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肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
医学图像处理与三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学
2021-04-10
一种医学图像的多维多种特征提取方法
本发明提供一种颈动脉图像的多维多种特征提取方法，具体为：（1）依据颈动脉的医学三维超声体数据构建感兴趣区域二维序列图像和感兴趣区域三维图像；（2）对二维序列图像提取二维特征，对三维图像提取三维特征，所述二维特征包括二维纹理特征、二维形态特征和二维弹性特征，所述三维特征包括三维纹理特征；（3）验证各种特征是否对图像分类具有贡献，保留具有贡献的特征；以假发现率最小为目标，在具有贡献的特征中搜索得到全局最优特征组合。本发明针对图像进行了多个维度多类特征的提取，囊括了纹理、形态、弹性三大类特征，特征数目多，
华中科技大学
2021-04-14
一种非刚性多模医学图像精确配准方法
本发明公开了一种非刚性多模医学图像精确配准方法，包括以下步骤：分别对参考图像和浮动图像进行归一化处理并使用脉冲发送皮层模型进行处理得出两幅点火映射图；然后采用索贝尔算子分别提取两幅点火映射图的边缘特征得到对应的梯度图，并计算两梯度图的差值平方和；最后基于自由网格变形模型及差值平方和确定目标函数，采用拟牛顿法对目标函数进行迭代优化，获得最佳形变参数。本发明将脉冲发送皮层模型和差值平方和用于非刚性多模医学图像配准，大大提高了配准精度。
华中科技大学
2021-04-14
基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法
本发明公开了一种基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法。首先从待处理的医学超声图像中提取感兴趣区域，从感兴趣区域提取特征；然后对提取的特征进行主成分分析，以去除冗余和无关的特征分量，确定独立有效的特征；最后依据独立有效的特征，利用分类器对感兴趣区域分类。本发明通过计算机对医学超声图像进行分析，提取的图像特征涵盖了空域和频域，更为全面地反映了图像的本质特性，有助于进行正确分类，具有较好的临床实用性。
华中科技大学
2021-04-14
肾癌转化医学与精准医学研究
NCCN指南推荐“高危”局限性肾癌术后可以通过辅助靶向治疗减少复发率，但临床中使用临床病理指标认定的“高危”亚群中有约50%的患者术后不出现复发，不必接受昂贵的辅助靶向治疗。为弥补临床病理指标的不足，更准确地识别真正的“高危”患者，减少不必要的辅助靶向治疗，本研究首先从TCGA数据库白种人局限性肾癌90万个SNP位点中筛选出44个与术后复发密切相关的SNP位点。然后通过对227例训练组患者的44个SNP位点检测，发现6个位点与黄种人局限性肾癌复发密切相关。将这6个SNP位点组合成预测模型进一步在中山大学组(217例)、国内多中心组（410例）和TCGA组（441例）验证表明，该预测模型是局限性肾癌术后复发的独立影响因子。该模型与临床病理指标相结合可以进一步提高预测准确度，更精准地识别复发高危患者。该杂志同时刊登了国际著名泌尿外科专家、美国德州大学西南医学中心Yair Lotan教授和Vitaly Margulis教授的述评，指出该分子预测模型对局限性肾癌术后个体化诊疗决策的制定具有重要作用，避免“一刀切”的治疗方案导致临床上的过度治疗或者治疗不足。
中山大学
2021-04-13
核医学
核医学是涉及在疾病诊断和治疗中应用放射性物质的医学专业。从某种意义上说，核医学是“从里到外放射学”或“内镜放射学”，因为它记录了从体内发出的辐射，而不由外部放射源如X射线产生的辐射。此外，核医学扫描与放射学不同，重点不在于成像解剖，而在于功能，因此，它被称为生理成像模式。 单光子发射计算机断层扫描（SPECT）和正电子发射断层扫描（PET）是核医学中最常见的两种成像方式。
核医学成像 核医学成像
使用少量放射性物质，称为放射性示踪剂，采用静脉注射、吸入或口服给药，放射性示踪剂经过被检查的区域并以伽马射线的形式发出能量，这些能量由特殊的相机和计算机检测来建立您身体内部的图像。核医学成像提供了采用其他成像方法通常无法获得的独特信息，并提供了在早期阶段确定疾病的潜力。
核医学诊断 核医学诊断
使用核医学作为诊断工具是一种通常无痛的方法，可以为医生提供非常重要的信息。一些放射性示踪剂采用注射给药，而另一些则会被要求吸入或口服。这些放射性示踪剂含有少量放射性物质，当您在特殊相机或成像设备下进行检查时，医生可以在分子水平上查看正在发生什么。
核医学治疗 核医学治疗
使用核医学作为治疗方法，如放射性碘（I131）治疗或放射免疫疗法（RIT）等，已被证明有助于对抗某些癌症、心脏病和其他疾病。在成人中，核医学可用于以下方面：
脑 - 检测许多类型异常或失调的早期迹象，特别是与癫痫或阿尔茨海默氏症等疾病相关的。核医学也可以帮助评估疑似脑肿瘤。
心脏 - 帮助可视化血流和功能，并评估心脏病发作后的损伤。
骨骼 - 评估骨折、感染、骨肿瘤或关节炎，还可用于确定活组织检查的位置。
肺 - 用于扫描呼吸和血流问题或检测肺移植排斥反应。
北京先通国际医药科技股份有限公司
2022-02-25
晨曦医学
贵州晨曦医学教育发展有限公司于2017年08月04日成立。法定代表人赖元祥，公司经营范围包括：法律、法规、国务院决定规定禁止的不得经营；法律、法规、国务院决定规定应当许可（审批）的，经审批机关批准后凭许可（审批）文件经营;法律、法规、国务院决定规定无需许可（审批）的，市场主体自主选择经营等。
贵州晨曦医学教育发展有限公司
2021-02-01
金英杰医学
金英杰-医学教育机构是医学考试改革后全国从事医学考试培训的专业机构之一。业务涵盖医学执业资格、继续教育、技术实操、人才输出及就业等医学领域。 自2006年成立以来，经过多年的文化沉淀和发展。聚集了一大批北京大学医学部、首都医科大学、协和医科大学、解放军总医院等高校及医院的专家教授。金英杰已经成为医学考试培训界的驰名品牌。
北京金英杰教育科技集团有限公司
2021-02-01