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公开(公告)号：CN114782307A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210128818.6
申请日：2022-02-11
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院 , 中国科学技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/11 , G16H30/20 , G16H50/20 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的增强CT影像直肠癌分期辅助诊断系统，包括增强CT影像输入模块、增强CT影像及标注数据库、图像预处理模块、直肠病变区域判别模块、病变淋巴识别模块、病灶特征提取模块、综合诊断模块、可视化模块。是一种辅助诊断装置，针对直肠增强CT影像数据结构复杂、难以分辨癌变区域及其分期的问题，研究增强CT影像直肠癌数据标注及数据集构建、基于自注意力深度学习模型的直肠癌病变区域判别、基于序列自适应特征融合的转移淋巴结识别，设计并实现直肠癌分期智能辅助诊断系统，并进行临床应用实验验证，提高直肠癌术前的全面数据采集精准效率。
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公开(公告)号：CN116342859A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310618617.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明公开了一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法及系统，该方法包括：基于第一生成模型获取正常肺部医学图像，记为第一图像，基于第二生成模型获取含肿瘤肺部医学图像，记为第二图像；基于第一图像利用预设特征提取方法提取第一特征，基于第二图像利用所述预设特征提取方法提取第二特征；基于第二特征相比于第一特征的差异特征对应的图像区域确定肺部肿瘤区域。本发明通过第一图像的第一特征和第二图像的第二特征的差异，确定肺部肿瘤区域，提高了肺部肿瘤区域分析效率和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118366160A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410509218.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 中国科学技术大学 , 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 安徽医科大学 , 安徽医科大学第一附属医院
IPC: G06V20/70 , G06V20/64 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种多模态医学影像直肠肿瘤分期自动3D精细标注系统，包括图像预处理模块、图像3D特征提取模块、精细3D标注训练数据集、标注模型与模型自修正模块，通过构建和训练基于无标注多模态医学影像数据的3D特征提取大模型，挖掘并提取不同模态的医学影像介质3D特征，设计知识引导的直肠肿瘤分期3D精细标注模型对直肠和淋巴结病灶进行分割与检测，初步勾画出直肠肿瘤及病变淋巴的3D位置结构，给出T分期及N分期诊断结论，最后采用扩散生成技术对3D标注模型进行自修正，精准地勾画出直肠肿瘤及病变淋巴的3D位置结构。
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公开(公告)号：CN115886853A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211522812.3
申请日：2022-11-30
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院北区 , 安徽省公共卫生临床中心(安徽省传染病医院)
Inventor： 沈柱 , 刘小艳 , 詹鹤琴 , 李永怀 , 孟刚 , 王文斌 , 李小虎 , 陆震 , 程自平 , 王亚楠 , 吴兴旺 , 施万印 , 王万勤 , 余长亮 , 张坤山 , 方林森 , 刘付宝 , 徐阿曼 , 韩文秀 , 郭涛 , 柴会平 , 夏正国 , 饶先亮 , 任燕兵 , 钱银锋 , 周金华 , 刘瑞 , 周飞 , 周勇 , 施长生 , 徐婷婷 , 姚定坤 , 杨春 , 韩彪 , 沈俊 , 常俊 , 赵本胜 , 赵晟 , 赵亮 , 王晓健 , 汪硕敏 , 王啸 , 王海宝 , 王宏志 , 王岳君 , 王源 , 王贵增 , 杨苗苗 , 高梦茹 , 刘丽光 , 陈晨 , 范彬 , 刘兆平 , 陈玲 , 阮怀军 , 潘志立 , 王昶 , 李旭 , 冀苏文 , 金凡志 , 罗时磊 , 范倩倩 , 韦中国 , 闻春锦 , 徐光明 , 詹小林 , 李辉 , 吴庆 , 王培三 , 高之振 , 吴素红 , 江安红 , 袁怀平 , 韩珑 , 刘梦阳 , 叶瑞 , 王祥兵 , 程勋传 , 朱士明 , 雷洁 , 沈亮炎 , 沈永生 , 鲁明典 , 沈玉先 , 余永强 , 刘斌 , 邱本胜
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种基于CT平扫及数据重建的图像显示方法，涉及图像处理设备领域。本发明包括如下步骤：对患者胸部进行一次螺旋CT扫描，并变换扫描体位，获得左冠脉主干及前降支的多个CT序列原始图；将左冠脉主干及前降支CT序列原始图按所需的窗宽窗位转换成图片格式，获得CT序列图片；获取CT序列图片的三维数据，并对其进行数据重建；利用数据重建后的三维数据通过图像处理设备重建三维图像，显示冠脉血管、肺内血管及肺内结节、肋骨、胸骨、气管成像。本发明通过变换扫描体位、数据重建、在螺旋胸部CT低剂量扫描的基础上用三维后处理技术，解决了现有CT检查需要增强造影剂和增加费用的问题。
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公开(公告)号：CN114782307B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210128818.6
申请日：2022-02-11
Applicant: 安徽医科大学 , 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 安徽医科大学第一附属医院 , 中国科学技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06T7/11 , G16H30/20 , G16H50/20 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的增强CT影像直肠癌分期辅助诊断系统，包括增强CT影像输入模块、增强CT影像及标注数据库、图像预处理模块、直肠病变区域判别模块、病变淋巴识别模块、病灶特征提取模块、综合诊断模块、可视化模块。是一种辅助诊断装置，针对直肠增强CT影像数据结构复杂、难以分辨癌变区域及其分期的问题，研究增强CT影像直肠癌数据标注及数据集构建、基于自注意力深度学习模型的直肠癌病变区域判别、基于序列自适应特征融合的转移淋巴结识别，设计并实现直肠癌分期智能辅助诊断系统，并进行临床应用实验验证，提高直肠癌术前的全面数据采集精准效率。
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公开(公告)号：CN116342859B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310618617.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院
Abstract: 本发明公开了一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法及系统，该方法包括：基于第一生成模型获取正常肺部医学图像，记为第一图像，基于第二生成模型获取含肿瘤肺部医学图像，记为第二图像；基于第一图像利用预设特征提取方法提取第一特征，基于第二图像利用所述预设特征提取方法提取第二特征；基于第二特征相比于第一特征的差异特征对应的图像区域确定肺部肿瘤区域。本发明通过第一图像的第一特征和第二图像的第二特征的差异，确定肺部肿瘤区域，提高了肺部肿瘤区域分析效率和精度。
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公开(公告)号：CN217745325U
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202220952802.2
申请日：2022-04-24
Applicant: 安徽医科大学第一附属医院 , 中国科学技术大学
Abstract: 本实用新型涉及一种调控性回肠末端造口管，包括并置的近侧导管、远侧导管，环近侧导管、远侧导管设置有可吸收垫；所述近侧导管包括管体，所述管体为中空管道，管体的管外壁上设置气囊，气囊上连接有导管，导管的管尾连接有连接口；所述远侧导管包括导管体，所述导管体为中空管道，导管体上自前向后依次设置第一气囊、第二气囊，第一气囊上连接有第一导管，第二气囊上连接有第二导管，导管体的尾端连接有导管连接口。
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