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

Applicant: 复旦大学 ,  珠海复旦创新研究院

Inventor： 杨鸣 ,  罗强 ,  蒋李 ,  方文星

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。

公开(公告)号：CN113592762A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202010367777.7

申请日：2020-05-01

Applicant: 复旦大学

Inventor： 蒋李 ,  杨鸣 ,  方文星

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/187

Abstract: 本发明属于生物医药、医学影像技术领域，涉及一种快速全自动颅内动脉瘤辅助检测后处理系统及方法，本发明的系统包括图像预处理模块、图像自适应阈值分类模块、自动寻找血管种子点模块、血管分割模块、血管中心线提取、分段及分类模块、动脉瘤增强模块、动脉瘤筛选模块和动脉瘤显示模块。本发明可用于三种常见的的医学影像数据MRI、CT、3D‑DSA)全自动化的颅内动脉瘤的检测，且处理速度快。

公开(公告)号：CN113592764A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202010371199.4

申请日：2020-05-01

Applicant: 复旦大学

Inventor： 蒋李 ,  杨鸣 ,  方文星

IPC: G06T7/00 ,  G06T3/00 ,  G06T7/194 ,  G06T7/187 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明属于生物医药技术领域，涉及医学图像应用系统和方法，具体涉及一种可以识别和分割不同模态不同解剖部位动脉瘤的系统和方法。本发明包括模型训练部分或者模型预测部分，通过将目标血管段与正常血管三维表面分别建模并且进行比较，识别或者分割动脉瘤。本发明可提取和保留所有动脉瘤共同的形态学特征如，管壁结构的局限性或弥漫性扩张与膨出，使得深度学习的应用成为可能；并能显著地降低动脉瘤数据标注的工作量与难度，增加标注数据的质量与数量，增强深度学习方案的泛化能力。