公开(公告)号：CN119887844A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411975828.9

申请日：2024-12-30

Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 ,  浙江大学

Inventor： 张东祥 ,  董太行 ,  付钰 ,  谢钟乐 ,  杨定裕

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请涉及基于统一成像化数据建模的车辆轨迹恢复方法和设备，方法包括：获取待恢复轨迹的候选点和第一图像，第一图像包含待恢复轨迹所在路网的拓扑结构；根据候选点的位置信息将候选点映射至第一图像，并根据候选点的时间信息得到第一图像中候选点对应像素的灰度值，得到第二图像；根据第二图像预测得到待恢复轨迹的第一轨迹预测图像。采用本方法能够解决车辆轨迹恢复精度低、适用性差的问题。

公开(公告)号：CN119296759A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411176148.0

申请日：2024-08-26

Applicant: 浙江大学滨江研究院 ,  浙江大学

Inventor： 张宏 ,  刘昀博 ,  付钰 ,  于祥 ,  薛乐

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/20 ,  G16H15/00 ,  G06T11/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06F3/04845 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  A61B6/03 ,  A61B6/50

Abstract: 本发明公开了一种普适性医学影像辅助诊断系统，包括：超低放射性成像模块，该模块采用了3D CycleGAN网络作为PET图像重建的基本骨架；癫痫病灶定位分析模块，该模块基于深度学习中的自适应医学影像分割框架；用户界面，该用户界面用于提供图形化操作界面，支持多种交互方式，以满足不同医生的使用习惯；数据存储与管理模块，该模块负责系统中所有医学影像数据和相关信息的存储、备份和管理，具备数据检索和查询功能，支持远程访问和共享。本发明的普适性医学影像辅助诊断系统，不仅能够显著降低患者的辐射暴露，还能提高病灶定位的准确性和可靠性，为癫痫等神经系统疾病的诊断和治疗提供有力的技术支持。

公开(公告)号：CN116681951A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310725428.1

申请日：2023-06-19

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 付钰 ,  董舜杰 ,  卓成 ,  张宏

IPC: G06V10/764 ,  G16H50/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明属于医疗影像工程和肺炎技术领域，具体涉及一种基于深度学习的肺炎X射线肺部图像分类系统，该系统包括：X射线肺部图像数据预处理模块；可变形卷积的互信息最大化模块包括互信息最大化网络和可变形特征提取网络：将肺部图像输入可变形特征提取网络，并通过互信息最大化网络计算输入图像和其高维特征的互信息；混合高阶矩特征模块：将肺部图像的高维特征作为输入，得到肺炎X射线肺部图像的混合高阶矩特征；多专家不确定检测模块：通过多专家诊断病症得到网络模型；例外病例收录模块：用于发现少数特殊病例。该系统在诊断时给予预测结果的不确定度，能有效减小误诊率并提高心室分类的准确度和效率，并具有较高的鲁棒性。

公开(公告)号：CN116309333A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310090257.X

申请日：2023-02-09

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 付钰 ,  黄岩岩 ,  卓成 ,  张宏 ,  薛乐

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/194 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06T11/00 ,  G16H70/60 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的WSI图像弱监督病理分析方法，包括:步骤1、对原始WSI图像中的前景区域和背景区域进行阈值分割操作，并以是否存在病变对原始WSI图像进行标签标注，保留前景区域中的图像内容，与对应的原始WSI图像以及对应的标签组成数据集；步骤2、构建用于强化分析WSI图像信息的神经网络，神经网络包括预处理模块，patch划分模块，特征提取与分析模块，注意力模块以及实例聚类模块；步骤3、对神经网络进行训练，获得WSI图像处理模型；步骤4、将待处理的WSI图像输入至WSI图像处理模型中，输出带有病理区域图像强化的WSI图像。本发明还提供一种WSI图像弱监督病理分析装置。本发明方法识别精度高，具有数据有效性、可解释性以及强适应性。

公开(公告)号：CN113808106A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202111091767.6

申请日：2021-09-17

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卓成 ,  付钰 ,  田梅 ,  张宏 ,  廖懿 ,  薛乐 ,  董舜杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/33 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超低剂量PET图像重建系统及方法，系统包括：PET与MRI配准与标准化模块，对PET和MRI图像进行配准与标准化；移位预测网络模块，对被试者三维脑图像数据拆解成的堆叠的二维图像切片间的结构信息做充分探索并预测出移位数值；空间可变聚合模块，通过可变卷积与移位数值捕捉每张切片相对于其临近切片的代谢残差值，从而达到低剂量图像预强化的目的，加速后续模块执行的效率和提升性能；基于CNN和自适应调权损失的双模态融合编码模块，对预强化的超低剂量PET和MRI切片进行融合；基于生成对抗网络，确保合成全剂量PET图像过程的准确性和高效性，同时进一步提高对图像的语义理解能力。

