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[发明专利]一种自闭症谱系障碍分类方法、电子设备及存储介质-CN202310952504.2在审
发明人：戴亚康;彭博;蒋昊翔;刘燕;王妙艳;徐丹丹;钱旭升 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;无锡市儿童医院
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种自闭症谱系障碍分类方法、电子设备及存储介质，该方法包括步骤：对测试集每个被试的T1结构磁共振图像、伪连续动脉自旋图像进行处理，获得特征向量，实现结构脑网络特征、血流脑网络特征的构建；通过结构脑网络特征和血流脑网络特征，构建多模态脑网络特征；将多模态脑网络特征输入最优分类模型，获得分类结果。本发明采用T1结构磁共振图像和伪连续动脉自旋标记图像，构建结构脑网络和血流脑网络特征，反映不同脑区之间皮层厚度变化及脑血流变化的相关性，并将其作为机器学习分类模型的输入；通过t检验方法和最小冗余最大相关特征选择方法，筛选出具有显著性的特征，提高自闭症谱系障碍分类的准确率。
一种自闭症谱系障碍分类方法电子设备存储介质

[发明专利]回归模型训练与消融规划方法、装置、设备及介质-CN202311176624.4在审
发明人：戴亚康;周志勇;胡冀苏;钱旭升;郑毅;耿辰 -专利权人：苏州国科康成医疗科技有限公司
申请日： 2023-09-13 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本申请涉及热消融技术领域，公开了回归模型训练与消融规划方法、装置、设备及介质，本申请中通过所有目标消融针属性组合分别对应的球谐波函数系数以及所有目标消融针属性组合对回归模型进行预选训练，以使回归模型能够预先学习到不同球谐波函数系数与目标消融针属性组合中各个元素之间的对应关系。进而利用回归模型根据输入的球谐波函数系数、消融针类型以及消融目标与血管之间的最短距离，准确又快速的预测出合理的消融针的分布方式、消融时间、消融功率，还可以自动规划穿刺路径，不再依赖个人经验去预测规划穿刺路径、消融针的分布方式、消融时间以及消融功率，提高预测规划效率与准确率的同时，降低了热消融技术的应用门槛。
回归模型训练消融规划方法装置设备介质

[发明专利]基于分层图卷积的脑图像分类方法、装置、及电子设备-CN202310594413.6在审
发明人：戴亚康;彭博;刘燕;周志勇;耿辰;钱旭升 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于分层图卷积的脑图像分类方法，包括以下步骤：获取静息态功能磁共振图像，构建功能脑网络特征；稀疏化所述功能脑网络特征，并构建个体图卷积网络，得到图嵌入特征；基于所述图嵌入特征训练网络模型，并利用边权重编码机制初始化群体图卷积网络参数，重新确定网络模型的边权重参数；利用测试集测试所述训练网络模型的正确性，统计分类结果。本发明所述的基于分层图卷积的脑图像分类方法，首先，能够利用先验脑区信息和图嵌入提取脑网络特征，具有较好的准确性，其次，利用边权重编码机制对群体图卷积网络模型的边权重编码，降低年龄、性别、图像采集设备等非图像信息的影响，具有更好的泛化性。本发明所述方法相比已有方法具有更好的分类性能。
基于分层图卷图像分类方法装置电子设备

[发明专利]一种免疫状态预测模型构建方法、预测方法及构建装置-CN202310744112.7在审
发明人：朱建兵;戴亚康;钱旭升;周志勇;胡冀苏;杨姣 -专利权人：苏州科技城医院;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种免疫状态预测模型构建方法、预测方法及构建装置，构建方法包括采集多个肿瘤患者的肿瘤部位的CT图像；获取每一个肿瘤患者的肿瘤内部区域以及肿瘤周边区域的每一种预设免疫细胞类型的细胞密度；确定肿瘤内部区域以及肿瘤周边区域对应的每一种预设免疫细胞类型的免疫评分；基于免疫评分，确定每一个肿瘤患者的免疫状态；根据CT图像，提取肿瘤内部区域与肿瘤周边区域的影像组学特征；利用一批肿瘤患者的免疫状态以及影像组学特征作为训练数据，构建免疫状态预测模型。本发明可以无创地、更加全面地预测肿瘤患者的整体免疫状态，而且更加精准，能够为预后预测和个体化免疫治疗提供定量依据。
一种免疫状态预测模型构建方法装置

[发明专利]图像分类模型构建和图像分类方法、装置及计算机设备-CN202310635932.2在审
发明人： 钱旭升;戴亚康;周志勇;胡冀苏;耿辰 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了图像分类模型构建和图像分类方法、装置及计算机设备，本发明通过将样本集的图像输入至预设神经网络中第一参数预先初始化的特征提取器，得到每一图像对应的特征向量，选取图像对应的特征向量作为预设神经网络中隐含层各神经元的第一节点中心，确定第一宽度，计算第一损失函数，优化第一参数、第一节点中心和第一宽度，使得第一损失函数值最小；基于优化后的第一参数、第一节点中心、第一宽度和预先初始化的预设神经网络中输出层的第一权值，计算输出特征向量属于各类别对应的概率，计算第二损失函数，优化第二节点中心、第二宽度和第一权值，使得第二损失函数值最小，提高了图像分类模型的准确性和可靠性。
图像分类模型构建方法装置计算机设备

