-
公开(公告)号：CN117637185B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202410103576.4
申请日：2024-01-25
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于影像的颅咽管瘤治疗辅助决策方法、系统及设备。包括获取颅咽管瘤患者脑部影像；将所述脑部影像输至训练好的预测模型中得到CAF预测含量；基于所述CAF预测含量给予患者治疗决策；其中，训练好的预测模型训练过程为：获取颅咽管瘤患者术前影像及病理结果的CAF含量数据集；对所述术前影像进行分割得到感兴趣区域特征；将所述感兴趣区域特征、所述病理结果的CAF含量输至模型中，所述模型学习所述感兴趣区域特征与所述CAF含量之间的映射关系，通过多次迭代更新后得到预测模型。本申请通过颅咽管瘤的影像给予患者治疗决策，提供了一种无创治疗方式，具有很好临床价值。
-
公开(公告)号：CN117838365A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311806611.0
申请日：2023-12-26
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本发明提供一种小鼠动静脉血管联合显像方法，包括：在完成手术准备的小鼠腹部切口，打开小鼠腹腔，分离并充分暴露小鼠的腹主动脉和下腔静脉；在小鼠腹主动脉上切口并插入导管；经导管向小鼠腹主动脉内依次灌注缓冲液和生物样本固定液；经导管向小鼠腹主动脉内灌注由溶剂、明胶微粒和着色组分A混合构成的静脉显色灌注液；明胶微粒的相对分子质量范围在50000～100000；经导管向小鼠腹主动脉内灌注由溶剂、乳胶微粒和着色组分B混合构成的动脉显色灌注液；乳胶微粒的粒径范围在0.8‑1.2μm；着色组分A与所述的着色组分B之间存在肉眼可识别的色差。本发明所述的方法能够清楚地显示小鼠脑部动脉和静脉结构，并实现动脉和静脉之间的显著区分。
-
公开(公告)号：CN116912214A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310890952.4
申请日：2023-07-19
申请人： 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本披露公开了一种用于对动脉瘤检测图像进行分割的方法、设备及存储介质。该方法包括：获取动脉瘤检测图像；利用Unet3+粗分割模型处理动脉瘤检测图像，以得到感兴趣区域；以及利用Unet3+细分割模型处理感兴趣区域，以得到动脉瘤特征图像。本披露实施例先通过Unet3+粗分割模型从动脉瘤检测图像中分割出感兴趣区域，缩小搜索范围，之后进一步利用Unet3+细分割模型从感兴趣区域中分割出动脉瘤特征图像。利用Unet3+粗分割模型和Unet3+细分割模型优异的特征提取性能高效完成动脉瘤特征图像的自动分割，并通过粗粒度与细粒度相结合的二次分割加强分割的精度，提高动脉瘤分割的准确性，进而确保筛查结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN109584261B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811260363.3
申请日：2018-10-26
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的分割方法及系统，该方法包括：从待分割的颅内载瘤血管图像上，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像的树状中心线，计算所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径，进行颅内动脉瘤图像的分割。该方法提供了一种分割精度较好、分割效率较高的颅内动脉瘤图像的分割方法，实现了颅内动脉瘤图像的自动分割。
-
公开(公告)号：CN118691920A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202310283314.6
申请日：2023-03-21
申请人： 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06T17/00
摘要： 本公开一种用于对脑动静脉畸形解析模型进行训练的方法和相关产品。所述方法包括：对脑动静脉畸形图像中的畸形团、供血动脉和引流静脉进行标注，得到标签数据；基于多个所述标签数据分别形成多组训练数据，其中，一组所述训练数据中包括有所述标签数据；基于所述多组训练数据对脑动静脉畸形解析模型进行训练，训练得到的脑动静脉畸形解析模型能够准确地实现对脑动静脉畸形图像中畸形团、供血动脉和引流静脉的分割识别。
-
公开(公告)号：CN118022005B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311806607.4
申请日：2023-12-26
申请人： 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： A61K49/00
摘要： 本发明提供一种用于小鼠动静脉血管联合显像的组合制剂，包括制剂A和制剂B；制剂A是由溶剂、明胶微粒和着色组分A混合构成的溶液；制剂B是由溶剂、乳胶微粒和着色组分B混合构成的溶液；着色组分A与着色组分B之间存在肉眼可识别的色差；明胶微粒相对分子质量约为50000～100000；乳胶微粒粒径范围在0.8‑1.2μm；制剂A中明胶浓度在30.0‑50.0mg/ml；制剂B中乳胶微粒的质量百分比浓度在13％‑18％。本发明所述的组合制剂能够用于清楚地显示小鼠脑部动脉和静脉结构，并实现动脉和静脉之间的显著区分。
-
公开(公告)号：CN109584261A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811260363.3
申请日：2018-10-26
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的分割方法及系统，该方法包括：从待分割的颅内载瘤血管图像上，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像的树状中心线，计算所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径，进行颅内动脉瘤图像的分割。该方法提供了一种分割精度较好、分割效率较高的颅内动脉瘤图像的分割方法，实现了颅内动脉瘤图像的自动分割。
-
公开(公告)号：CN118782246A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410907256.4
申请日：2024-07-08
申请人： 首都医科大学宣武医院
摘要： 本发明涉及一种硬脑膜动静脉瘘出血风险预测方法、装置、设备及介质，属于医学影像处理技术领域，解决了现有技术中硬脑膜动静脉瘘病人出血风险预测预测准确率和效率低的问题。本发明技术方案主要包括：获取硬脑膜动静脉瘘病人的样本数据；将所述病灶影像数据输入分割编码器，以获得病灶影像数据的多尺度特征；将所述多尺度特征、所述影像量化信息和所述病人临床资料信息输入多模态大模型进行出血风险等级预测分析，以获得风险等级预测结果和对应的置信度；若所述置信度低于预设阈值，则触发思维链机制结合所述医学推导特征通过所述多模态大模型输出风险等级预测结果和对应的置信度，循环执行，直到置信度达到预设阈值以上。
-
公开(公告)号：CN118335335A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410515531.8
申请日：2024-04-26
申请人： 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： G16H50/30 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种硬膜下血肿复发风险预测方法、装置、设备及介质，属于医学影像处理技术领域，解决了现有技术中硬膜下血肿预后预测由于训练数据量不足导致的预测精度低的问题。本发明技术方案主要包括：基于硬膜下血肿图像对扩散生成模型进行训练，通过训练后的扩散生成模型基于噪声图像生成硬膜下血肿生成图像；基于硬膜下血肿图像和硬膜下血肿生成图像构建训练图像集对第一编码器进行对比学习预训练；基于硬膜下血肿图像和对应的患者信息构建训练样本，训练样本具有标签，标签包括复发风险等级；将训练样本输入预测模型以输出复发风险等级预测结果，基于预测结果和标签之间的差异确定第一损失值，基于第一损失值对预测模型进行反向传播训练。
-
公开(公告)号：CN111658647A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910175717.2
申请日：2019-03-08
申请人： 首都医科大学宣武医院
IPC分类号： A61K31/454 , A61P9/00
摘要： 本申请提供了沙利度胺或沙利度胺衍生物在制备用于治疗动静脉畸形的药物中的用途。本申请还提供了包含沙利度胺或沙利度胺衍生物的药物组合物，其用于治疗动静脉畸形。本申请还提供了治疗动静脉畸形的方法，包括向有需要的个体施用有效量的沙利度胺或沙利度胺衍生物。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
26 条记录 (耗时 0.029 秒)
