专利名称：基于混合注意力监督U型网络MRI图像分割系统及方法      申请号：2024110673891     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：医学图像 核磁共振 临床诊断 MRI   相似专利 发布日：2025/02/17  
摘要： 本发明属于医学图像处理技术领域，提供了基于混合注意力监督U型网络MRI图像分割系统及方法，所述系统包括：图像预处理模块、多模态MRI图像分割模型训练模块和图像生成模块；图像预处理模块，用于对多模态的MRI图像进行预处理，并将预处理后的MRI图像在通道方向堆叠，得到多模态MRI图像；多模态MRI图像分割模型训练模块，用于基于多模态MRI图像训练混合注意力监督U型网络，得到多模态MRI图像分割模型；图像生成模块，用于将实际的多模态MRI图像输入至多模态MRI图像分割模型中，生成分割掩码。本发明能够显著提高多模态MRI图像分割的质量，简化临床诊断的过程并提高医生诊断疾病的能力。

专利名称：一种用于脑部MRI图像分类的图像处理方法      申请号：2015110336174     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：医疗 MRI   相似专利 发布日：2024/10/31  
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。本申请还公开了基于上述方法的装置。本申请采用Nystrom算法对相似度矩阵进行近似，大大减少了计算量。

专利名称：一种基于RAPNet网络的脑肿瘤MRI图像三维分割方法      申请号：2021114033335     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：医疗 MRI   相似专利 发布日：2025/03/10  
摘要： 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于RAPNet网络的脑肿瘤MRI图像三维分割方法，包括构建RAPNet网络并对其进行训练；将脑部MRI图像输入到训练好的RAPNet网络中进行图像识别分割，得到分割后的脑肿瘤MRI图像及其亚结构区域，RAPNet网络包括主干网络、特征金字塔以及辅助预测，主干网络由空洞卷积和多个ISE‑R2CU单元组成，用于提取输入图像的浅层特征和深层特征；本发明采用的由3D空洞卷积和跨模型注意力机制构成的特征金字塔与主干相结合以学习整个肿瘤及其亚结构的有效特征，从而具有拟合肿瘤内各种组织边界的优势。

专利名称：基于空间及时间信息的W型网络结构的DCE-MRI图像生成方法      申请号：2021102748712     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 MRI   相似专利 发布日：2024/12/24  
摘要： 本发明公开了基于空间及时间信息的W型网络结构的DCE‑MRI图像生成方法，包括以下步骤：获取训练数据集；根据所述训练数据集训练W型神经网络结构模型，及采集造影剂注射前T0时相的三维MRI图像数据I0，将图像数据I0输入至训练好的所述基于空间及时间信息的W型神经网络结构模型，生成造影剂注射后Ti与Ti+1时四维DCE‑MRI时间‑空间序列图像Ii与Ii+1。该方法针对相邻时相DCE‑MRI图像间的相互关系，提出基于空间及时间信息的W型图像生成网络，该网络同时提取相邻时相图像的低维与高维特征，并利用这些特征及其相关信息生成四维DCE‑MRI时间‑空间序列图像。

专利名称：定量描述MRI中脑胶质瘤特征边界变化评估指标的系统      申请号：2023108351359     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： MRI   相似专利 发布日：2025/03/12  
摘要： 本发明公开了定量描述MRI中脑胶质瘤特征边界变化评估指标的系统，包括：图像预处理模块、MSC度量值计算模块、有效性评估模块和预测性评估模块。所述图像预处理模块将获取的脑胶质瘤数据进行去噪和去除孤立体素并填充处理；所述MSC度量值计算模块构建肿瘤的边界划分采样，设计计算脑胶质瘤的边界清晰度系数的模型；所述有效性评估模块利用Bland‑Altman检验和卡方检验分析评估MSC的准确性；所述预测性评估模块通过脑胶质瘤边界清晰度系数验证脑胶质瘤的侵袭性，结合机器学习线性回归、Cochran‑Armitage趋势卡方检验以及皮尔逊相关系数来评估MSC的预测性能。本发明可以满足在计算脑胶质瘤边界清晰度的同时，进一步的了解MSC与脑胶质瘤的侵袭之间的关系。

