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公开(公告)号：CN111436936A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010355883.3
申请日：2020-04-29
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于MRI的CT图像重建方法，包括以下步骤：1)利用深度学习网络重建MRI，训练深度学习网络，获取待测物体的欠采样k空间数据，将所述待测物体的欠采样k空间数据输入至训练好的深度学习网络，以获取所述待测物体的线上MRI；2)利用双向生成对抗网络，利用双向生成对抗网络由MRI重建CT图像。本发明具有以下优点：(1)MRI成像速度快；(2)应用范围广，可以用于肺部成像，也可以用于人体其他部位成像；(3)由MRI重建得到CT图像，避免了CT检查的电离辐射；(4)重建得到的CT图像还可以用于放射治疗计划制定，以及PET衰减校正。
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公开(公告)号：CN116246512A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310046889.6
申请日：2023-01-31
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G09B23/28 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种二尖瓣的磁共振成像血流动力学的体外模型构建和检测方法，其包括：(A)制备关闭不全的二尖瓣，(B)体外模型组装，(C)体外模型磁共振扫描，和(D)体外模型磁共振数据分析步骤。本发明构建了可模拟体内正常和二尖瓣关闭不全的体外模型，并且可用于测试磁共振仪器和血流动力学序列的准确性和稳定性，并建立一套4Dflow序列测试规范体系。
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公开(公告)号：CN113029618B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110157384.8
申请日：2021-02-04
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种磁体制冷系统异常的识别方法和装置，所述方法包括如下步骤：S1.对所需处理识别的震动数据进行滤波处理，得到所需频率段数据。S2.采用能量比较法识别氦气压力波动异常。S3.对震动数据进行FFT变换，得到所需幅值，识别表征氦压机工作状态的数据S4.识别异常冷头状态。S5.预测冷头寿命。所述装置包括：氦气管震动采集模块；数字滤波器；氦气压力波动和氦压机状态识别模块；冷头异常状态识别模块；冷头寿命预测模块。本发明所述磁体制冷系统监控装置具有识别效率高，抗干扰能力强，通用性强等优点，可用于GE，西门子，联影等使用Sumitomo压缩机和4k冷头的医用磁共振设备。
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公开(公告)号：CN111436936B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010355883.3
申请日：2020-04-29
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于MRI的CT图像重建方法，包括以下步骤：1)利用深度学习网络重建MRI，训练深度学习网络，获取待测物体的欠采样k空间数据，将所述待测物体的欠采样k空间数据输入至训练好的深度学习网络，以获取所述待测物体的线上MRI；2)利用双向生成对抗网络，利用双向生成对抗网络由MRI重建CT图像。本发明具有以下优点：(1)MRI成像速度快；(2)应用范围广，可以用于肺部成像，也可以用于人体其他部位成像；(3)由MRI重建得到CT图像，避免了CT检查的电离辐射；(4)重建得到的CT图像还可以用于放射治疗计划制定，以及PET衰减校正。
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公开(公告)号：CN113029618A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110157384.8
申请日：2021-02-04
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种磁体制冷系统异常的识别方法和装置，所述方法包括如下步骤：S1.对所需处理识别的震动数据进行滤波处理，得到所需频率段数据。S2.采用能量比较法识别氦气压力波动异常。S3.对震动数据进行FFT变换，得到所需幅值，识别表征氦压机工作状态的数据S4.识别异常冷头状态。S5.预测冷头寿命。所述装置包括：氦气管震动采集模块；数字滤波器；氦气压力波动和氦压机状态识别模块；冷头异常状态识别模块；冷头寿命预测模块。本发明所述磁体制冷系统监控装置具有识别效率高，抗干扰能力强，通用性强等优点，可用于GE，西门子，联影等使用Sumitomo压缩机和4k冷头的医用磁共振设备。
