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[实用新型]PET/CT图像融合联合诊断设备-CN200920105318.0在审
发明人：孙启银;曾骏;曾海宁 -专利权人：北京亿仁赛博医疗设备有限公司
申请日： 2009-01-21 - 公布日： 2009-12-23 - 主分类号： A61B6/02 文献下载
摘要：该运送装置还可以用于磁共振断层扫描仪(MRI)和CT；PET和MRI；和MRI(PET/MRI/CT)；数字化伽玛相机和MRI(或CT或MRI/CT)；负电子断层扫描仪和MRI(或CT或MRI/CT)。该PET/CT图像融合联合诊断设备能够实现与MRI/PET、PET/CT、PET/MRI/CT等上述联合一体机相当的功能，价格便宜，实现患者在MRI和PET检测设备间自动、安全、高精度移动搬运。
pet ct 图像融合联合诊断设备

[发明专利]一种用于脑部MRI图像分类的图像处理方法-CN201511033617.4有效
发明人：隆晓菁;张丽娟;姜春香;刘新;郑海荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2015-12-31 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于脑部MRI图像分类的图像处理方法，包括：获取第一类MRI图像集和第二类MRI图像集；提取第一类MRI图像集和第二类MRI图像集的相似度信息；使用Nystrom算法和投影算法，计算第一类MRI图像集和第二类MRI图像集中个体的欧几里得坐标；利用相似度信息和欧几里得坐标对第一类MRI图像集和第二类MRI图像集进行分类训练，获得判决标准；提取待分类MRI图像集的图像特征，根据判决标准进行图像分类
一种用于脑部 mri 图像分类处理方法

[发明专利]用于重建磁共振成像（MRI）图像的方法及设备-CN202210982084.8在审
发明人：陈潇;陈章;孙善辉;陈德仁 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本文公开了与基于多层成像欠采样MRI数据(例如，k空间数据)重建磁共振(MR)图像相关联的系统、方法和装置。多层成像MRI数据可使用同时多层成像(SMS)技术来采集，并且与多个MRI切片图像相关联的MRI信息可能纠缠在多层成像MRI数据中。神经网络可以被训练并用于解开MRI信息并为不同切片图像重建MRI图像。数据一致性部件可以用于基于由神经网络进行的估计来估计k空间数据，通过对k空间数据应用傅里叶变换，可以从k空间数据获得与多个MRI切片图像相关联的相应MRI图像。
用于重建磁共振成像 mri 图像方法设备

[发明专利]一种MRI磁信号增强器件-CN201210133046.1有效
发明人：刘若鹏;栾琳;郭洁;余铨强 -专利权人：深圳光启创新技术有限公司
申请日： 2012-04-28 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： H01Q15/00 文献下载
摘要：本发明提供一种MRI磁信号增强器件，该MRI磁信号增强器件包括外壳以及设置在外壳内的至少一层负磁导率超材料，该负磁导率超材料为经过特殊设计的低频负磁导率超材料，当MRI磁信号增强器件中的负磁导率超材料在磁导率为负时，且谐振频率与MRI工作频率近似相同的情况下，负磁导率超材料与MRI成像设备的接收线圈产生响应，增强接收线圈的磁信号，进而增强MRI成像设备的成像质量，同时，MRI成像设备的成像质量增强，能够使MRI成像设备的接收线圈不必紧靠待测部位，增加MRI成像设备使用时的舒适性。
一种 mri 信号增强器件

[发明专利]重建磁共振的方法和设备-CN202110587341.3在审
发明人：陈章;孙善辉;陈潇;陈德仁 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：设备访问MRI数据的训练集以进行训练。训练集可以包括成对的全采样数据或不成对的全采样数据。在MRI数据优化模块中优化欠采样MRI数据以生成重建的MRI数据。设备使用训练集和重建的MRI数据来构建鉴别模型。在推断期间，固定鉴别模型的参数，并且使用鉴别模型来将MRI数据优化模型的输出分类为重建的MRI图像。
重建磁共振方法设备

[发明专利]基于生成对抗网络的结直肠癌肝转移MRI图像增强方法-CN202211493244.9在审
发明人：杨勇;蔡坤谚;孙芳芳;高心逸;马德宁 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的结直肠癌肝转移MRI图像增强方法。该方法利用常规扫描获取的肝脏T1WI、T2WI、DWI‑ADC序列的MRI图像，分别生成不同期相的虚拟增强MRI图像，从而避免增强MRI扫描中使用造影剂对患者产生影响。所述方法包括：肝脏部位平扫MRI图像及增强图像的采集和整理；图像预处理；数据增强；以平扫MRI作为输入，增强MRI作为标签，循环训练生成对抗网络模型；利用训练后的模型生成新样本的虚拟增强MRI图像。
基于生成对抗网络直肠癌转移 mri 图像增强方法

