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[发明专利]基于超声影像的乳腺肿瘤识别方法-CN202011562666.8在审
发明人：李石明 -专利权人：四川工商学院
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及超声影像识别领域，公开了一种基于超声影像的乳腺肿瘤识别方法，包括：采集乳腺肿瘤超声影像，并对乳腺肿瘤超声影像进行标注；对标注后的乳腺肿瘤超声影像进行预处理；将预处理后的乳腺肿瘤超声影像在蒸馏神经网络中训练，获得训练后的乳腺肿瘤识别模型；将待识别的乳腺超声影像输入乳腺肿瘤识别模型，得到乳腺肿瘤识别模型输出的识别结果。
基于超声影像乳腺肿瘤识别方法

[发明专利]一种人体肿瘤三维虚拟模型的建立方法和装置-CN202110477974.9在审
发明人：黄昌正;陈曦;周言明 -专利权人：哈雷医用（广州）智能技术有限公司;幻境虚拟现实（广州）智能科技研究院有限公司;广州幻境科技有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种人体肿瘤三维虚拟模型的建立方法和装置。所述方法包括：获取肿瘤案例医学影像数据，并采用瘤案例医学影像数据建立肿瘤识别特征库，肿瘤识别特征库包括肿瘤病灶特征识别模型和肿瘤浸润特征识别模型，采集病变部位的多组医学影像，根据肿瘤识别特征库，从多组医学影像中确定符合肿瘤特征的医学影像，对符合肿瘤特征的医学影像进行信息标注，得到肿瘤信息标注医学影像，采用肿瘤信息标注医学影像建立肿瘤三维虚拟模型，从而实现肿瘤的自动识别，为医生节省了大量的阅片时间，提高工作效率，另外，还能通过三维虚拟模型呈现肿瘤的具体状况
一种人体肿瘤三维虚拟模型建立方法装置

[发明专利]肿瘤影像数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211141988.4在审
发明人：张清;张余 -专利权人：北京积水潭医院;北京航空航天大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种肿瘤影像数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标对象的肿瘤影像数据集，并基于所述肿瘤影像数据集确定目标肿瘤边界信息；根据所述目标肿瘤边界信息，生成所述目标对象对应的肿瘤切除模型；其中，所述肿瘤切除模型包括多个肿瘤切除切面，所述肿瘤切除切面用于表征预估切除位置和/或预估切除方向；基于所述肿瘤切除模型，生成所述目标对象对应的肿瘤切除指导影像。本发明可以提供精确度更高、客观性更强的肿瘤切除指导影像。
肿瘤影像数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于影像特征数据的肿瘤预测方法-CN201810562730.9在审
发明人：张水兴;张斌;方进;张璐;莫笑开;陈秋颖 -专利权人：暨南大学附属第一医院（广州华侨医院）
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于影像特征数据的肿瘤预测方法，包括以下步骤：S1：参照肿瘤数据采集：对不同种类、不同程度的肿瘤患者的肿瘤影像数据和历史肿瘤数据进行采集；S2：建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库：将S1所述的肿瘤患者的肿瘤影像数据和历史肿瘤数据进行分类，建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库；S3：建立对比函数：根据S2所述的参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库并通过通过卡尔曼滤波器、有限元和神经网络算法建立用于对比的对比函数本发明通过采集肿瘤患者的肿瘤影像数据建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库，并进行分类建立对比函数模型，可以较准确的进行肿瘤的预测，并且通过观察受检者后期发病率能够很好的对对比函数模型进行修订，从而能够更好的对肿瘤进行预测
肿瘤影像肿瘤特征数据库肿瘤数据数据库函数模型影像特征肿瘤预测采集卡尔曼滤波器神经网络算法安全保障数据建立分类预测发病率修订观察

[发明专利]肿瘤预后评估方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310501317.2有效
发明人：宋尔卫;姚和瑞;余运芳;任炜;谭钰洁;何子凡;姚沁玥;汪进;陈李粮;单玲政;陈睿 -专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院;赛维森（广州）医疗科技服务有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种肿瘤预后评估方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取目标对象的术前影像数据；所述术前影像数据包括若干影像序列；对各所述影像序列进行预处理，得到四维影像数据集合；分别获取所述四维影像数据集合中的各个四维影像数据对应的肿瘤靶区掩膜；根据各所述肿瘤靶区掩膜中符合预设条件的连通区域，形成所述四维影像数据集合对应的若干肿瘤靶区影像数据集合；基于各所述肿瘤靶区影像数据集合，确定所述目标对象的肿瘤预后评估结果。本申请不仅增加了肿瘤预后评估结果的评估维度，还有效提升了肿瘤预后评估结果的准确性。
肿瘤预后评估方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]肿瘤样本对比检测装置-CN202111243242.X在审
发明人：程玉峰;李玮;王建波 -专利权人：山东大学齐鲁医院
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本公开涉及一种肿瘤样本对比检测装置，包括承载座、射线装置、用于固定正常影像带的第一支撑结构、用于固定肿瘤样本影像片的第二支撑结构以及第一驱动结构；射线装置和第一支撑结构固定在承载座上，第一驱动结构用于驱动第一支撑结构相对于承载座转动，以将正常影像带的预设影像片转动至射线装置的射线照射区域内；第二支撑结构能够相对于承载座移动，以将肿瘤样本影像片移动至与预设影像片重合；肿瘤样本影像片与预设影像片重合时，射线装置照射肿瘤样本影像片，以将肿瘤样本影像片和预设影像片进行对比，基于此，本公开提供的肿瘤样本对比检测装置能够将肿瘤样本影像片和正常影像带进行对比，方便医生观察肿瘤病变的发展情况，使用方便。
肿瘤样本对比检测装置