[发明专利]一种多模态图像分割方法、装置、设备及存储介质-CN202310244022.1在审
发明人：戴亚康;周志勇;耿辰;胡冀苏;钱旭升;郑毅 -专利权人：苏州国科康成医疗科技有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请是一种多模态图像分割方法、装置、设备及存储介质，具体涉及图像检测技术领域。所述方法包括：获取至少两种模态的目标图像数据；针对每一种模态的目标图像数据，依次通过目标检测模型中的各层下采样模块进行处理，获得各层图像特征；所述目标检测模型中还包括与所述各层下采样模块分别对应的各层上采样模块；将各层图像特征按照层级进行融合，获得各层融合特征；基于所述各层上采样模块对应层级的融合特征，将所述各层融合特征中的底层融合特征，依次通过所述各层上采样模块进行处理，获得目标分割结果。基于上述方案，提高了目标检测模型的图像分割准确度。
一种多模态图像分割方法装置设备存储介质

[发明专利]三维缺陷模型自动建模和自适应分层方法-CN201910417011.2有效
发明人：戴亚康;周志勇;钱旭升;胡冀苏;耿辰 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维缺陷模型自动建模和自适应分层方法，包括以下步骤：1)获取缺陷区域的点云数据；2)建立缺陷区域模型；3)获取最优分层方向；4)根据建立的缺陷区域模型的形状及表面凹凸状况进行自适应变高分层。本发明的三维缺陷模型自动建模和自适应分层方法，能根据提取待修复模型的集合特性，对使用待修复区域模型进行“个性化”分层方法，能根据物体形状及表面凹凸状况进行自适应变高分层，能降低分层所带来的表面精度误差，提高了构建的模型的整体精度。
三维缺陷模型自动建模自适应分层方法

[发明专利]多视角二维超声图像的三维重建方法、装置、设备及介质-CN202310219770.4在审
发明人：戴亚康;孙欣;钱卫庆;郑毅;胡冀苏;周志勇;钱旭升 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请是关于一种多视角二维超声图像的三维重建方法、装置、设备及介质，具体涉及医疗图像处理技术领域。该方法包括：获取超声探头在主视角、辅视角下采集到的二维超声数据，得到主视角影像集、辅视角影像集；将所述主视角影像集、所述辅视角影像集从超声坐标系转换到视图坐标系，得到主体素矩阵、辅体素矩阵；对所述主体素矩阵、所述辅体素矩阵进行加权计算，得到主副体素矩阵；对所述主副体素矩阵进行三维重建，得到三维重建结果。基于本申请提供的技术方案，通过提供多个视角的二维超声数据，增加了超声重建的范围和深度，从而提高了三维重建的准确度。
视角二维超声图像三维重建方法装置设备介质

[发明专利]基于卷积神经网络的多模态医学图像的目标区域提取方法-CN202010042228.2有效
发明人：戴亚康;胡冀苏;钱旭升;周志勇;黄毅鹏;赵文露;马麒;沈钧康 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的多模态医学图像的目标区域提取方法，包括以下步骤：1)构建用于多模态医学图像中目标区域提取的掩模区域卷积神经网络；2)对构建的掩模区域卷积神经网络进行训练；3)将待处理的多模态医学图像输入训练后的掩模区域卷积神经网络进行目标区域提取。本发明能实现多模态医学图像中目标区域的自动精准分割，能克服人工分割目标区域存在的主观差异性问题和耗时费力的缺陷，可提高多模态医学图像中目标区域提取的准确性；本发明通过若干个并行的SE‑Resnet可实现多模态医学图像的特征图像提取，通过将挤压激励块融入特征提取网络能提升医学图像的特征提取效率和多模态医学图像的信息融合效率。
基于卷积神经网络多模态医学图像目标区域提取方法

[发明专利]内脏运动的预测方法、装置、电子设备-CN202211571643.2在审
发明人：戴亚康;周志勇;胡冀苏;钱旭升;郑毅;万健 -专利权人：苏州国科康成医疗科技有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本申请公开了一种内脏运动的预测方法、装置、电子设备。该方法包括：获取当前时刻的内脏外部皮肤的磁感数据，其中，磁感数据包括外部皮肤在不同坐标的运动信息；将磁感数据输入训练好的预测模型，由预测模型输出目标时刻的预测磁感数据，其中，目标时刻为当前时刻之后的时刻；将预测磁感数据输入训练好的拟合模型，由拟合模型输出内脏的运动数据。解决了相关技术中的内脏在进行超声成像时，由于被测者的呼吸等运动，造成内脏位置发生变化，导致所成像的内脏位置是当前时刻之前的内脏位置，内脏运动无法及时获知的问题。
内脏运动预测方法装置电子设备

