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公开(公告)号:CN112101523A
公开(公告)日:2020-12-18
申请号:CN202010857268.2
申请日:2020-08-24
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Inventor: 耿道颖 , 于泽宽 , 陈泓亦 , 张军 , 尹波 , 李郁欣 , 吴昊 , 曹鑫 , 张海燕 , 胡斌 , 潘嘉炜 , 鲍奕仿 , 周书怡 , 陆怡平 , 耿辰 , 夏威 , 杨丽琴
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的CBCT图像跨模态预测CTA图像的卒中风险筛查方法和系统,包括:步骤1:构建循环对抗性生成网络模型;步骤2:通过CBCT图像及其对应的造影图像数据训练循环对抗性生成网络模型;步骤3:将测试图像输入至已训练好的循环对抗性生成网络模型,生成血管造影CT图像;步骤4:根据血管造影CT图像中颈动脉的形态、颈动脉狭窄程度及弯曲度预测卒中风险。本发明基于深度学习模型,将非增强CBCT图像转换为增强CT血管造影图像,进行颈动脉血管分割提取,量化计算颈动脉狭窄程度和弯曲度,进而预测脑卒中风险,为临床获取CTA图像及诊断提供了一种便捷、经济、高效的新途径。
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公开(公告)号:CN114240846A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111394790.2
申请日:2021-11-23
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种降低医学图像病灶分割结果假阳率的系统及方法,包括:模块M1:获取医学图像;模块M2:利用分割技术对获取的医学图像进行组织分割和病灶分割,分别得到第一组织区域和第一病灶区域;模块M3:对第一组织区域进行膨胀操作,得到第二组织区域;模块M4:对第一病灶区域与第二组织区域进行假阳性降低处理,得到第二病灶区域,第二病灶区域为降低假阳率病灶检测分割结果。通过医学图像分割的解剖组织结构和病灶的空间膨胀和卷积方法,解决了病灶分割结果假阳率高的问题,取得了提高病灶诊断正确性与分割精准度的效果。
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公开(公告)号:CN111815624A
公开(公告)日:2020-10-23
申请号:CN202010738520.8
申请日:2020-07-28
Applicant: 复旦大学附属华山医院
Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理算法的肿瘤间质比判定方法及系统,包括:步骤M1:读取肿瘤病理切片HE免疫组化图像;步骤M2:选取图像的平均灰度值和图像的模糊程度在预设范围内的图像;步骤M3:基于图像预处理算法对选取的图像进行预处理,得到预处理后的图像;步骤M4:对预处理后的图像进行分割;步骤M5:得到分割结果并标注,计算肿瘤间的质比。本发明大大增加了数据的准确度,提供了一套效率更高、精确度更高的肿瘤间质比的计算方式。
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