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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115170564A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211082384.7
申请日：2022-09-06
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明涉及一种结直肠癌放化疗反应自动预测系统。该系统包括：图像获取模块，用于采集结直肠癌放化疗相关的医学图像；预处理模块，用于对图像获取模块采集的图像进行预处理；图像分类模块，用于将预处理后的图像使用一级级联网络进行图像分类，得到的分类结果为3类，包括非肿瘤图像、PCR图像、非PCR图像；语义分割模块，用于对分类得到的非PCR图像使用二级级联网络进行语义分割，以提取肿瘤区域；预测模块，用于对提取出的肿瘤区域使用三级级联网络分别进行T分期预测以及TRG分期预测，得到基于T的分期预测结果以及基于TRG的分期预测结果。本发明能够对放化疗反应进行有效预测，对结直肠癌患者后期治疗方案的决策具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115170564B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211082384.7
申请日：2022-09-06
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Abstract: 本发明涉及一种结直肠癌放化疗反应自动预测系统。该系统包括：图像获取模块，用于采集结直肠癌放化疗相关的医学图像；预处理模块，用于对图像获取模块采集的图像进行预处理；图像分类模块，用于将预处理后的图像使用一级级联网络进行图像分类，得到的分类结果为3类，包括非肿瘤图像、PCR图像、非PCR图像；语义分割模块，用于对分类得到的非PCR图像使用二级级联网络进行语义分割，以提取肿瘤区域；预测模块，用于对提取出的肿瘤区域使用三级级联网络分别进行T分期预测以及TRG分期预测，得到基于T的分期预测结果以及基于TRG的分期预测结果。本发明能够对放化疗反应进行有效预测，对结直肠癌患者后期治疗方案的决策具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113077456A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110424672.5
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 公开了基于fMRI构建网络模型的训练方法和装置、计算机设备以及存储介质。所述基于fMRI构建网络模型的训练方法，包括：对原始的功能磁共振成像(fMRI)图像数据进行采样和预处理；建立卷积神经网络(CNN)模型；创建第一训练数据集，其中第一训练数据集包括预处理后的fMRI图像片段；在第一阶段使用第一训练数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果；创建第二训练数据集，其中第二训练数据集是第一训练数据集中损失值最小的fMRI图像片段；在第二阶段使用第二测试数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果。
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公开(公告)号：CN113077456B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110424672.5
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 公开了基于fMRI构建网络模型的训练方法和装置、计算机设备以及存储介质。所述基于fMRI构建网络模型的训练方法，包括：对原始的功能磁共振成像(fMRI)图像数据进行采样和预处理；建立卷积神经网络(CNN)模型；创建第一训练数据集，其中第一训练数据集包括预处理后的fMRI图像片段；在第一阶段使用第一训练数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果；创建第二训练数据集，其中第二训练数据集是第一训练数据集中损失值最小的fMRI图像片段；在第二阶段使用第二测试数据集对CNN模型进行训练并输出分类结果。
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