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公开(公告)号:CN117058511A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311081000.4
申请日:2023-08-25
申请人: 北京石油化工学院
IPC分类号: G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06T7/00 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06N20/00
摘要: 本发明涉及预测肿瘤脉管侵犯状态的多模态融合方法、装置及存储介质,应用于医疗评估技术领域。术前准确评估癌症患者的淋巴血管间隙浸润(LVSI)状态对于治疗方案的选择和预后评估至关重要,传统方法依赖于有创性检查和主观经验,限制了预测准确性,本申请提供了一种多模态融合方法,将来自不同核磁序列和临床信息的数据进行综合分析,提高了预测准确性和可靠性,该方法充分利用影像组学和磁共振成像的优势,弥补了常规医学图像诊断中的不足,为无创预测脉管侵犯状态提供了更科学的依据,与传统方法相比,本发明具有更高的准确性、安全性和便捷性,可广泛应用于癌症术前诊断,指导个体化治疗方案的选择。
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公开(公告)号:CN117110206A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311081014.6
申请日:2023-08-25
申请人: 北京石油化工学院
摘要: 本发明涉及一种定量无标签成像方法、装置及显微镜,属于生物学成像技术领域,该方法包括:通过成像器件获取测量图像,并获取成像器件的特性参数,测量图像为原始试样经过成像器件的偏振模块后得到的偏振图像,特性参数包括:成像模型矩阵和偏振光向量;原始试样为未经过添加标记物的试样;基于成像模型矩阵和偏振光向量,将测量图像转化为目标图像;本方法通过改变照射原始试样的偏振光产生不同的偏振态,利用传感器接收原始试样在不同偏振态下的测量值,形成偏振分辨图像后,将偏振分辨图像转化为能准确描绘复杂结构的目标图像,以方便查看原始试样的结构的医学成像,从而能准确分割医学成像中的复杂结构。
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