上海理工大学医疗器械与食品学院医学影像工程研究所

作品数：120被引量：504H指数：11
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发文作者：黄清明俞捷王晓飞查珊珊任彦华更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生理学文化科学更多>>
发文主题：磁共振成像核磁共振磁共振扩散低场核磁共振更多>>
发文期刊：《中国介入影像与治疗学》《计算机应用研究》《小型微型计算机系统》《生物医学工程学进展》更多>>
所获基金：国家自然科学基金上海市教育委员会创新基金上海市自然科学基金国家重大科学仪器设备开发专项更多>>
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基于机器学习的MRI影像组学在儿童室管膜瘤与髓母细胞瘤鉴别中的应用
《北京生物医学工程》2025年第2期128-133,164,共7页李浩东 王远军 魏嘉 管雯斌 王晓强 
上海市“科技创新行动计划”医学创新研究专项(20Y21900500)资助。
目的近年机器学习的影像组学在肿瘤诊断及鉴别等领域表现出极大的潜力。本研究拟通过基于机器学习的儿童室管膜瘤(ependymoma,EP)与髓母细胞瘤(medulloblastoma,MB)的MRI影像组学特征提取,构建T2液体衰减反转恢复序列(T2Flair)特征模型...
关键词：室管膜瘤 髓母细胞瘤 儿童 机器学习 影像组学 
一种种子点聚类与方向修正的纤维追踪算法
《波谱学杂志》2024年第4期430-442,共13页李浩东 王远军 
上海市自然科学基金项目(18ZR1426900).
纤维追踪算法能通过纤维方向分布函数对脑部纤维进行追踪.考虑到水分子间的弥散作用是相互的,通过扫描数据重建的纤维方向分布函数可能存在误差,本文在传统流线型追踪算法的基础上,结合最大余弦相似度,提出了一种方向修正优化的纤维追...
关键词：纤维追踪 最大期望聚类 移动最小二乘法 流线型纤维追踪算法 
一种多点拟合的恒定立体角纤维重建模型
《小型微型计算机系统》2024年第5期1116-1121,共6页李浩东 王远军 
上海市自然科学基金项目(18ZR1426900)资助。
基于弥散磁共振成像DTI的纤维追踪技术是非侵入性活体脑神经研究的关键技术.恒定立体角重建模型CSA是基于DTI发展而来的一种纤维重建模型,能够根据采样球壳上的数据对弥散方向分布函数进行线性径向投影计算,从而进行纤维重建.目前,恒定...
关键词：弥散张量成像 纤维重建 恒定立体角模型 邻域信息 移动最小二乘法 
面向高维不平衡医学数据的特征选择算法被引量：1
《小型微型计算机系统》2024年第2期309-318,共10页苏璇 王远军 
上海市自然科学基金项目(18ZR1426900)资助。
基于传统机器学习分类算法对影像组学的高维不平衡数据分类结果不理想的问题,本文提出一种改进海洋捕食者的不平衡特征选择算法.首先,对海洋捕食者算法MPA算法进行改进,引入精英反向矩阵增加算法迭代后期的种群多样性,引入新的CF参数改...
关键词：特征选择 高维不平衡 海洋捕食者算法 反向学习 
计算机辅助诊断脑血管病的应用
《中国医学物理学杂志》2023年第9期1167-1173,共7页周昱汐 贾守强 聂生东 
国家自然科学基金(81830052);上海市自然科学基金(20ZR1438300)。
脑血管病具有高死亡率、高致残率、高复发率的特点,颅内病变的早期确诊是降低其死亡率的关键。临床上,脑血管病的人工诊断效率较低,时常出现漏诊、误诊的现象,而基于人工智能(AI)的计算机辅助诊断技术通过挖掘医学影像中的特征,能够辅...
关键词：脑卒中 脑血管病 计算机辅助诊断 人工智能 综述 
人工智能在急性缺血性脑卒中早期ASPECTS评估中的研究进展被引量：3
《中国医学物理学杂志》2023年第8期1045-1050,共6页方婷 杨一风 贾守强 聂生东 
国家自然科学基金(81830052);上海市自然科学基金(20ZR1438300)。
急性缺血性脑卒中(AIS)的早期诊断和及时干预对于降低脑卒中的致死致残率具有重要意义。目前,临床上采用阿尔伯塔卒中项目早期计算机断层扫描评分(ASPECTS)来评估AIS的严重程度,但人为评估方法主观性过强且耗时耗力,极易导致漏诊、误诊...
关键词：ASPECTS评分 急性缺血性脑卒中 人工智能 自动化评分 综述 
基于MRI影像组学的BI-RADS 3-5类乳腺病变三分类被引量：1
《波谱学杂志》2023年第1期52-67,共16页韩冰 徐晶 王远军 王中领 
上海市自然科学基金资助项目(18ZR1426900);国家自然科学基金资助项目(81971664)。
医生根据磁共振影像征象对患者的乳腺病变程度进行BI-RADS分类评估时存在一定的主观性,且BI-RADS 3-5类病变的良恶性存在交叉,在临床诊断时极易发生因诊断类别较高而造成不必要的有创治疗.针对这些问题,本文应用影像组学技术对乳腺的T1...
关键词：磁共振成像 乳腺病变 影像组学 BI-RADS 特征融合 分类 
采用密集多尺度卷积网络的胰腺分割方法被引量：2
《小型微型计算机系统》2022年第12期2614-2619,共6页张学鹏 王远军 
上海市自然科学基金面上项目(18ZR1426900)资助。
胰腺是人体内重要的消化器官,受个体年龄、健康状况等因素的影响,它的形状、尺寸和位置可能会发生较大变化.胰腺自动分割一直以来是医学图像分析和计算机辅助诊断领域一个具有挑战性的问题.近年来,深度学习在医学图像分割领域上得到了...
关键词：胰腺分割 卷积网络 密集卷积 多尺度卷积 
基于多模态MRI与深度学习的乳腺病变良恶性鉴别被引量：7
《波谱学杂志》2022年第4期401-412,共12页杨一风 祁章璇 聂生东 
国家自然科学基金资助项目(81830052);上海市科技创新行动计划资助项目(18441900500).
为提高基于动态增强磁共振成像(DCE-MRI)的计算机辅助(CAD)方法对乳腺病变良恶性鉴别的精度,本文基于多模态特征融合,提出一种联合非对称卷积和超轻子空间注意模块的卷积神经网络AC_Ulsam_CNN.首先,采用迁移学习方法预训练模型,筛选出...
关键词：动态增强磁共振成像 卷积神经网络 多模态特征融合 乳腺病变 良恶性鉴别 
基于高斯平均的DTI脑模板构建方法被引量：1
《波谱学杂志》2022年第4期413-427,共15页邓岚 王远军 
上海市自然科学基金资助项目(18ZR1426900).
在获取被试的张量数据后通常对其进行多通道线性平均以得到张量模板.但线性平均不仅会忽略张量中的向量信息,还会使灰质和白质的交界处过于平滑,降低模板的分辨率.为了解决以上问题,本文引入了四元数及高斯加权平均来构建高斯扩散张量成...
关键词：扩散磁共振成像 脑模板 DTI配准 高斯平均 
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