一种磁共振T2*加权快速成像方法及装置

    公开(公告)号:CN106597337B

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201611126358.4

    申请日:2016-12-09

    IPC分类号: G01R33/56

    摘要: 本发明提供了一种磁共振T2*加权快速成像方法及装置,涉及磁共振成像技术领域,方法包括:根据单频带射频脉冲,生成多频带射频脉冲;根据基于可控混叠的快速并行成像技术对不同重复时间内的多频带射频脉冲的初始相位进行调制,生成调制后的多频带射频脉冲;通过隔层扫描回波偏移技术生成基于多层同时激发技术和隔层扫描回波偏移技术的T2*加权成像序列,采集待处理对象的多层混叠图像;通过重建算法对多层混叠图像进行重建处理,确定单层T2*加权图像。本发明可通过多层同时激发技术对隔层扫描回波偏移技术进行进一步加速,实现更快速的T2*加权成像,保证信噪比,减小了伪影和畸变对图像质量的影响,通过使用小翻转角的射频脉冲,有效降低特定吸收率。

    前列腺仿体及其制备方法与应用

    公开(公告)号:CN108503899A

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201810525450.0

    申请日:2018-05-28

    摘要: 本发明公开了一种用于形成前列腺仿体的组合物和前列腺仿体及其制备方法与应用。所述组合物包括的组份有:琼脂糖0.65~0.712%w/w、氯化钆22~22.5μmol/kg、卡拉胶2.5~3.5%w/w、氯化钠0.1~0.3%w/w、叠氮化钠0.025~0.035%w/w。所述前列腺仿体是由所述组合物成型形成。所述组合物形成的前列腺仿体与真实的人体前列腺组织具有相同特性。所述前列腺仿体制备方法工艺条件易控,重复性好,提高了前列腺仿体的合格率以及生产效率,且其可以在对放射粒子的定位与放射剂量的评估和前列腺检查模型中的应用。

    医学图像分类方法和系统

    公开(公告)号:CN104573742A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201410849727.7

    申请日:2014-12-30

    IPC分类号: G06K9/66

    CPC分类号: G06K9/627

    摘要: 本发明提供一种医学图像分类方法和系统,其方法包括:获取图像模板;分割所述图像模板中组织位置对称分布的两个感兴趣区域,获取所述两个感兴趣区域的标准图谱;将所述图像模板和所述标准图谱分别配准到图像样本总库中的每个第一图像上;基于配准后的标准图谱,分割获取所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域;计算所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域的第一偏侧性向量;利用所述第一偏侧性向量训练图像数据分类器,获取训练后的图像数据分类器。本发明提供了一种可适用于除脑部图像以外的针对医学图像进行分类和处理的方法,特别适用于脑部医学图像的分类,其方法简单、操作简便。

    大脑异常参数的提取方法和系统

    公开(公告)号:CN104346530A

    公开(公告)日:2015-02-11

    申请号:CN201410597003.8

    申请日:2014-10-29

    IPC分类号: G06F19/00

    摘要: 本发明提供了一种大脑异常参数的提取方法和系统,其中,所述方法包括:对大脑进行磁共振弥散张量成像和静息态功能成像扫描,获得所述大脑的弥散张量数据和静息态功能数据;根据所述弥散张量数据构建所述大脑的结构连接网络;根据所述静息态功能数据构建所述大脑的功能连接网络;将所述结构连接网络和所述功能连接网络进行耦合,得到网络耦合性指标;将网络耦合性指标与正常网络耦合性指标进行排列检验,提取网络耦合性指标中与正常网络耦合性指标存在差异的参数。上述方法和系统方便提取到灵敏反映大脑结构和功能异常的参数。

    集成芯片及其装置、以及制备微米级分散体的方法

    公开(公告)号:CN101474541A

    公开(公告)日:2009-07-08

    申请号:CN200810241260.2

    申请日:2008-12-16

    IPC分类号: B01F3/04 B01F5/06 A61K49/22

    摘要: 本发明公开了一种集成芯片、一种采用该芯片的装置和一种制备微米级分散体的方法,该集成芯片的基质为表面亲水性基质;以两层相邻结构为一组结构,集成芯片包括至少一组结构;在一组结构中,第一层结构设置M级梯度,第二层结构设置N级梯度;M、N是自然数,M小于N;各级梯度中,第一级梯度设置H1个通道1,第二级梯度从每个通道1中引出H2个分支,形成H1×H2个通道2,以此类推,第N级梯度从每个通道(N-1)中引出HN个分支,形成H1×H2……×HN个通道N。在远离各通道M的一侧,分别设置一收集通道;集成芯片还包括至少一与各收集通道的输出端相连接的收集槽,用于收集和导出产物。本发明的产率非常高,在大规模化生产造影剂方面具有绝对的优势。