[发明专利]食品特性MRI检测系统-CN201680072873.0在审
发明人：安德鲁·约翰·帕特曼;李晓东;杰里米·罗杰·让-巴蒂斯特·奥登;特雷弗·弗朗西斯·比恩;克里斯托弗·斯图尔特·罗伯茨 -专利权人： MM(英国)有限公司
申请日： 2016-10-12 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G01N24/08 文献下载
摘要：食品特性检测系统(10)包括：磁共振成像MRI装置(12)；输送机(14,16,18)，用于运送多个食品(11)，使得食品被MRI装置(12)成像，以生成MRI图像数据；和计算机，其被配置为以处理MRI系统(10)被配置为使得在使用时，多个食品(11)被输送机(14,16,18)运送，以使得所有的食品(11)被MRI装置(12)成像，以生成MRI图像数据，并且此MRI图像数据被计算机处理，以增强MRI
食品特性可识别输送机成像增强图像数据运送磁共振成像计算机处理检测系统配置计算机

[发明专利]一种用于自动化脑MRI定量分析的方法和装置-CN201910992598.X在审
发明人：罗杰坚;颜振松;左志雄;张晓璐;钱天翼 -专利权人：北京量健智能科技有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请提供了一种用于自动化脑MRI定量分析的方法，包括：获得待处理的第一脑MRI图像；去除所述第一脑MRI图像中的颅外噪声，截取有效脑区并居中所述有效脑区，生成满足预定格式要求的第二脑MRI图像；对所述第二脑MRI图像进行偏置场矫正，获得矫正后的第三脑MRI图像；对所述第三脑MRI图像进行图像分割，获得图像分割结果。根据本申请的方案，能够实现自动化脑MRI定量分析，从而自动化地定量评估脑结构萎缩，且能够很好地满足临床上对脑MRI图像分割在精度和效率上的需求。
一种用于自动化 mri 定量分析方法装置

[发明专利]一种PET-MRI最大后验联合重建方法-CN201810464375.1有效
发明人：路利军;李华勇;冯前进;陈武凡 -专利权人：南方医科大学
申请日： 2018-05-15 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种PET‑MRI最大后验联合重建方法，包括如下步骤：一、采集对象的PET数据和MRI数据；二、构建PET‑MRI联合重建的数学统计模型；三、在数学统计模型中，利用待重建PET和MRI图像的相关性设计交叉先验模型；四、结合步骤三设计的PET和MRI的交叉先验模型，采用最大后验方法对步骤二构建的PET和MRI图像的数学统计模型进行联合重建，得到带约束目标函数的优化方程；五、对步骤四得到的带约束目标函数的优化方程进行迭代计算，同步得到PET和MRI重建图像。本发明能同步重建PET和MRI图像，抑制PET图像噪声，减少MRI伪影，提高重建图像的量化水平，能够更好地辅助临床诊断。
一种 pet mri 最大联合重建方法

[发明专利]一种基于深度迁移学习的胃部低质量MRI图像分割方法-CN201811439913.8在审
发明人：姚瑶;缑水平;葛海江 -专利权人：西安电子科技大学;杭州职业技术学院
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度迁移学习的胃部低质量MRI图像分割方法，包括如下步骤：获取患者图像；根据患者图像获取患者数据集；构造源域样本集；构造目标域训练集和测试集；训练源域高质量胃部MRI图像深度神经网络模型；训练目标域低质量胃部MRI图像深度神经网络模型；将胃部MRI图像深度神经网络A的的参数迁移到胃部MRI图像深度神经网络B中，形成基于迁移学习的低质量胃部MRI图像深度神经网络C；运用低质量胃部MRI图像深度神经网络C，对低质量MRI图像测试样本完成测试，得到低质量MRI图像测试样本的分割结果及相关参数。本发明采用迁移学习的方法，对低质量胃部CT图像进行分割，能够帮助医生对胃部MRI有更加直观的认识，提高临床诊断和治疗的准确性。
一种基于深度迁移学习胃部质量 mri 图像分割方法

