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公开(公告)号：CN119132482A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411310904.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 清华大学
IPC: G16H10/20 , G16H30/40 , G16H40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种不可切除肝细胞癌(uHCC)的预后决策系统，包括处理uHCC患者临床数据得到临床文本输入标记序列和CECT图像块输入标记序列；利用多个队列的文本输入标记序列和图像块输入标记序列训练得到多个预后预测模型，决策单元基于多个预后预测模型构建决策支持模型，提供多种治疗决策。本申请的决策系统帮助uHCC患者在多种可选治疗方案下构建最优治疗决策并预测相应的预后生存评分，为uHCC个性化精准治疗提供有力支持，以提高患者的非手术治疗效果与生存率。
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公开(公告)号：CN115641389A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211013557.X
申请日：2022-08-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开一种多对比度磁共振图像的生成方法、装置和可读存储介质，所述多对比度磁共振图像的生成包括以下步骤：基于脉冲时间不同的多组脉冲对目标对象进行数据采集得到信号，其中，每组所述脉冲包括T2准备脉冲以及反转恢复脉冲；根据所述信号，生成T1加权图像、T2加权图像、质子密度加权图像以及磁共振血管造影图像；对所述T1加权图像、所述T2加权图像、所述质子密度加权图像以及所述磁共振血管造影图像进行重建，得到多对比度磁共振图像。本发明缩短了多对比度磁共振图像的生成时间，且不同图像相互配准。
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公开(公告)号：CN114494493A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210056030.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及断层图像重建技术领域，特别地涉及一种断层图像重建方法、装置、可读存储介质和电子设备，该方法包括：采集断层扫描得到的待重建图像数据；利用预先训练的基于深度学习的非均匀傅里叶变换重建网络，将待重建图像数据在局部通路和全局通路进行数据填补处理，并融合得到重建的断层图像；从而直接优化非均匀傅里叶变换操作，使用深度学习方法根据大量数据自适应地学习卷积核，并获取空间频率域(即采集域)的局部和全局关联，更好地恢复数据，以得到质量好的无伪影重建图像。
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公开(公告)号：CN113391250A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110778044.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供的一种组织属性的多参数定量测试系统及其方法，扫描模块，用于基于预设序列对受试者进行扫描，其中，所述预设序列包括翻转恢复准备IR脉冲、T2准备脉冲和一系列激发脉冲；采集模块，用于在扫描的过程中，采集单梯度回波数据和多梯度回波数据，其中，所述单梯度回波数据和所述多梯度回波数据包括采样辐条；重建模块，用于基于所述单梯度回波数据中不同T2准备脉冲T2prep、不同翻转时刻TI对应的采样辐条进行重建得到包括T2和T1的多个第一加权图像，并基于所述多梯度回波数据中不同采集时刻TE对应的采样辐条进行重建得到T2*的多个第二加权图像；拟合模块，用于基于所述第一加权图像进行拟合得到组织的T2值和T1值，并基于所述第二加权图像进行拟合得到组织的T2*值。
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公开(公告)号：CN114494493B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210056030.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及断层图像重建技术领域，特别地涉及一种断层图像重建方法、装置、可读存储介质和电子设备，该方法包括：采集断层扫描得到的待重建图像数据；利用预先训练的基于深度学习的非均匀傅里叶变换重建网络，将待重建图像数据在局部通路和全局通路进行数据填补处理，并融合得到重建的断层图像；从而直接优化非均匀傅里叶变换操作，使用深度学习方法根据大量数据自适应地学习卷积核，并获取空间频率域(即采集域)的局部和全局关联，更好地恢复数据，以得到质量好的无伪影重建图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118379383A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410525641.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种基于傅里叶卷积的磁共振图像重建方法及装置，方法利用图像重建模型进行磁共振图像的图像重建，图像重建包括对待重建磁共振图像进行特征提取得到多个目标特征图；对各目标特征图进行空间域至频域的转换后进行傅里叶卷积计算得到各目标特征图对应的待转换特征图，将各待转换特征图进行频域至空间域的转换得到各傅里叶卷积特征图；对所有的傅里叶卷积特征图进行逐点卷积得到逐点卷积特征图；对逐点卷积特征图进行特征合并得到重建后磁共振图像。根据本公开实施例提供的基于傅里叶卷积的磁共振图像重建方法及装置能够很好地去除欠采样磁共振扫描中的混叠伪影，提升重建后磁共振图像精度，同时具有全局感受野和低计算复杂性。
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公开(公告)号：CN113391250B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110778044.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本申请提供的一种组织属性的多参数定量测试系统及其方法，扫描模块，用于基于预设序列对受试者进行扫描，其中，所述预设序列包括翻转恢复准备IR脉冲、T2准备脉冲和一系列激发脉冲；采集模块，用于在扫描的过程中，采集单梯度回波数据和多梯度回波数据，其中，所述单梯度回波数据和所述多梯度回波数据包括采样辐条；重建模块，用于基于所述单梯度回波数据中不同T2准备脉冲T2prep、不同翻转时刻TI对应的采样辐条进行重建得到包括T2和T1的多个第一加权图像，并基于所述多梯度回波数据中不同采集时刻TE对应的采样辐条进行重建得到T2*的多个第二加权图像；拟合模块，用于基于所述第一加权图像进行拟合得到组织的T2值和T1值，并基于所述第二加权图像进行拟合得到组织的T2*值。
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公开(公告)号：CN114299185A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111663311.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种磁共振图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质。磁共振图像生成方法包括：采集对待测目标进行磁共振扫描得到的K空间数据；基于K空间数据和用于图像重建和参数拟合以生成图像的重建框架进行处理，重建框架为嵌入有物理模型以及已训练神经网络的稀疏低秩模型；获取重建框架最终输出的T1加权图像和T1量化图像。采用本发明，可以得到精确的T1加权图像和T1量化图像，图像质量高。
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公开(公告)号：CN114299185B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111663311.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种磁共振图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质。磁共振图像生成方法包括：采集对待测目标进行磁共振扫描得到的K空间数据；基于K空间数据和用于图像重建和参数拟合以生成图像的重建框架进行处理，重建框架为嵌入有物理模型以及已训练神经网络的稀疏低秩模型；获取重建框架最终输出的T1加权图像和T1量化图像。采用本发明，可以得到精确的T1加权图像和T1量化图像，图像质量高。
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公开(公告)号：CN118379383B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410525641.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种基于傅里叶卷积的磁共振图像重建方法及装置，方法利用图像重建模型进行磁共振图像的图像重建，图像重建包括对待重建磁共振图像进行特征提取得到多个目标特征图；对各目标特征图进行空间域至频域的转换后进行傅里叶卷积计算得到各目标特征图对应的待转换特征图，将各待转换特征图进行频域至空间域的转换得到各傅里叶卷积特征图；对所有的傅里叶卷积特征图进行逐点卷积得到逐点卷积特征图；对逐点卷积特征图进行特征合并得到重建后磁共振图像。根据本公开实施例提供的基于傅里叶卷积的磁共振图像重建方法及装置能够很好地去除欠采样磁共振扫描中的混叠伪影，提升重建后磁共振图像精度，同时具有全局感受野和低计算复杂性。
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