专利名称：一种高场MRI高功率射频功放的非线性建模方法      申请号：2016102993041     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： MRI   相似专利 发布日：2024/07/15  
摘要： 本发明公开了一种高场MRI高功率射频功放的非线性建模方法，将获取的原始基带数据序列和失真基带数据序列分段，第一段原始基带数据序列作为输入数据，第一段失真基带数据序列作为输出数据去训练第一非线性模型，得到第一非线性模型的模型参数，第二段原始基带数据序列作为输入数据，第二段失真基带数据序列作为输出数据去训练第二非线性模型，得到第二非线性模型的模型参数，将第一非线性模型的模型参数赋予第一非线性模型，得到第一子模型；将第二非线性模型的模型参数赋予第二非线性模型，得到第二子模型；验证第一子模型和第二子模型的精度；优点是能够精确建立高场MRI高功率射频功放的非线性模型，准确跟踪高场MRI高功率射频功放的非线性特征。

专利名称：一种用于高场MRI高功率射频功放的数字预失真器      申请号：2016103036729     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： MRI   相似专利 发布日：2024/07/15  
摘要： 本发明公开了一种用于高场MRI高功率射频功放的数字预失真器，包括第一预失真模型、第二预失真模型、IQ补偿模型和切换开关，第一预失真模型用于对第一段原始基带数据序列进行预失真处理，第二预失真模型用于对第二段原始基带数据序列进行预失真处理，第一段原始基带数据序列为在高场MRI高功率射频功放的输入端提取的原始基带数据序列中从第一个原始基带数据开始至模值最大的原始基带数据组成的序列，第二段原始基带数据序列为原始基带数据序列除去第一段原始基带数据序列后剩余的原始基带数据组成的序列；优点是能同时对射频功放自身原因导致的非线性失真和IQ缺陷所导致的线性度失真进行补偿，预失真精度高。

专利名称：一种基于脑部MRI三维图像置信度的自适应变尺度卷积核方法      申请号：2020114414192     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： MRI   相似专利 发布日：2025/03/11  
摘要： 本发明公开了一种基于脑部MRI三维图像置信度的自适应变尺度卷积核方法，属于信息与自动控制技术领域，自动实时的改变卷积核的大小，来更好地提取特征，MRI图像的频率编码，相位编码和层面选择编码方向的置信度，对应着如果肿瘤区的置信度高则提供多且大卷积核区提取特征，反之则使用小且较少的卷积核提取特征，这样把计算资源都用在了关键位置，而且解决了不同患者，不同仪器下得到的图像灰度范围不同的问题。更好分割MRI肿瘤图像。

专利名称：一种基于卷积神经网络的MRI肿瘤体素检测方法      申请号：2019100666689     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：机器视觉 医疗影像 医疗检测 智慧医疗 核磁共振 MRI   相似专利 发布日：2025/01/13  
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的MRI肿瘤体素检测方法，分为五步；第一步以AlexNet模型为基础，建立双路径双卷积核3D CNN模型框架，上路径采用大卷积核提取病灶区域与周边组织的相关性等特征，下路径采用小卷积核提取病灶区域本身的纹理、大小等特征；第二步在框架的卷积层之前加入1×1×1卷积核进行特征降维；第三步基于所构建的模型进行训练，并对原数据集进行样本扩充；第四步将CNN模型变成FCN模型；第五步在扩充过的数据上优化已经预训练的3D FCN模型，得到最终MRI肿瘤体素分类模型。该方法能在保证特征提取的全面性基础上，有效避免信息冗余，大幅减少参数量，降低计算成本，提高分类精度。

专利名称：基于特征向量的自一致性和非局部低秩的并行MRI重构方法      申请号：2021109163165     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：R 低 港口 MRI   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及一种基于特征向量的自一致性和非局部低秩的并行MRI重构方法，属于磁共振成像技术领域。基于特征向量的迭代自一致性的并行成像重构模型通过k空间自动校准数据的特征值分解估计出多组灵敏度图，并使用类似于灵敏度编码的方法进行重构。本发明基于ESPIRiT重构框架，提出一种基于图像非局部低秩约束的并行磁共振成像重构模型，命名为NLR‑ESPIRiT，使用快速迭代收缩阈值技术有效求解。实验比较了结合了L1范数正则项的L1‑ESPIRiT模型以及结合了Lp伪范数联合全变分正则项的LpJTV‑ESPIRiT模型。实验结果表明，NLR‑ESPIRiT算法能更好的去除欠采样伪影。

