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

Inventor： 杨健 ,  贾真 ,  李贤军 ,  黄婷婷 ,  卞益同 ,  金超

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。

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

Inventor： 杨健 ,  贾真 ,  李贤军 ,  黄婷婷 ,  卞益同 ,  金超

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。

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

Inventor： 杨健 ,  黄婷婷 ,  贾真 ,  李贤军 ,  金超 ,  卞益同 ,  刘聪聪 ,  王苗苗 ,  冯钰莹

IPC: A61B5/055 ,  A61B5/00 ,  G16H50/20 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764

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。

公开(公告)号：CN309298777S

公开(公告)日：2025-05-20

申请号：CN202430379095.7

申请日：2024-06-20

Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院

Designer： 杨健 ,  李贤军 ,  卞益同 ,  贾真 ,  白璐 ,  陈天骄 ,  吴亮 ,  王歌亮 ,  韩阳阳

Abstract: 1.本外观设计产品的名称：经颅磁刺激仪的儿童座椅。
2.本外观设计产品的用途：在儿童做经颅磁刺激治疗时供儿童坐着。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。