公开(公告)号：CN113643317B

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111206833.X

申请日：2021-10-18

申请人： 四川大学

发明人： 章毅 ,  李奕明 ,  王建勇 ,  何婧婧 ,  蒋卫丽 ,  贾凯宇 ,  李汶键 ,  冯沅 ,  张欣培 ,  陈茂

IPC分类号： G06T7/155

摘要： 本发明公开了基于深度几何演化模型的冠状动脉分割方法，涉及深度学习图像分割领域，包括获取数据集、数据预处理、利用编码模块、构建的深度几何演化分割模型进行训练和评判、利用上述步骤进行新的CCTA图像训练等步骤，得到两个结果，预分割结果进行骨架提取，距离变化结果求冠状动脉的半径，通过骨架和半径构建球模型得到演化后的冠状动脉与预分割结果求并集得到最终分割结果；步骤六、新数据预测；本发明将CCTA数据冠状动脉几何结构，利用骨架和半径来重构冠状动脉，像素以及空间结构之间的关系，提高冠状动脉分割有效性，准确给医生提供评判依据。

公开(公告)号：CN113643317A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202111206833.X

申请日：2021-10-18

申请人： 四川大学

发明人： 章毅 ,  李奕明 ,  王建勇 ,  何婧婧 ,  蒋卫丽 ,  贾凯宇 ,  李汶键 ,  冯沅 ,  张欣培 ,  陈茂

IPC分类号： G06T7/155

摘要： 本发明公开了基于深度几何演化模型的冠状动脉分割方法，涉及深度学习图像分割领域，包括获取数据集、数据预处理、利用编码模块、构建的深度几何演化分割模型进行训练和评判、利用上述步骤进行新的CCTA图像训练等步骤，得到两个结果，预分割结果进行骨架提取，距离变化结果求冠状动脉的半径，通过骨架和半径构建球模型得到演化后的冠状动脉与预分割结果求并集得到最终分割结果；步骤六、新数据预测；本发明将CCTA数据冠状动脉几何结构，利用骨架和半径来重构冠状动脉，像素以及空间结构之间的关系，提高冠状动脉分割有效性，准确给医生提供评判依据。

公开(公告)号：CN113034507A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110575478.7

申请日：2021-05-26

申请人： 四川大学

发明人： 章毅 ,  李奕明 ,  王建勇 ,  何婧婧 ,  蒋卫丽 ,  贾凯宇 ,  李汶键 ,  冯沅 ,  张欣培 ,  陈茂

IPC分类号： G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及深度学习的图像分割领域，具体是基于CCTA影像的冠状动脉三维分割方法，包括如下步骤：首先、获取患者的CCTA图像；其次、对CCTA图像进行预处理，包括归一化CT值和归一化CT尺寸；其次、构建基于神经网络的分割模型，设计分割模型的网络结构；其次、将步骤2的CCTA图像进行数据增广后分割为多个子块，将每一个子块分批次输入分割模型，对分割模型进行训练；最后、使用训练好的分割模型对输入的CCTA图像进行冠状动脉三维分割，输出预测的分割结果。解决了传统方法有效性差，忽略了像素与像素之间的关联，且对CCTA的冠状动脉分割完整度及精度低的问题。

公开(公告)号：CN110569372B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN201910891236.1

申请日：2019-09-20

申请人： 四川大学

发明人： 刘琦 ,  周翔鸿 ,  何婧婧 ,  姚怡君 ,  葛玲玲 ,  吴铸衡 ,  李登 ,  陈茂

IPC分类号： G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F16/31 ,  G16H70/20

摘要： 本发明公开了一种心脏病大数据知识图谱系统的构建方法，包括以下步骤：首先采集心脏病基础数据，获取基础知识库；然后将基础知识库的数据进行分类与联系，获取初始数据；通过RNN神经网络对初始数据进行数据抽取，获取每条知识的实体、属性和关系，得到量化医学数据；根据Dice系数法和Canopy算法，将量化医学数据整合，获取标准知识数据；根据标准知识数据，获取知识图谱，构建知识图谱系统，并建立知识图谱系统的高速查询接口。本发明高度整合心脏病医学知识，能够快速查询心脏病医学知识和辅助医生做出合理的诊疗。

公开(公告)号：CN114305323A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202011030008.4

申请日：2020-09-27

申请人： 四川大学华西医院

发明人： 陈茂 ,  欧袁伟翔 ,  冯沅 ,  李奕明 ,  李国勇 ,  何婧婧 ,  王玺 ,  姚怡君 ,  李侨 ,  何森 ,  魏家富 ,  彭勇 ,  周轩 ,  郑明霞 ,  唐红 ,  蒙炜

IPC分类号： A61B5/00 ,  A61B5/02

摘要： 本发明涉及一种经导管主动脉瓣置换术(TAVI)术后并发症预测方法、装置及设备，属于术后预测技术领域，该方法通过采集目标患者的特征数据，并将特征数据对应地输入预设TAVI术后并发症预测模型中，从而得到目标患者的TAVI术后并发症预测结果；TAVI术后并发症预测结果，包括TAVI术后起搏器植入预测结果和TAVI术后瓣周漏预测结果。本发明中特征数据由CT数据下的解剖指标获得，易于获取，相较使用有限元的方案，更容易普及以及软件化；本发明关注人工主动脉瓣在释放过程中的起始植入深度的问题，相较有限元方案，仅关注瓣膜完整释放之后人工瓣膜的植入深度，更具有临床应用价值，同时对临床结局的预测更加精确。

公开(公告)号：CN110569372A

公开(公告)日：2019-12-13

申请号：CN201910891236.1

申请日：2019-09-20

申请人： 四川大学

发明人： 刘琦 ,  周翔鸿 ,  何婧婧 ,  姚怡君 ,  葛玲玲 ,  吴铸衡 ,  李登 ,  陈茂

IPC分类号： G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F16/31 ,  G16H70/20

摘要： 本发明公开了一种心脏病大数据知识图谱系统的构建方法，包括以下步骤：首先采集心脏病基础数据，获取基础知识库；然后将基础知识库的数据进行分类与联系，获取初始数据；通过RNN神经网络对初始数据进行数据抽取，获取每条知识的实体、属性和关系，得到量化医学数据；根据Dice系数法和Canopy算法，将量化医学数据整合，获取标准知识数据；根据标准知识数据，获取知识图谱，构建知识图谱系统，并建立知识图谱系统的高速查询接口。本发明高度整合心脏病医学知识，能够快速查询心脏病医学知识和辅助医生做出合理的诊疗。