专利名称：联合分类预测和多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割方法      申请号：2021103814374     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：医疗 R 港口 特征提取 MRI   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种联合分类预测和多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割方法，首先针对以序列为单位的切片组数据，去除每一个序列中不含肿瘤的切片，再通过旋转、裁剪、翻转操作对数据集进行扩增，获得扩增数据集；然后将预处理后的扩增数据集送入分类预测网络，对完整的脑部肿瘤数据按照肿瘤的有无进行分类预测；接着构建MRI脑肿瘤图像分割网络和训练MRI脑肿瘤图像分割网络；最后将需要检测的MRI肿瘤切片输入到分类预测网络中进行有无肿瘤的预测，继而将有肿瘤的序列切片输入给练好的MRI脑肿瘤图像分割网络，完成肿瘤的分割，获取分割结果。本发明有效解决了特征提取信息丢失问题，能够精确提取形状不规则的肿瘤区域。

专利名称：配准融合CT和MRI信号建立人体腰椎三维仿真模型的方法      申请号：2018108775798     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：三维 C R CT 建立 人体 MRI   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明涉及一种配准融合CT和MRI信号建立人体腰椎三维仿真模型的方法，包括：采集计算机断层扫描CT图像；采集磁共振成像MRI图像；建立计算机断层扫描图像三维模型；建立磁共振成像图像三维模型；配准融合计算机断层扫描图像三维模型和磁共振成像图像三维模型，包括根据腰椎解剖结构进行简单配准和进行全局计算配准。本发明充分利用现有常规检查如计算机断层扫描和磁共振成像结合优选磁共振扫描序列，建立可以在各个磁共振序列内相互验证准确度的腰椎间盘、神经根、黄韧带的重要软组织三维模型，建立了腰椎间盘新的医学影像高准确度的建模方式，同时大大提高了医学影像检查的数据的利用率。

专利名称：基于动态对比增强MRI的生理参数定量统计优化方法      申请号：201810418156X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：R 港口 定量 MRI   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 动态磁敏感对比增强MRI是评估生理参数的重要工具，处理方法通常是将γ变量函数拟合到观察的浓度‑时间曲线。常规的几种曲线拟合方法，非线性方法通常在计算上很繁重并且需要可靠的初始值以保证成功，而对数线性最小二乘法(LL‑LS)方法，当存在少量数据或异常值时，其拟合性能会显著下降。本次发明中，我们提出一种统计优化算法，将曲线拟合问题转化γ概率分布估计问题，就是将浓度‑时间曲线看成一个以时间为独立同分布离散随机变量的γ分布的随机样本，而将浓度看成对应的发生频率。然后通过最大似然估计(MLE)解出最优估计量。结果表明，提出的新方法表现得更稳定和准确，十分适合低信噪比，时间分辨率差的情况下进行曲线估计分析。

专利名称：一种基于物理对齐和轮廓匹配的多模态颈动脉MRI配准方法      申请号：2017112135291     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：教学教具 R 港口 MRI   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于物理对齐和轮廓匹配的多模态颈动脉MRI配准方法，包括以下步骤：1)计算图像空间物理坐标；2)统一体像素间距转换图像格式；3)确定多模态图像层间对齐关系；4)各序列多模态二维图像内壁分割：依次选定某序列MRI图像，确定该序列图像的分割起始层和终止层，在起始层图像选定颈动脉所在的ROI，利用分割方法实现整个序列的连续自动分割；5)基于内壁轮廓的三维配准：利用清晰的内壁轮廓分割结果进行三维的连续配准。本发明对各种类型的颈动脉多模态序列图像是有效的，很好地达到像素间的对齐配准，从而方便医生后续的诊疗判断以及斑块成分分析。

专利名称：一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法      申请号：2017102514395     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：R 微 微生物采样 MRI   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法，包括以下步骤：(1)，建立扩散组织模型，微结构模型包含微观结构的三个特征：线性结构各向异性(LSA，Dl)，平面结构各向异性(PSA，Dp)和球结构各向同性(SSI，Ds)；每个体素中的每个特征模型描述为混合各向异性/各向同性模型；(2)，计算特征标量，受阻和受限扩散的量通过计算估计的微结构尺度之间的差异来捕获；(3)，最小核误差分析方法一般表现；(4)，算法优化，引入辅助矩阵变量Z，并让S‑ΘW＝Y，最小化问题利用增强的拉格朗日乘子解决。本发明结合扩散张量成像技术，提供一种稳定且高效地估计较小交角的纤维结构的基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法。