[发明专利]一种图像分割方法、装置、设备及存储介质-CN202310139156.7在审
发明人：戴亚康;周志勇;耿辰;胡冀苏;钱旭升;郑毅 -专利权人：苏州国科康成医疗科技有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请是一种图像分割方法、装置、设备及存储介质，具体涉及图像检测技术领域。所述方法包括：获取样本图像数据；通过目标检测模型的下采样模块对样本图像数据进行特征提取，得到目标样本特征图；通过目标检测模型中的上采样模块对目标样本特征图进行上采样，得到至少两个层次的上采样特征图；根据顶层的上采样特征图以及样本标注获取第一损失函数值；分别对至少两个层次的上采样特征图进行通道压缩，获得至少两层压缩特征图；根据至少两层压缩特征图以及样本标注，获取第二损失函数值；根据第一损失函数值以及第二损失函数值，对目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型。基于上述方案，提高了目标检测模型的图像识别准确度。
一种图像分割方法装置设备存储介质

[发明专利]基于CT影像的骨质疏松参数自动测量方法-CN201910672199.5有效
发明人：朱建兵;戴亚康;周志勇;胡冀苏;钱旭升 -专利权人：江苏天影医疗科技有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CT影像的骨质疏松参数自动测量方法，包括以下步骤：1)构建临床数据库：以DXA诊断为标准，构建待测量的椎体层面的CT值与DXA诊断测得的骨密度之间的对应关系；2)骨密度测量方法校正：通过对已知密度的体膜进行CT扫描，建立CT值与体膜骨密度的线性对应关系，然后进行校正，得到CT值与真实骨密度的对应关系；3)对待测对象的CT扫描图像进行腰椎分割，然后进行骨密度计算；4)进行骨小梁形态学和拓扑学参数测定。本发明从三维CT影像中进行三维测量，骨质疏松的敏感性高，检查者无额外的X射线，测量过程自动客观量化，另外还可额外获得骨小梁形态参数和拓扑学参数。
基于 ct 影像骨质疏松参数自动测量方法

[发明专利]图像配准分割方法及系统-CN202210762226.X在审
发明人：周志勇;戴亚康;陈乾;胡冀苏;张璐瑶;钱旭升;耿辰;时建明 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;苏州市立医院;济南国科医工科技发展有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像配准分割方法及系统，包括以下步骤：S1、提供分割配准联合网络模型；S2、预训练配准网络和分割网络；S3、对配准网络进行参数优化；S4、对分割网络进行参数优化；S5、重复步骤S2和S3使两者交替进行，直至最后得到一个训练好的分割配准联合网络模型，将该模型用于进行图像分割配准。本发明提供的图像配准分割方法及系统，从全局的解剖结构轮廓和局部的结构信息两点入手，一方面利用器官标签对配准的约束来引导图像配准，并将配准与分割网络联合，只需少量人工标注即可完成全部图像的标签引导；另一方面提出msMIND对图像局部结构进行约束引导图像配准，能够实现高精度的多模态医学图像配准。
图像分割方法系统

[发明专利]医学图像的目标元素分割方法、模型、电子设备-CN202211689087.9有效
发明人：戴亚康;周志勇;耿辰;钱旭升;胡冀苏;黄智宏 -专利权人：苏州国科康成医疗科技有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种医学图像的目标元素分割方法、模型、电子设备。该方法包括：获取待分割的医学图像，并进行增强和扩增处理，作为输入数据；将输入数据输入分割模型，由分割模型输出对应的分割结果，其中，分割模型具有多尺度特征激活模块，残余标签模块以及距离图加权模块；根据分割结果对医学图像中的目标元素进行分割。解决了相关技术中在对医学图像中的血管进行分割时，由于模型结构不佳，导致血管分割结果准确率低的问题。
医学图像目标元素分割方法模型电子设备

[发明专利]穿刺路径规划系统-CN202211611346.6有效
发明人：戴亚康;钱旭升;周志勇;胡冀苏;姜宇 -专利权人：苏州国科康成医疗科技有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： A61B34/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种穿刺路径规划系统。包括：对穿刺对象的术前医学图像进行图像分割，确定多组织模型，穿刺靶点可行区以及靶点位置；根据预设的筛选规则对多组织模型中的皮肤模型上的进针点集进行筛选，得到可行进针点集；根据可行进针点集与靶点位置的规划路径的风险参数，计算各个可行进针点的路径风险，确定路径风险最小的路径为目标穿刺路径；在穿刺操作过程中，采集穿刺对象的术中医学图像，确定当前穿刺路径；根据预设的检测规则检测当前穿刺路径是否存在操作风险。解决了相关技术中仅依靠术前的穿刺路径规划结果，无法避免穿刺中由于操作或者操作对象的运动导致的风险，进而导致穿刺风险较高的问题。
穿刺路径规划系统

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