[发明专利]基于新型影像聚类特征的肿瘤预后预测方法、系统、设备及存储介质-CN202310027597.8在审
发明人：何兰;刘再毅;黄燕琪;陈鑫;梁长虹;王广谊;颜黎栩 -专利权人：广东省人民医院
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于新型影像聚类特征的肿瘤预后预测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：收集肿瘤患者的临床病理信息及总生存期OS，同时采集肿瘤CT影像；对采集到的肿瘤CT图像进行自动分割，得到肿瘤感兴趣区域，并将肿瘤感兴趣区域分割成设定大小的方形亚区域；提取方形亚区域内的多尺度影像特征；使用无监督聚类算法依据亚区域内的各个影像特征进行聚类分析，以实现新型影像聚类特征的自动提取；对自动提取得到的新型影像聚类特征进行特征降维及筛选，并建立影像标签，用影像标签实现肿瘤患者的预后预测风险评分。本发明通过对肿瘤患者CT图像的新型影像聚类特征的自动提取，实现了对肿瘤患者的预后预测风险评分，辅助指导临床决策。
基于新型影像特征肿瘤预后预测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种肿瘤分割方法-CN202310866540.7在审
发明人：杨凯涵 -专利权人：杨凯涵
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种肿瘤分割方法，包括：将待处理脑影像配准到标准脑，得到配准脑影像；根据所述配准脑影像生成多个切块；将每一切块输入相应的肿瘤分割模型，得到肿瘤分割结果；将各切块的肿瘤分割结果进行融合，得到所述待处理脑影像的肿瘤分割结果本发明将待处理脑影像配准到标准脑，使得待处理脑影像与肿瘤分割模型的训练样本处于统一的脑空间下，具备切块、肿瘤分割的共同基础；通过将配准脑影像的每一子块输入子块相应的肿瘤分割模型，使得每一肿瘤分割模型仅需对脑部特定区域进行针对性地精准分割，提升了分割精度，并且显著减小了肿瘤分割模型体量，减少了训练耗时、分割耗时。
一种肿瘤分割方法

[发明专利]基于VRDS AI医学影像的肠肿瘤与血管分析方法和相关装置-CN201980099768.X在审
发明人：戴维伟·李;斯图尔特平·李 -专利权人：未艾医疗技术（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：基于VRDS AI医学影像的肠肿瘤与血管分析方法和相关装置，包括：获取用户的肠道的扫描图像，其中，该扫描图像还包括肠肿瘤和该肠道周围的血管(S201)；根据该扫描图像生成该肠道的影像数据、肠肿瘤的影像数据以及血管的影像数据(S202)；根据该肠道的影像数据、该肠肿瘤的影像数据以及该血管的影像数据确定该肠肿瘤在该肠道的位置区域以及该肠肿瘤的供血血管的数量和分布；将该肠道的影像数据、该肠肿瘤的影像数据以及该血管的影像数据进行该肠肿瘤与血管分析方法和相关装置能够提高肠道疾病的诊断效率。
基于 vrds ai 医学影像肿瘤血管分析方法相关装置

[发明专利]一种基于影像组学的生存期预测方法及装置-CN201710038465.X有效
发明人：李其花;孙秋畅;李志成;宋柏霖;王梦巧 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于影像组学的生存期预测方法及装置，其中，方法包括获取多个患者的影像数据及各患者的生存期；从各患者的影像数据中分别分割出各患者的肿瘤区域及肿瘤区域的子区域；对各患者的肿瘤区域及肿瘤区域的子区域进行影像特征提取；将各患者影像特征中的冗余特征去除以得到各患者筛选后的影像特征；根据各患者的生存期及各患者筛选后的影像特征得到影像特征与生存期之间的关联关系。本申请通过划分出肿瘤区域及肿瘤区域的子区域，对肿瘤区域及肿瘤区域的子区域进行特征提取，从而获得大量的影像特征，为寻求影像特征和患者生存期的关系提供更多有力支持。
一种基于影像生存预测方法装置

