公开(公告)号：CN117974515A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410059201.2

申请日：2024-01-16

Applicant: 厦门大学 ,  厦门大学深圳研究院

Inventor： 蔡淑惠 ,  葛诺薇 ,  蔡聪波 ,  杨亲亲

IPC: G06T5/80 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种自旋回波类EPI图像畸变矫正方法及系统，包括：设计多回波链双极性相位编码自旋回波类EPI序列；生成深度神经网络的训练样本，所述训练样本包括配对的有畸变的仿真样本和无畸变的目标样本；采用所述训练样本训练深度神经网络，得到训练好的深度神经网络；采用所述多回波链双极性相位编码自旋回波类EPI序列对实际成像物体进行数据采集，得到实际成像物体的有畸变的图像；采用所述训练好的深度神经网络对所述实际成像物体的有畸变的图像进行畸变矫正，得到无畸变的图像。本发明无需额外参考扫描辅助即可快速高效地矫正自旋回波类EPI图像畸变。

公开(公告)号：CN114463320B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202210143820.0

申请日：2022-02-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 徐丽娜 ,  曾海龙 ,  蔡聪波 ,  蔡淑惠 ,  陈忠

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及图像分割及检测技术领域，具体涉及一种磁共振成像脑胶质瘤IDH基因预测方法及系统，该方法包括：构建脑胶质瘤区域预测网络；预测网络包括生成网络、判别网络和分割网络；生成网络用于源域数据集和目标域数据集域间的自适应转换；基于损失目标函数采用源域和目标域数据集训练预测网络；损失目标函数根据对抗损失、循环一致性损失、分割损失和分割一致性损失确定；采用训练好的脑胶质瘤区域预测网络对待预测磁共振图像进行脑胶质瘤区域分割；分别采用放射组学和深度神经网络提取分割后的脑胶质瘤区域组学特征和深度特征；将组学特征和深度特征结合作为随机森林算法的输入，

公开(公告)号：CN117017263A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311039313.3

申请日：2023-08-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  李思民 ,  蔡聪波

IPC: A61B5/055

Abstract: 一种同时多层磁共振参数定量成像方法，涉及磁共振成像。包括以下步骤：S1：设计同时多层磁共振参数定量成像脉冲序列；S2：生成深度神经网络的训练样本；S3：采用所述训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；S4：采用所述同时多层磁共振参数定量成像脉冲序列采集实际成像物体的k空间数据并进行预处理，得到所述实际成像物体的混叠图像；S5：采用所述训练好的深度神经网络对所述实际成像物体的混叠图像进行重建，获得多层磁共振参数定量图像。该方法能一次扫描实现多层磁共振参数定量成像，不仅可用于较低的加速倍数，也适用于高加速倍数，缩短定量成像的采集时间。

公开(公告)号：CN116125349A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211618584.X

申请日：2022-12-15

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  耿文华 ,  杨奇志 ,  蔡聪波 ,  陈忠

IPC: G01R33/54 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G01R33/565

Abstract: 本发明公开一种快速高分辨多参数定量磁共振成像方法及系统，包括：设计快速高分辨多重叠回波成像脉冲序列；确定脉冲序列的采样参数；构建用于多参数定量磁共振图像重建的深度神经网络；生成深度神经网络的训练样本；使用训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；利用脉冲序列在设定的采样参数下对实体成像对象进行扫描，得到实体成像对象的k空间数据；对所述实体成像对象的k空间数据进行预处理，得到实体成像对象的图像域数据；将所述实体成像对象的图像域数据输入训练好的深度神经网络进行重建，得到高分辨多参数定量磁共振图像。本发明能够实现快速高分辨多参数定量磁共振成像，并且能够抵抗主磁场不均匀导致的图像畸变。

公开(公告)号：CN114782569A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210253168.8

申请日：2022-03-15

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  张溥杰 ,  王璐 ,  蔡聪波

IPC: G06T11/00 ,  G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06V10/28 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的DSC‑MRI血液动力学参数定量方法和系统，包括：获取对比剂注射前后的T2*加权DSC‑MRI图像序列，称为原始DSC‑MRI图像序列；进行基于统计学和形态学的双重判定，获得二次判定掩膜；将原始DSC‑MRI图像序列与二次判定掩膜相乘，再进行信号模式变换，得到对比剂浓度‑时间图像序列；生成设定量的包含动脉输入点的DSC模拟训练样本；构建深度神经网络；利用DSC模拟训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；将对比剂浓度‑时间图像序列输入训练好的深度神经网络，得到血液动力学参数图。本发明可简化血液动力学参数计算过程，快速获得高质量的血液动力学参数图，有效改善由于部分体素灌注效果不佳对血液动力学参数定量的影响。