公开(公告)号：CN114359310B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202210035567.7

申请日：2022-01-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 董舜杰 ,  潘子宣 ,  卓成 ,  付钰

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的3D心室核磁共振视频分割优化系统，该系统通过深度时空可变形卷积融合模块TDAM获取MRI视频段中高维图像特征；利用增强可变形卷积注意力网络TDAM得到的高维图像特征中时空信息，将不同尺度的特征图融合后输出带有多尺度信息的特征图；通过概率噪声校正模块PNCM得到高维图像特征的分布，输出包含分布均值和方差信息的嵌入向量；EDAN输出的特征图与PNCM输出的嵌入向量扩展后进行拼接卷积得到预测结果。利用训练好的网络模型对新输入的3D心室MRI视频直接进行分割，通过引入多帧图像补偿、可变形卷积以及多尺度注意力机制，能有效地提高心室分割的准确度和效率，并具有较高的鲁棒性。

公开(公告)号：CN117982104A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410142638.2

申请日：2024-02-01

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 张宏 ,  付钰 ,  黄岩岩 ,  薛乐 ,  刘昀博 ,  卓成

IPC: A61B5/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明公开了一种基于最优传输理论的脑龄评估方法，包括：步骤1、设计端到端神经网络架构，包括OTFPF模块、3D OL‑ConvNeXt模块和融合模块。步骤2、在前三个路径中，每个路径包含四个3D OL‑ConvNeXt模块。步骤3、将3D FPFN输出的特征金字塔通过OTEM进行融合，OTEM采用Kantorovich公式。步骤4、引入新的被试者水平排序损失，采用线性规划和强凸正则化技术，将排名操作转换为可有效优化的投影运算，用于优化网络。损失函数由被试者水平排序损失和均方误差损失组成，其中被试者水平排序损失可通过soft ranking策略实现高效计算。步骤5、将四个路径的输出连接，并通过多层感知器(MLP)生成最终的脑龄估计结果。

公开(公告)号：CN116433590A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310168586.1

申请日：2023-02-27

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 付钰 ,  卓成 ,  张宏 ,  薛乐

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G16H50/20 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于功能磁共振图像的精神障碍群体全脑功能分析方法，包括：步骤1、获取包含精神障碍群体和正常群体的人脑rs‑fMRI影像数据；步骤2、对所述人脑rs‑fMRI影像数据进行预处理，获得对应的人脑rs‑fMRI数据；步骤3、基于BOLD信号时间点对导入数据的脑模版中的脑区数据进行提取，获得对应的时序数据矩阵；步骤4、对步骤3获得的时序数据矩阵进行解析，构造脑网络连接矩阵；步骤5、将步骤4获得的脑网络连接矩阵，通过预构建的分析通道进行分析；步骤6、基于步骤5的分析结果，生成可视化的全脑磁共振指导图像。本发明还提供了一种精神障碍群体全脑功能分析系统。本发明提供的方法可以为精神障碍患者治疗提供有效的全脑磁共振指导诊断图像、指标。

公开(公告)号：CN113808106B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202111091767.6

申请日：2021-09-17

Applicant: 浙江大学

Inventor： 田梅 ,  卓成 ,  付钰 ,  张宏 ,  廖懿 ,  薛乐 ,  董舜杰

IPC: G06T11/00 ,  G06T7/33 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

公开(公告)号：CN118629673A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410142635.9

申请日：2024-02-01

Applicant: 浙江大学滨江研究院

Inventor： 张宏 ,  付钰 ,  刘昀博 ,  张喆 ,  薛乐 ,  卓成

IPC: G16H70/60 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0442 ,  A61B5/00 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明公开了解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，包括：步骤1、使用Leipzig Study for Mind‑Body‑Emotion Interactions(LEMON)公共数据库采集的静息态功能性磁共振成像(rs‑fMRI)数据作为分析样本；步骤2、使用Data Processing&Analysis for Brain Imaging(DPABI)软件对rs‑fMRI进行预处理；步骤3、使用分量级长短时记忆网络(cLSTM)为每个脑区域构建基于NGC的功能连接(FC)矩阵；步骤4、在脑区域尺度和子网络尺度上定义了因果影响流。步骤5、应用错误发现率(FDR)校正来控制多重比较下的误差，设置配对比较的阈值，通常要求p值小于0.05。使用置换检验或t检验来进行组间分析，并在不同脑网络尺度上比较组间NGC相互作用的差异性。