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公开(公告)号：CN115661599A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211380976.7
申请日：2022-11-05
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于多中心跨维度医学影像的肺腺癌侵袭性辅助预测系统，通过输入模块采集CT图像和一维临床特征并分别输出至特征提取模块和跨维度特征融合模块，特征提取模块对CT图像进行预处理分别生成2D图像和3D图像，并分别提取出二维特征和三维特征后输出至跨维度特征融合模块，跨维度特征融合模块融合二维特征、三维特征和一维临床特征进行跨维度特征融合后根据各个分布节点医院的本地模型进行分类，传输加密梯度模块采集各个分布节点医院的加密后的梯度数据，更新优化梯度模块根据各个分布节点医院的加密后的梯度数据，对位于服务器端的联合模型的参数进行更新，联合模型参数更新模块将联合模型更新后得到的梯度数据重新分发至各个分布节点医院用于进行各自本地更新。
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公开(公告)号：CN112002407A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010689889.4
申请日：2020-07-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于乳腺超声视频序列数据对乳腺癌作出诊断，通过对超声视频序列数据进行预处理，获得乳腺超声单帧图像序列，相比于传统的超声图像包含更多的信息量，结合计算机技术和深度学习方法，实现对乳腺癌端到端的定位诊断，使超声视频数据的信息得到最大化利用，为医生的诊断提供了有效的第二意见，提高了医生的工作效率。
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公开(公告)号：CN101716103A
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200910200508.5
申请日：2009-12-22
Applicant: 上海大学
IPC: A61F2/70
Abstract: 本发明涉及一种采用声肌信号控制假手的方法。本方法将超声扫描骨骼肌得到的有关骨骼肌结构的空间形态变化信息定义为“声肌图(sonomyography)”。具体是利用超声获取上肢相关骨骼肌的肌肉厚度变化信息，然后利用此厚度变化控制假手运动。包括以下操作步骤：超声信号采集、声肌信号获取计算、确定步进电机运动步长范围、利用声肌信号的上升沿和下降沿实现假肢手指的比例张合运动。本方法采用声肌信号不受邻近肌肉串扰干扰，不受外部噪声影响，易于检测，声肌控制假手能为假手实现更多、更复杂的动作。
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公开(公告)号：CN118628831A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410845268.9
申请日：2024-06-27
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标领域自适应的图像分类方法，包括：获取源域和多个目标域的脑部rs‑fMRI图像数据，其中一个目标域来自受试者；对获取的脑部rs‑fMRI图像数据进行预处理，得到每个图像数据的功能连接特征；将功能连接特征输入到预训练好的ASD分类预测模型中进行训练；使用对比领域自适应方法拉近源域和目标域的数据分布；使用训练好的ASD分类预测模型中的多层感知机进行分类预测，获得分类预测结果。与现有技术相比，本发明具有实现对ASD图像的精确分类预测、提高医生诊断效率等优点。
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公开(公告)号：CN116884603A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310873653.X
申请日：2023-07-17
Applicant: 上海大学
IPC: G16H50/20 , G16H30/20 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种非小细胞肺癌免疫治疗疗效预测方法，利用图卷积网络将患者之间的关联引入模型训练中，并在此基础上，将患者的影像组学特征组划分为多个视角，将多视角学习引入模型；其次，考虑多视角的一致性和互补性，设计了可分离图卷积模块，将各视角的输出分解为两个部分，即视角共有输出和视角内特有输出，并设计目标函数利用多视角的一致性和互补性反复迭代训练，然后基于训练完成的网络模型，预测NSCLC免疫治疗的疗效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114913120A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210340503.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的多任务乳腺癌超声检测方法。将乳腺癌肿瘤定位和分类任务集合到一个统一的框架中。为了提高辅助诊断的技术支撑，利用协作学习将弹性成像超声(EUS)模态中的硬度信息迁移至B型超声(BUS)通道网络；并在此基础上，提出双通道ResNet‑GAP，一个用于BUS模态，另一个用于EUS模态。在每个通道中，使用卷积核生成类激活映射图(CAM)，利用两个通道间CAM的一致性反复迭代训练。基于训练完成的网络模型，预测乳腺癌肿瘤的良恶性。本发明方法实现对乳腺癌肿瘤端到端的定位检测，使弹性超声的信息得到最大化利用，提高了医生的工作效率和诊断准确率。
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公开(公告)号：CN108670297B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201810351621.2
申请日：2018-04-19
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态经颅超声的帕金森病辅助诊断系统及方法。本系统包括输入模块、特征提取模块、特征选择模块和诊断模块，所述输入模块进行特征提取模块和特征选择模块后，连接诊断模块；所述输入模块读入超声图像及超声彩色多普勒影像，特征提取模块提取超声图像黑质区域的图像特征，分割获取多普勒影像中动脉血流频谱曲线；特征选择模块对超声模块特征进行选择；诊断模块通过多模态学习算法对多模态特征进行分类，获得辅助诊断结果，供医生进行诊断辅助参考。
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公开(公告)号：CN104537377B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201410791475.7
申请日：2014-12-19
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维核熵成分分析的图像数据降维方法，其步骤如下：(1)读入图像数据；(2)采用Parzen窗估计核函数；(3)设立按列计算所有图像数据的核矩阵；(4)计算图像数据的相关矩阵的特征值和特征向量；(5)计算图像数据的Renyi熵；(6)采用二维核熵成分分析方法对图像数据的相关矩阵的特征向量进行映射，实现图像数据的降维。该方法利用二维分析方法，直接对图像的行或者列进行核变换，对图像数据的核矩阵估计的熵进行排序，得到降维后的图像数据的本征维数，还能保持图像数据的空间结构信息；该方法由于直接按行或者按列计算图像数据的核矩阵，无需将二维图像数据转换成一维矢量，进行核变换求得相关矩阵时，降低了计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN101474066A
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200910044968.3
申请日：2009-01-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及带有加速度传感器的血压实时监测远程适时服务的方法与系统。通过血压实时监测可以实时、动态地监测人体血压、心率等生理参数，采用压频转换方法将压力信号转换为抗干扰能力强的频率信号，提高了血压实时监测的抗干扰能力。基于示波法的血压测量改进算法有效优化了内存空间的使用。并且可由加速度传感器判断被测者运动状态、控制血压测量的启动，以达到提高测量效率和节电的目的。通过GSM模块将监测数据发送到远程服务平台，通过对被测者心率数据分析，系统根据预先设置的心率变异门限对血压数据进行比较及筛选，剔除异常血压数据，仅保存有用数据。并由智能信号分析处理程序自动分析血压数据并适时向被测者发出报警信息。
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公开(公告)号：CN114913120B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210340503.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的多任务乳腺癌超声检测方法。将乳腺癌肿瘤定位和分类任务集合到一个统一的框架中。为了提高辅助诊断的技术支撑，利用协作学习将弹性成像超声(EUS)模态中的硬度信息迁移至B型超声(BUS)通道网络；并在此基础上，提出双通道ResNet‑GAP，一个用于BUS模态，另一个用于EUS模态。在每个通道中，使用卷积核生成类激活映射图(CAM)，利用两个通道间CAM的一致性反复迭代训练。基于训练完成的网络模型，预测乳腺癌肿瘤的良恶性。本发明方法实现对乳腺癌肿瘤端到端的定位检测，使弹性超声的信息得到最大化利用，提高了医生的工作效率和诊断准确率。
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