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[发明专利]基于机器学习的磁共振图像脑区划分方法、系统和装置-CN202011623370.2有效
发明人： 樊令仲;张瀚天;杨正宜;蒋田仔 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，具体涉及了一种基于机器学习的磁共振图像脑区划分方法、系统和装置，旨在解决如何针对个体进行脑组网络图谱绘制并进行快速准确的脑区划分的问题。本发明包括：通过HCP的方法将原始磁共振图像生成解剖结构像磁共振数据和扩散张量磁共振数据，通过网格面重建和概率跟踪法处理解剖结构像磁共振数据，通过概率跟踪法处理扩散张量磁共振数据，获得降维连接特征矩阵，通过M个基于脑网络组图谱训练的区域性分类器对每个顶点进行分类生成顶点分类结果，将分类结果合并获得个体化图谱。本发明可以快速准确的基于磁共振图像进行脑区划分，在具有一致性的情况下保留了个体的差异性。
基于机器学习磁共振图像区划方法系统装置

[发明专利]群组先验引导的基于深度学习的丘脑个体化图谱绘制方法-CN202210822674.4有效
发明人： 樊令仲;高超宏;吴霞 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明属于磁共振成像的脑图谱绘制领域，具体涉及一种群组先验引导的基于深度学习的丘脑个体化图谱绘制方法、系统、设备，旨在解决解决现有技术绘制的个体化的丘脑图谱的准确性、鲁棒性以及可重复性较差的问题。本方法包括：获取受试者个体脑部的丘脑ROI；获取受试者个体脑部的群组先验图谱；剔除丘脑ROI中的群组先验图谱；获取个体特征，并输入个体化分类模型，得到每个未定义区域内的体素的预测概率值向量，进而生成未定义区域的图谱；将群组先验图谱和未定义区域的图谱进行合并，生成受试者个体化的丘脑图谱。本发明利用高可信度群组先验引导个体化丘脑分区以及图谱绘制，提升了绘制的个体化的丘脑图谱的准确性、鲁棒性以及可重复性。
先验引导基于深度学习丘脑个体化图谱绘制方法

[发明专利]探头装置、光纤排布方式、光纤检测系统-CN202010490506.0有效
发明人：戚自辉;蒋田仔;樊令仲;刘浩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明属于光遗传及光纤荧光记录领域，具体涉及一种探头装置、光纤排布方式、光纤检测系统，旨在解决传统光纤探头不具备光纤轴向分辨能力的问题。其中探头装置包括本体、光纤；本体的一端为尖头结构，本体的内部设置有用于穿设光纤的通孔，通孔沿着本体的长度方向平行设置；光纤在尖头结构漏出部的横截面与通孔在尖头结构处的横截面结构一致；本体包括第一部件和第二部件，第一部件的一端用于与设定安装部连接，另一端与第二部件连接；第二部件包括一个或多个端部、一个或多个密封部；在本体的植入长度方向上，相邻的端部与密封部的横截面积依次减少。通过探头植入方向上的多层次工作面的设置，实现光纤探头具备光纤轴向分辨的能力。
探头装置光纤排布方式检测系统

[发明专利]基于个体脑连接图的群体脑图谱个体化方法、系统和设备-CN202110907483.3在审
发明人：蒋田仔;马亮;樊令仲 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，具体涉及了一种基于个体脑连接图的群体脑图谱个体化方法、系统和设备，旨在解决现有的针对脑图谱的功能划分方式难以反映个体间的差异、实现跨个体分析的问题。本发明包括：获取目标的T1加权核磁共振影像和待测目标的弥散核磁共振影像，通过提取白质和灰质表面结构的表面网格三角形节点和边，将灰白质交接面的顶点作为个体脑连接图的节点，并将其空间邻域作为个体脑连接图的边，通过矫正的弥散MRI图像获取纤维束指纹，将纤维束指纹作为个体脑连接图的节点属性，最后通过脑区分类图卷积网络获得分区个体水平脑图谱。本发明建立了个体化脑图谱绘制流程利用了纤维束连接指纹和图卷积网络增加对于个体差异绘制的鲁棒性。
基于个体连接群体图谱个体化方法系统设备