公开(公告)号：CN113030813B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN202110215919.2

申请日：2021-02-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  何雨泽 ,  蔡聪波 ,  杨奇志 ,  欧阳斌宇

IPC: G01R33/48

Abstract: 本发明提供了一种磁共振T2定量成像方法及系统，涉及磁共振成像领域。方法包括：设计多扫描多重叠回波T2定量成像脉冲序列并确定其采样参数；利用脉冲序列对待测样品进行多次扫描采样并对采样得到的信号进行处理得到待重建多扫描多重叠回波图像；根据待测样品特征生成设定量的训练样本；确定用于T2定量图像重建的深度神经网络并采用设定量的训练样本对该深度神经网络进行训练；将待测样品的待重建多扫描多重叠回波图像输入训练好的深度神经网络进行重建，得到待测样品的高分辨的T2定量图像。

公开(公告)号：CN111062994B

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN201911173109.4

申请日：2019-11-26

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  郭晨露 ,  蔡聪波 ,  吴健

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明公开一种化学交换饱和转移对比图像的重建方法。该方法包括：生成深度神经网络的训练样本；采用所述训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型；采用所述训练好的深度神经网络和PROPELLER欠采样的化学交换饱和转移(CEST)图像，重建CEST对比图像。本发明能够有效缩短CEST对比成像实验时间，并使图像更加平滑，重建结果更加准确。本发明还公开了一种化学交换饱和转移对比图像的重建系统，以实现上述重建方法。

公开(公告)号：CN112924913A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202110141998.7

申请日：2021-02-02

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  向鹏程 ,  蔡聪波 ,  王杰超 ,  陈忠

IPC: G01R33/54

Abstract: 本发明提供了一种时空编码磁共振成像超分辨率重建方法及系统。本发明根据待测样品的特征生成设定量的模拟样品；根据待测样品的时空编码磁共振成像信号采集方案确定模拟实验方案；根据模拟实验方案生成深度神经网络的训练样本集；确定用于时空编码磁共振成像重建的深度神经网络；采用训练样本集训练深度神经网络，获得训练好的深度神经网络；对待测样品的时空编码磁共振成像信号进行预处理，获得待测样品的待重建时空编码磁共振成像数据；将待重建时空编码磁共振成像数据输入训练好的深度神经网络，获得待测样品的高分辨率时空编码磁共振图像。本发明解决了现有重建方法迭代求解时间长、重建结果未能完全消除混叠伪影、图像边缘信息模糊等问题。

公开(公告)号：CN108226835A

公开(公告)日：2018-06-29

申请号：CN201711494370.5

申请日：2017-12-31

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  罗瑶 ,  张俊 ,  蔡聪波

IPC: G01R33/565 ,  G01R33/561

Abstract: 基于分段激发的多回波多层时空编码磁共振成像方法，涉及磁共振成像方法。将成像物体分成几段，通过90°段选脉冲选择一个成像段，通过180°线性扫频脉冲对段内核自旋进行时空编码，用180°硬脉冲使非成像段的核自旋回到热平衡态，用与90°段选脉冲相同的脉冲将自旋信息进行存储；采用多个90°层选脉冲依次激发多个目标层，结合频率编码维特定的散相梯度，使不同层的信号在不同采样时刻形成回波；改变层选脉冲中心频率及相关脉冲梯度，获得段内各层面的磁共振数据；修改段选脉冲的中心频率选择不同成像段；重复上述操作获得整个成像物体数据，将同时采集的多回波数据按回波数分割，对每层数据超分辨重建，得多层高分辨磁共振图像。

公开(公告)号：CN106841273B

公开(公告)日：2018-04-24

申请号：CN201710288050.8

申请日：2017-04-27

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  黄建攀 ,  蔡聪波 ,  陈林 ,  廖璞

IPC: G01N24/08

Abstract: 一种基于单扫描时空编码磁共振成像的水脂分离重建方法，涉及磁共振成像方法，该方法利用单扫描时空编码成像序列来对水脂信号进行编码和采集，其中90度线性扫频脉冲结合时空编码梯度在激发阶段赋予了水脂信号一个二次相位。基于这一特性，通过选取适当的滤波器来对采集的数据进行预处理，可以获得水和脂的先验知识图像，用以指导水脂的分离和重建。在水脂分离阶段，利用先验知识图像作为初值和加权信息，通过求解水脂环境下的超分辨率提升和边缘去伪影算法方程，可以得到高分辨率和高信噪比的水图和脂图。提出的方法可以有效地实现单扫描时空编码磁共振成像的水脂分离，同时提高分离图像的图像质量，促进临床应用进程。