[发明专利]基于多尺度迁移学习的MRI胰腺图像分割方法-CN201910923449.8有效
发明人：缑水平;刘豪锋;陈姝喆;顾裕;焦昶哲;毛莎莎;焦李成;李阳阳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度迁移学习的MRI胰腺图像分割方法，主要解决现有技术对MRI胰腺图像分割精确低的问题。其方案：从人体胰腺部位获取PET和MRI图像，并对其进行标记，得到对应的胰腺标签图像；对PET和MRI图像扩充并归一化，对胰腺标签图像扩充并转换为浮点型；建立的PET网络并对其训练，得到训练好的PET网络；建立一个包括两条支路的MRI网络，将训练好的PET网络中对应的结构和权重迁移到该网络的第二支路，并训练其第一支路，得到训练好的MRI网络；输入MRI图像到训练好的MRI网络，输出胰腺分割结果。本发明提升了工作效率，提高了MRI图像的胰腺分割准确度，可用于对MRI图像的处理。
基于尺度迁移学习 mri 胰腺图像分割方法

[发明专利]基于模块化GAN的多模态MRI与多模态CT的转换方法、系统及介质-CN201910880585.3有效
发明人：瞿毅力;苏琬棋;邓楚富;王莹;卢宇彤;陈志广 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模块化GAN的多模态MRI与多模态CT的转换方法、系统及介质，本发明转换方法包括根据所需执行的任务类型，选择GAN网络中训练好的模块来进行CT图‑CT图模态转换、CT图‑MRI图模态转换、MRI图‑MRI图模态转换、MRI图‑CT图模态转换、CT图‑MRI病灶任务转换、MRI图‑CT病灶任务。本发明考虑到MRI和CT内部子模态十分相似但MRI与CT两个模态又有巨大差异的情况，提出了一种采用模块化的条件GAN的转换方法，本发明可采用无监督学习方法，训练数据无需配准，在无需训练多个GAN的情况下能便利高校的实现单模态转换生成配准的多模态MRI和CT图。
基于模块化 gan 多模态 mri ct 转换方法系统介质

[发明专利]一种基于深度学习的多对比度MRI图像重建方法-CN202011589581.9有效
发明人：蔡越;罗玉;凌捷;柳毅 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度学习的多对比度MRI图像重建方法，涉及医疗影像处理的技术领域，通过采集真实的全采样MRI图像和随机在K空间下采样后的重构MRI图像组成训练集样本，训练出深度卷积神经网络，然后将不同对比度的欠采样MRI图像作为其输入，输出不同对比度初步全采样MRI图像，编码器提取不同对比度初步全采样MRI图像的结构特征和对比度特征后进行相似性约束，最后通过生成器生成最终的不同对比度的完整MRI图像，克服当前大多数模型仅利用单对比度的MRI图像进行重建，而缺少对多对比度的MRI图像关联信息的利用进行重建，提升MRI图像的重建质量，保证医疗系统诊断结果的可靠性。
一种基于深度学习对比度 mri 图像重建方法

[发明专利]脊柱MRI扫描参数的确定方法、装置及图像处理设备-CN201910916561.9有效
发明人：黄峰 -专利权人：东软医疗系统股份有限公司
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本说明书提供一种脊柱MRI扫描参数的确定方法、装置及图像处理设备。所述方法包括：获取基于MRI预扫描得到的待扫描脊柱的定位图像集合，定位图像集合包括多个扫描方位的定位图像序列，通过预先训练的图像筛选模型从定位图像集合中，筛选出每个扫描方位的最佳定位图像，通过预先训练的扫描参数生成模型生成每个最佳定位图像的MRI扫描参数，MRI扫描参数包括：脊柱扫描视野和椎间盘旋转角度，确定目标扫描方位对应的目标MRI扫描参数，实现了MRI设备在对脊柱进行MRI扫描的过程中，自动确定各扫描方位的最佳定位图像的MRI扫描参数，提高了MRI扫描参数的确定速度和准确性，提高了MRI扫描效率，减少了操作技师的工作量。
脊柱 mri 扫描参数确定方法装置图像处理设备

[实用新型]一种具有供电组件的MRI设备-CN202220998809.8有效
发明人：韩童童;鲁礼云 -专利权人：安徽华米医疗系统有限公司
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本实用新型提供一种具有供电组件的MRI设备，包括支架、MRI设备部件以及供电组件，所述MRI设备部件和供电组件均固定在所述支架上，且所述供电组件电连接所述MRI设备部件，给所述MRI设备部件供电，所述供电组件包括外部交流输入以及电池组本实用新型的优点在于：该具有供电组件的MRI设备可以在外部供电品质欠佳和停电的情况下，通过供电组件中的电池组继续供电，满足MRI设备的正常工作对能量消耗的要求，使得MRI设备可以应用于外部供电品质欠佳和停电
一种具有供电组件 mri 设备