[发明专利]一种脑肿瘤的标签化三维多模态脑结构融合重建方法-CN202211506311.6有效
发明人：毛星刚;蒋晓帆;杨秋子;薛小燕;姬昂;罗鹏;孙季冬 -专利权人：中国人民解放军空军军医大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种脑肿瘤的标签化三维多模态脑结构融合重建方法，获取脑CT影像、脑MRI影像、脑动脉血管影像、脑静脉血管影像、弥散张量影像和脑灌注影像；以T1薄层扫描影像为基准，分别对脑CT影像、增强影像、脑动脉血管影像、脑静脉血管影像、弥散张量影像和脑灌注影像进行配准，并将所有配准后的影像进行融合，得到脑结构3D影像；在脑结构3D影像中的增强影像层中分离出脑肿瘤结构，得到具有脑肿瘤的多模态脑结构3D影像本发明通过多模态影像进行融合重建，可以生成具有脑功能分区的多模态脑结构3D影像，通过该多模态脑结构3D影像可以精准确定肿瘤范围、以及判断肿瘤与周围重要脑结构的比邻关系。
一种肿瘤标签三维多模态脑结构融合重建方法

[发明专利]基于肿瘤影像的多区域的影像组学特征提取方法-CN201910683196.1在审
发明人：田捷;董迪;张利文;杨鑫 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明属于影像分析领域，具体涉及一种基于肿瘤影像的多区域的影像组学特征提取方法，包括基于肿瘤影像中肿瘤微环境的区域划分，将所述肿瘤影像分割成对应的目标区域；分别基于与各目标区域对应的神经网络模型，提取各目标区域的高维定量特征与现有技术中直接采用CT卷中依据CT数据的强度值进行特征提取的方法相比，采用本发明所述基于肿瘤影像的多区域的影像组学特征提取方法提取的肿瘤特征能够更全面的量化肿瘤，为肿瘤的诊疗提供更全面的数据支持。
肿瘤影像目标区域特征提取多区域影像组定量特征高维肿瘤神经网络模型肿瘤微环境方法提取数据支持影像分析肿瘤特征融合诊疗量化分割分类预测

[发明专利]一种基于基因影像学的肿瘤影像标记物提取方法-CN201710281483.0有效
发明人：陈颖;高欣 -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： 2017-04-14 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于基因影像学的肿瘤影像标记物提取方法。本发明利用基因影像学，同时结合影像学和分子技术的优点，发明了一种非侵入、可解释性强的生物标记物提取方法，该方法通过提取肿瘤CT的高维定量影像特征，与对应的肿瘤基因表达模式进行关联；并假设某些定量影像特征可以反映肿瘤的特定基因表达模式，可作为肿瘤的预后标记物。最终目的是提取无侵入、生物学可解释的影像学标记物。
一种基于基因影像肿瘤标记提取方法

[发明专利]基于改进的水平集的自动肿瘤影像区域分割系统及方法-CN202110084653.2在审
发明人：谷超;王玉 -专利权人：山东中医药大学附属医院
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于影像区域分割技术领域，公开了一种基于改进的水平集的自动肿瘤影像区域分割系统及方法，所述基于改进的水平集的自动肿瘤影像区域分割系统包括：肿瘤影像获取模块、影像预处理模块、中央处理模块、影像区域分割模块、影像特征提取模块、影像特征融合模块、影像数据分析模块、云存储模块、显示模块。本发明通过影像特征提取模块将神经网络模型设置成多分支神经网络结构，能够实现对肿瘤影像的二维肿瘤特征和三维肿瘤特征的同时捕获；通过影像数据分析模块采用随机森林算法生成若干棵决策树，根据决策树使用二维SVM
基于改进水平自动肿瘤影像区域分割系统方法

[发明专利]图像处理系统和图像处理方法-CN201210335088.3在审
发明人：任海兵;刘志花;张丽丹;郝志会 -专利权人：北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2012-09-11 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种用于乳腺影像的图像处理系统包括：影像获取器，用于获取二维乳腺超声波影像；肿瘤检测器，用于从影像获取单元获取的二维乳腺超声波影像检测包含乳腺肿瘤的肿瘤区域；脊检测器，用于从获取的二维乳腺超声波影像检测脊信息；肿瘤分割器，用于基于水平集从检测的肿瘤区域分割出乳腺肿瘤，其中，以检测的肿瘤区域作为初始轮廓曲线为所述二维乳腺超声波影像建立水平集函数，并根据脊检测单元检测的脊信息迭代地限制轮廓曲线的水平集演化，以最小化所述轮廓曲线的能量函数
图像处理系统方法

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