    前列腺仿体及其制备方法与应用

    公开(公告)号:CN108503899B

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201810525450.0

    申请日:2018-05-28

    摘要: 本发明公开了一种用于形成前列腺仿体的组合物和前列腺仿体及其制备方法与应用。所述组合物包括的组份有:琼脂糖0.65~0.712%w/w、氯化钆22~22.5μmol/kg、卡拉胶2.5~3.5%w/w、氯化钠0.1~0.3%w/w、叠氮化钠0.025~0.035%w/w。所述前列腺仿体是由所述组合物成型形成。所述组合物形成的前列腺仿体与真实的人体前列腺组织具有相同特性。所述前列腺仿体制备方法工艺条件易控,重复性好,提高了前列腺仿体的合格率以及生产效率,且其可以在对放射粒子的定位与放射剂量的评估和前列腺检查模型中的应用。

    一种用于脑部MRI图像分类的图像处理方法

    公开(公告)号:CN105701499B

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201511033617.4

    申请日:2015-12-31

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本申请公开了一种用于脑部MRI图像分类的图像处理方法,包括:获取第一类MRI图像集和第二类MRI图像集;提取第一类MRI图像集和第二类MRI图像集的相似度信息;使用Nystrom算法和投影算法,计算第一类MRI图像集和第二类MRI图像集中个体的欧几里得坐标;利用相似度信息和欧几里得坐标对第一类MRI图像集和第二类MRI图像集进行分类训练,获得判决标准;提取待分类MRI图像集的图像特征,根据判决标准进行图像分类。本申请还公开了基于上述方法的装置。本申请采用Nystrom算法对相似度矩阵进行近似,大大减少了计算量。

    用于脑部医学图像分类的图像预处理方法和系统

    公开(公告)号:CN104281856B

    公开(公告)日:2017-06-16

    申请号:CN201410542799.7

    申请日:2014-10-14

    IPC分类号: G06K9/64 G06K9/46 G06T7/33

    摘要: 本发明提供了一种用于脑部医学图像分类的图像预处理方法和系统,其方法包括:基于多个样本个体相应的结构磁共振图像,利用微分同胚配准方法获取每对结构磁共振图像的配准形变场;利用所述每对结构磁共振图像的配准形变场,计算所述每对结构磁共振图像的非相似度,形成第一特征提取信息;将所述正电子发射计算机断层扫描图像线性配准到相应样本个体的结构磁共振图像上,基于每对结构磁共振图像间的配准形变场对相应两幅正电子发射计算机断层扫描图像进行空间匹配后计算两幅正电子发射计算机断层扫描图像之间的非相似度。本发明不会受到模板空间的选择和建立的影响、同时也不会受到图像噪声等的影响,相比现有技术,图像预处理的结果更加稳定和精确。

    集成芯片及其装置、以及制备微米级分散体的方法

    公开(公告)号:CN101474541B

    公开(公告)日:2011-01-05

    申请号:CN200810241260.2

    申请日:2008-12-16

    IPC分类号: B01F3/04 B01F5/06 A61K49/22

    摘要: 本发明公开了一种集成芯片、一种采用该芯片的装置和一种制备微米级分散体的方法,该集成芯片的基质为表面亲水性基质;以两层相邻结构为一组结构,集成芯片包括至少一组结构;在一组结构中,第一层结构设置M级梯度,第二层结构设置N级梯度;M、N是自然数,M小于N;各级梯度中,第一级梯度设置H1个通道1,第二级梯度从每个通道1中引出H2个分支,形成H1×H2个通道2,以此类推,第N级梯度从每个通道(N-1)中引出HN个分支,形成H1×H2......×HN个通道N。在远离各通道M的一侧,分别设置一收集通道;集成芯片还包括至少一与各收集通道的输出端相连接的收集槽,用于收集和导出产物。本发明的产率非常高,在大规模化生产造影剂方面具有绝对的优势。

    脑胶质瘤术前分级方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN108710890A

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201810286669.X

    申请日:2018-03-30

    IPC分类号: G06K9/62

    CPC分类号: G06K9/6269 G06K2209/053

    摘要: 本发明适用计算机技术和医学图像技术领域,提供了一种脑胶质瘤术前分级方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:对患者脑部的功能性磁共振图像进行预处理,根据预处理后的功能性磁共振图像,构建患者的静息态脑功能网络,并计算该网络中指定拓扑属性参数的值,根据指定拓扑属性参数的值、患者脑部中肿瘤的位置和患者的个人信息,生成患者对应的特征矩阵,通过预先训练好的机器学习模型对患者对应的特征矩阵进行分类,确定患者脑部中肿瘤的级别,从而有效地提高脑胶质瘤术前分级中信息提取的全面性和便捷度,进而有效地提高了脑胶质瘤术前分级的准确度和效率。