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公开(公告)号：CN102743173B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201210250456.4
申请日：2012-07-19
申请人： 浙江大学
IPC分类号： A61B5/055
摘要： 本发明公开了一种无创测量脑组织铁含量的方法。使用磁共振仪器对参与者行全脑的磁敏感序列，并保存所得图像数据中的幅度图像；分别测量每位参与者脑区域中的尾状核、壳核、苍白球、丘脑、红核、黑质、额叶白质以及延髓的平均信号强度，分别除以作为内参照的延髓的平均信号强度，得到相对幅度信号强度数据；对所得的相对幅度信号强度数据进行正态分布转换后，与尸检研究公布的相同年龄段人群的脑区域铁含量分布数据进行pearson线性相关分析，并根据相关性分析结果拟合出简易关系方程。本发明不仅能无创准确评估脑内铁含量，并且在测量的时候只需要在简单的第三方图像处理软件上测量与计算即可，而无需使用特定的工作站。
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公开(公告)号：CN102258380A
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN201110097832.6
申请日：2011-04-19
申请人： 浙江大学
IPC分类号： A61B6/03
摘要： 本发明属于X线摄影检查技术，旨在提供一种DR数字X线摄影照射剂量监测的方法。该方法包括：使用DR数字X线摄影系统对患者的检查部位进行照射和摄像，然后实时获得DICOM图像文件；读取DICOM图像文件的信息头，获取患者的个人基本信息、检查部位、DAP和KV数据；将获取的数据与监测数据库中根据不同性别、不同年龄段、不同检查部位预设的各个DAP的阈值进行比对；如果出现超过阈值的情况，则实时报警提示并保存相关记录。本发明可防止操作人员在摄片时随意使用高剂量照射的事件减少，提示操作人员在检查过程中始终注意照射剂量与照射野的范围的控制，使受检者的DAP值控制在一个较合理的水平，DR X线摄影的医疗照射指导水平的制定提供依据。
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公开(公告)号：CN113470139B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110770801.6
申请日：2020-04-29
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于MRI的CT图像重建方法，包括以下步骤：1)利用深度学习网络重建MRI，训练深度学习网络，获取待测物体的欠采样k空间数据，将所述待测物体的欠采样k空间数据输入至训练好的深度学习网络，以获取所述待测物体的线上MRI；2)利用双向生成对抗网络，利用双向生成对抗网络由MRI重建CT图像。本发明具有以下优点：(1)MRI成像速度快；(2)应用范围广，可以用于肺部成像，也可以用于人体其他部位成像；(3)由MRI重建得到CT图像，避免了CT检查的电离辐射；(4)重建得到的CT图像还可以用于放射治疗计划制定，以及PET衰减校正。
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公开(公告)号：CN113470139A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110770801.6
申请日：2020-04-29
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于MRI的CT图像重建方法，包括以下步骤：1)利用深度学习网络重建MRI，训练深度学习网络，获取待测物体的欠采样k空间数据，将所述待测物体的欠采样k空间数据输入至训练好的深度学习网络，以获取所述待测物体的线上MRI；2)利用双向生成对抗网络，利用双向生成对抗网络由MRI重建CT图像。本发明具有以下优点：(1)MRI成像速度快；(2)应用范围广，可以用于肺部成像，也可以用于人体其他部位成像；(3)由MRI重建得到CT图像，避免了CT检查的电离辐射；(4)重建得到的CT图像还可以用于放射治疗计划制定，以及PET衰减校正。
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公开(公告)号：CN102743173A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210250456.4
申请日：2012-07-19
申请人： 浙江大学
IPC分类号： A61B5/055
摘要： 本发明公开了一种无创测量脑组织铁含量的方法。使用磁共振仪器对参与者行全脑的磁敏感序列，并保存所得图像数据中的幅度图像；分别测量每位参与者脑区域中的尾状核、壳核、苍白球、丘脑、红核、黑质、额叶白质以及延髓的平均信号强度，分别除以作为内参照的延髓的平均信号强度，得到相对幅度信号强度数据；对所得的相对幅度信号强度数据进行正态分布转换后，与尸检研究公布的相同年龄段人群的脑区域铁含量分布数据进行pearson线性相关分析，并根据相关性分析结果拟合出简易关系方程。本发明不仅能无创准确评估脑内铁含量，并且在测量的时候只需要在简单的第三方图像处理软件上测量与计算即可，而无需使用特定的工作站。
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