专利名称：基于卷积神经网络的任务fMRI大脑解码和可视化方法      申请号：2020104202811     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 可视化 R F 任务 卷积神经网络 fmri MRI   相似专利 发布日：2023/08/21  
摘要： 本发明公开了基于卷积神经网络的任务fMRI大脑解码方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取fMRI的原始数据集；步骤2、对原始数据集进行数据预处理得到数据更新集；步骤3、将数据更新集标准化获得标准数据集；步骤4、将标准数据集输入卷积神经网络，输出解码概率向量Y和解码结果argmaxi{yi|Y}；本发明还公开了基于卷积神经网络的任务fMRI大脑可视化方法，将解码概率向量Y输入可视化模块，输出可视化结果；解决传统方法中体素的相关性无法被考虑，且无法对过程及结果进行可视化分析的问题。本发明利用三维卷积神经网络将输入的fMRI数据进行解码，并将概率分布向量对卷积层求偏导，使得解码结果可视化，以方便研究人员分析结果。

专利名称：一种三维MRI脑部医学影像彩色化方法      申请号：2018107296796     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：医疗 三 港口 MRI   相似专利 发布日：2024/07/10  
摘要： 本发明请求保护一种三维MRI脑部医学影像彩色化方法，包括：提取多个方向的梯度特征以及原亮度信息；随机选取原始三维MRI脑部医学影像中的若干个体素点，利用所求特征属性对切面上的体素点进行代表点的选择；然后用流形学习方法对代表点进行维度约简并尽量保持代表点之间的几何结构并映射到彩色空间，根据体素点之间的相似性传递颜色信息，得到所选体素的颜色信息，由彩色化后的体素与其余未处理的体素之间的近邻关系将颜色扩散到所有体素，由此得到彩色的三维MRI医学影像。本发明能够将三维MRI医学影像数据实现彩色化，并保证同一区域位置的像素点在不同切面中颜色一致，同时突出影像区域结构，实现多角度的观察彩色的三维MRI脑部医学影像。

专利名称：一种基于多生成多对抗的多模态脑部MRI图像双向转换方法      申请号：2019106528644     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：智慧医疗 医学影像 临床诊断 核磁共振超声 MRI   相似专利 发布日：2025/02/21  
摘要： 本发明请求保护一种基于多生成多对抗的多模态脑部MRI图像双向转换方法，包括：通过卷积网络将输入图像(T1/T2)与对应病理标签融合并作为转换器的输入数据；输入T1模态数据，通过T2模态转换器转换成T2模态图像；输入T2模态数据，通过T1模态转换器转换成T1模态图像；在输出图像和真实图像)之间构建对抗损失；构建循环验证损失来实现对转换器有效性的验证；在输出图像与真实图像之间构建内容损失，使结果更接近真实图像；引入边缘损失对真实图像和输出图像的边缘进行约束；将输出图像和真实图像的语义分割结果的差异作为形状损失来保持形状一致。本发明能够在多模态脑部MRI数据之间进行双向转换，同时保证了图像的纹理、结构和病理的不变性。

专利名称：基于局部优化生成对抗网络的MRI运动伪影校正方法      申请号：2020114143468     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：智慧医疗 医学影像 临床诊断 核磁共振超声 MRI   相似专利 发布日：2025/02/21  
摘要： 本申请公开了一种基于局部优化生成对抗网络的MRI运动伪影校正方法在上采样模块和下采样模块之间添加了跳层连接，使最后构建的能够更好地特征并实现运动伪影的去除，能够更好的实现运动伪影的去除，并且基于局部优化损失计算了每组照片的局部损失，使输出的图像不仅在全局上损失最小，在局部区域也能够达到最优，以此保留输出图像的局部一致性，并且也不需要添加额外的组件，另外还结合了对抗损失函数、梯度惩罚损失函数以及内容损失函数对模型进行优化，使通过该模型校正后的图像具备逼真的纹理信息、结构信息以及更丰富的细节信息。

专利名称：一种应用于动物MRI实验的实验床体      申请号：2020114018063     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：家具 R 港口 MRI   相似专利 发布日：2024/02/28  
摘要： 本发明公开了一种应用于动物MRI实验的实验床体，涉及实验用品技术领域，其技术方案要点包括侧护板，所述侧护板的内侧面开设有内滑槽，且内滑槽的与侧护板之间构成固定连接，所述内滑槽的内侧连接有前侧挡板，且前侧挡板与内滑槽之间构成滑动结构，所述侧护板的正下方设置有侧箱端壳，所述弹簧的左侧设置有弹力杆，且弹力杆与弹簧之间为固定连接，所述旋转撑杆与翻转柄之间为固定连接。该结构便于将不便卧立的动物进行固定，以便于对体型较宽的动物进行固定，使得整体在固定不同种类的动物时，具有较好的固定适应性，使得推进时具有较好的稳定性，以避免移动时使动物产生晕眩的感觉，降低对实验的影响。