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公开(公告)号：CN118628498B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411110253.4
申请日：2024-08-14
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种脑磁共振图像的脑损伤区域检测方法、装置和设备，涉及图像处理技术领域。本发明先获取婴幼儿的历史脑磁共振图像作为样本图像并标注，以及提取其T1WI和T2WI成像序列得到训练数据，再基于ResNet网络，将卷积增强模块和多个Basic Block模块依次串联形成支路，将两个所说的支路并联形成双分支结构，并在双分支结构后串联交叉模态注意力模块、多个Basic Block模块和分类层，构建改进型ResNet网络模型，之后对其训练得到脑损伤检测模型，最后提取待检测的婴幼儿的脑磁共振图像的不同成像序列，并通过脑损伤检测模型进行检测。本发明对婴幼儿的磁共振图像中脑损伤区域检测准确度较高。
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公开(公告)号：CN118781094A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411122455.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种局灶性白质损伤的检测方法、装置、设备及介质，涉及磁共振成像技术领域，包括：将各脑部区域标注图像使用第一全卷积网络分割模型进行训练，获取第一分割模型；将局灶性白质损伤标注图像使用第二全卷积网络分割模型进行训练，获取第二分割模型；将磁共振扫描图像输入第一分割模型进行分割，获取脑部区域图像；将磁共振扫描图像输入第二分割模型进行分割，获取局灶性白质损伤图像；将脑部区域图像和局灶性白质损伤图像结合，获取各脑部区域下的局灶性白质损伤结果。本发明能够将磁共振图像按脑部分区获取局灶性白质损伤后进行量化分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117694865A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311423319.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
Abstract: 本申请实施例涉及图像处理和人工智能技术领域，特别涉及一种基于脑MRI图像和机器学习的脑瘫早期预测方法及系统，该方法包括以下步骤：首先，基于脑MRI数据集，确定若干个与脑瘫高度相关的关键脑区；将脑MRI数据集中不同层厚的MRI数据重建为薄层MRI数据；然后，将薄层MRI数据中的图像进行预处理，得到图像数据；并对关键脑区进行分割，得到分割后的关键脑区；在分割后的关键脑区范围内，对脑MRI数据集的影像组学特征依次进行特征提取、筛选，得到重要特征；最后，将重要特征输入机器学习模型，基于分类标签进行疾病分类，得到有无脑瘫的分类结果。本申请提供的方法通过对关键脑区的分割和特征提取，并结合机器学习算法，实现对脑瘫的早期智能预测。
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公开(公告)号：CN111281414A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010089446.1
申请日：2020-02-13
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC: A61B6/04
Abstract: 本发明公开了影像科用肢体定位器，包括底板、螺栓、放置机构、限位套、驱动机构、移动机构、夹紧机构，该影像科用肢体定位器，首先医护人员通过对放置机构的使用，可将患者的头部进行定位处理，医护人员再通过对限位套的使用，以此将患者抬起后的双臂进行定位处理，即将患者的乳腺部位充分的暴露于外界，医护人员再通过对驱动机构以及移动机构的配合使用，使得夹紧机构将患者双臂定位后的状态进行夹紧固定处理，由此可知，通过使用本申请中的装置，确保了患者乳腺的检查效果。
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公开(公告)号：CN118628498A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411110253.4
申请日：2024-08-14
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种脑磁共振图像的脑损伤区域检测方法、装置和设备，涉及图像处理技术领域。本发明先获取婴幼儿的历史脑磁共振图像作为样本图像并标注，以及提取其T1WI和T2WI成像序列得到训练数据，再基于ResNet网络，将卷积增强模块和多个Basic Block模块依次串联形成支路，将两个所说的支路并联形成双分支结构，并在双分支结构后串联交叉模态注意力模块、多个Basic Block模块和分类层，构建改进型ResNet网络模型，之后对其训练得到脑损伤检测模型，最后提取待检测的婴幼儿的脑磁共振图像的不同成像序列，并通过脑损伤检测模型进行检测。本发明对婴幼儿的磁共振图像中脑损伤区域检测准确度较高。
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公开(公告)号：CN116013509A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310114676.2
申请日：2023-02-13
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
Abstract: 本发明公开了一种基于思维脑图的病征全面性辅助分析方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、获取运用病患放射性影像和病患病史数据进行疾病诊断的历史诊断数据，基于历史诊断数据进行深度学习得到疾病诊断思路测算模型；步骤S2、基于疾病诊断思路测算模型对目标对象进行诊断思路测算，并将目标对象的诊断思路进行思维脑图建立得到疾病诊断思维脑图。本发明基于疾病诊断思路测算模型对目标对象进行诊断思路测算，并将目标对象的诊断思路进行思维脑图建立得到疾病诊断思维脑图，利用思维脑图的简单化、逻辑化和可视化实现疾病病征的全面性分析，并且嵌套到PACS上，便可做到根据核心关键点构建出一套可视化的诊断思路及疾病诊断建议，供临床疾病精准诊断。
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