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[发明专利]基于分布式深度学习的医学影像智能分析系统-CN202110268700.9有效
发明人：田捷;董迪;王思雯;胡振华;胡朝恩;杨鑫 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明属于深度学习、医学影像智能分析领域，具体涉及一种基于分布式深度学习的医学影像智能分析系统，旨在解决现有医学影像智能分析系统因无法共享医疗数据导致的模型训练困难、分类精度低、泛化能力差的问题。本发明系统包括：设置于N个医疗中心的服务端、一个设置于远程服务器的中心客户端，服务端与中心客户端通过通讯链路连接；服务端包括图像获取模块，配置为获取医学影像并进行图像预处理；中心客户端包括分布式模型训练与调度模块，配置为通过分布式的方式训练深度神经网络模型并集中调度各分布式的深度神经网络模型以进行模型迭代。本发明避免了医疗数据共享，简化了多中心模型训练的难度，并提高了深度学习模型的分析精度和泛化能力。
基于分布式深度学习医学影像智能分析系统

[发明专利]融合多示例学习和多任务深度影像组学的生存期分析系统-CN202110393908.3有效
发明人：田捷;董迪;钟连珍;胡朝恩;杨鑫;赵洵 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于生物医学工程领域，具体涉及一种融合多示例学习和多任务深度影像组学的生存期分析系统，旨在解决传统的手工影像特征要求高精准、高重现性的病灶勾画，只适合提取单张影像图像的病灶特征，且建模时并未考虑多个临床结果的相关性，造成提取的影像特征鲁棒性较差，进而导致生存期分析结果准确性较低的问题。本发明系统包括：获取模块，配置为获取待分析的MR影像及对应的临床风险因子；预处理模块，配置为勾画病灶掩膜，并选取以病灶掩膜为中心的固定尺寸区域作为感兴趣区域；临床终点预测模块，配置为得到各个临床终点的风险预测值；分析模块，配置为得到生存期分析结果。本发明提高了影像特征提取的鲁棒性以及生存期分析结果的准确性。
融合示例学习任务深度影像生存分析系统

[发明专利]基于Unet迁移学习的胃印戒细胞癌图像智能分类系统-CN202110270657.X有效
发明人：田捷;董迪;李聪;胡振华;杨鑫;胡朝恩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理领域，具体涉及了一种基于Unet迁移学习的胃印戒细胞癌图像智能分类系统，旨在解决现有技术因胃癌病灶形状不规则、特征提取质量低，导致胃印戒细胞癌图像分类结果不准确的问题。本发明包括：感兴趣区域提取模块，对获取的待分类胃部CT进行胃癌病灶感兴趣区域提取；预处理模块，对提取的Rec_ROI进行图像增强；智能分类模块，通过训练好的智能分类模型完成待分类预处理图像的智能分类；筛选融合模块，将智能分类结果与筛选的显著临床因子融合生成待分类胃部CT图像的最终分类结果。本发明速度快、精度高、鲁棒性强，在临床上具有很大的实用价值。
基于 unet 迁移学习胃印戒细胞图像智能分类系统

[发明专利]基于修复和选择性增强的胃镜图像分析系统、方法及设备-CN202110517412.2有效
发明人：田捷;董迪;巩立鑫;胡朝恩;杨鑫;操润楠 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种基于修复和选择性增强的胃镜图像分析系统、方法及设备，旨在解决现有的胃镜图像识别系统无法精确识别早期胃癌图像的问题。本发明包括：获取窄带成像的胃镜图像，并作为待测图像；进行预处理获得仅包含胃部黏膜的待测图像；并通过反光处理模块得到无反光的待测图像；进而通过训练好的生成式对抗网络生成合成图像，并自动选择其中更为逼真的图像；训练好的胃镜图像识别网络获得待测图像的早期胃癌概率并通过基于梯度加权类激活映射方法获取疑似早期胃癌的区域图像。本发明通过生成式对抗网络进行数据特征的选择性增强，并通过识别模型自动学习到与分类任务最相关的特征信息，提高了胃镜图像分析的准确度。
基于修复选择性增强胃镜图像分析系统方法设备

