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[发明专利]乳腺磁共振图像自动分割方法、系统、电子设备及介质-CN202310902481.4在审
发明人：毛宁;周恒;张海程;华臻;马恒;陈玉倩;林凡;谢海柱;高婧;王琪 -专利权人：烟台毓璜顶医院（青岛大学附属烟台毓璜顶医院）
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种乳腺磁共振图像自动分割方法、系统、电子设备及介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：对历史3D磁共振图像中的病灶位置进行标注，并进行预处理得到历史2D磁共振图像；构建分割模型；所述分割模型包括UNet网络、注意力模块和边缘特征提取模块；所述UNet网络包括编码器和解码器；基于所述历史2D磁共振图像对所述分割模型进行训练；通过训练好的分割模型对实时获取的3D磁共振图像进行病灶分割。本发明能够在磁共振影像中准确定位病灶坐标并进行自动分割。
乳腺磁共振图像自动分割方法系统电子设备介质

[发明专利]一种多模态乳腺磁共振图像分类方法及系统-CN202111159748.2在审
发明人：毛宁;张海程;谢海柱;林凡;高婧 -专利权人：烟台毓璜顶医院
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态乳腺磁共振图像分类方法及系统，涉及医疗及图像处理技术领域，该方法将获取的待分类磁共振图像和待分类参数图输出到目标分类网络中以获取病灶类别的预测概率，根据病灶类别的预测概率确定病灶类别；目标分类网络是根据训练样本和标定卷积神经网络训练得到的；训练样本包括输入数据和标签；输入数据包括第一图像和与第一图像对应的第一参数图像；第一图像为带有原发病灶区域的三维动态增强磁共振图像；标定卷积神经网络的结构包括第一注意力网络、第二注意力网络和融合网络。本发明通过将注意力机制、多尺度特征和多模态信息三者结合，使得神经网络学习到更多有助于特征提取的有效信息，提高了病灶类别判定的准确性。
一种多模态乳腺磁共振图像分类方法系统

[实用新型]一种改进型的新生儿检查固定器-CN202020775792.0有效
发明人：穆静;孙媛媛;谢海柱;李祥林;林淑娟;马恒;李建林;李安普 -专利权人：山东威恒生物科技有限公司
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： A61B90/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及医疗器材，具体是一种改进型的新生儿检查固定器，包括长度与新生儿躯干长度相应、宽度10‑20cm的托板，所述托板的一端连接斗状体，所述斗状体的顶端和朝向所述托板的侧端开放，与现有技术不同的是：所述斗状体的下表面高于所述托板的下表面。这样将本实用新型放置在检查仪器的地板上时，斗状体悬空，仪器的声音不易传导到新生儿耳朵。
一种改进型新生儿检查固定器