法嵌入集成学习框架，实现了个体化模型生成，构建出因人而异的脑功能区定位器，真正实现了个体化定位，可以在手术中更好的保护脑功能，对每例患者构建个体化脑功能定位模型，提高了定位精度，同时实现无创的脑功能区定位，并不需要患者配合任务态，有利于保护危重病人脑功能。
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