[发明专利]基于深度学习的淋巴结转移影像分析系统、方法及设备-CN202110272069.X有效
发明人：田捷;董迪;李海林;胡振华;王思雯;胡朝恩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于深度学习的淋巴结转移影像分析系统、方法及设备，旨在解决现有技术无法很好地针对非小细胞癌图像进行是否发生淋巴结转移的无创预测的问题。本发明包括：获取包含病灶微环境的待分析CT图像，获取与所述CT图像相同被试的影像学征象和临床信息，分别提取一维CT图像特征和一维临床信息特征，并进行特征增强和归一化处理再通过全连接层进行融合生成融合特征向量，对融合特征向量进行分类获得分析结果。本发明实现了对非小细胞肺癌淋巴结转移影像数据的分类，相较于现有的基于预定义图像特征的传统向量模型具有较好的鲁棒性和泛化能力，有效提高病人的预后效果。
基于深度学习淋巴结转移影像分析系统方法设备

[发明专利]基于影像组学的胃癌多维特征提取与分析系统-CN202110386626.0在审
发明人：田捷;董迪;孟令威;杨鑫;胡朝恩;刘瑜佳 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术与医学图像处理交叉领域，具体涉及一种基于影像组学的胃癌多维特征提取与分析系统，旨在解决现有的基于影像组学的胃癌分析系统无法提取更具重复性和有效性的特征，导致分类准确度较低的问题。本发明包括：获取模块，配置为获取待分类的胃癌CT图像，作为输入图像；预处理模块，配置为通过差值法对输入图像进行重采样和滤波处理；特征提取模块，配置为提取重采样后的输入图像、滤波处理后的输入图像的2D和3D影像组学特征；分类模块，配置为基于提取的2D和3D影像组学特征，通过预训练的分类模型获取所述输入图像的分类结果。本发明提高了胃癌CT图像的分类准确度。
基于影像胃癌多维特征提取分析系统

[发明专利]基于乳腺癌检测的平板PET与光学双模融合成像系统及方法-CN201811387488.2有效
发明人：田捷;惠辉;胡朝恩;董迪;杨鑫 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G01T1/161 文献下载
摘要：一种基于乳腺癌检测的平板PET与光学双模融合成像系统及方法，该系统包括信号采集子系统和计算机子系统，其中信号采集子系统包含平板PET成像装置和光学成像装置，用于获取PET数据和光学数据；计算机子系统包括系统控制模块、数据处理模块、数据重建模块和数据配准模块；数据处理模块能分别对PET数据和光学数据进行预处理；数据重建模块能分别对预处理后的PET数据和光学数据进行重建得到重建图像；数据配准模块用于对两重建图像进行配准融合，实现对乳腺肿瘤的精确定位。该系统可同时对乳腺进行PET成像和光学成像，为乳腺癌的早期精确诊断以及预后疗效评价提供强有力的影像技术支持。
基于乳腺癌检测平板 pet 光学双模融合成像系统方法

[发明专利]一种基于多角度的选择性光片照明显微成像的重建方法-CN201610872272.X有效
发明人：田捷;胡朝恩;惠辉;董迪;杨鑫 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06T7/521 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多角度的选择性光片照明显微成像的重建方法，涉及光片照明显微成像技术领域。本发明为了消除光片照明显微成像(SPIM)技术中条状伪影和散射模糊、灰度不均匀以及轴向和横向分辨率差别对图像质量的影响，提出：针对不同角度获取的显微体数据，提取其尺度不变特征，进行匹配并通过聚类算法求出旋转中心，再用最近邻算法和加权平均重建，得到样本的清晰体数据。本发明对选择性光片照明显微成像系统采集的多角度图像进行融合，有效的抑制了图像噪声和散射模糊，提高显微图像的纵向分辨率。
一种基于角度选择性照明显微成像重建方法

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