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公开(公告)号：CN119131531B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411612710.X
申请日：2024-11-13
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06T5/90
Abstract: 一种胰腺癌靶区自动勾画方法和系统，属于靶区勾画技术领域，解决了现有技术中自动勾画准确率低的问题。方法包括：获取胰腺癌患者的平扫CT图像、增强CT图像和对应的标签构建训练样本集；基于训练样本集分别训练构建的危及器官分割模型和影像组学模型；基于训练样本集、训练好的危及器官分割模型和影像组学模型训练构建的靶区分割模型得到训练好的靶区分割模型；基于训练好的危及器官分割模型和训练好的影像组学模型得到待勾画患者的危及器官分割结果和肿瘤分布概率预测结果，将增强CT图像、危及器官分割结果和肿瘤分布概率预测结果输入训练好的靶区分割模型，得到胰腺癌靶区勾画结果。实现了高效准确的胰腺癌靶区自动勾画。
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公开(公告)号：CN119131531A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411612710.X
申请日：2024-11-13
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06T5/90
Abstract: 一种胰腺癌靶区自动勾画方法和系统，属于靶区勾画技术领域，解决了现有技术中自动勾画准确率低的问题。方法包括：获取胰腺癌患者的平扫CT图像、增强CT图像和对应的标签构建训练样本集；基于训练样本集分别训练构建的危及器官分割模型和影像组学模型；基于训练样本集、训练好的危及器官分割模型和影像组学模型训练构建的靶区分割模型得到训练好的靶区分割模型；基于训练好的危及器官分割模型和训练好的影像组学模型得到待勾画患者的危及器官分割结果和肿瘤分布概率预测结果，将增强CT图像、危及器官分割结果和肿瘤分布概率预测结果输入训练好的靶区分割模型，得到胰腺癌靶区勾画结果。实现了高效准确的胰腺癌靶区自动勾画。
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公开(公告)号：CN119579889A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411612708.2
申请日：2024-11-13
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06V10/26 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种胰腺癌靶区分割模型的训练方法，属于靶区分割技术领域，解决了现有技术中靶区分割模型训练效率低的问题。方法包括：获取胰腺癌患者的平扫CT图像，基于增强CT图像生成模型生成所述平扫CT对应的增强CT图像；根据平扫CT图像及对应的OAR轮廓、增强CT图像及靶区轮廓构建样本得到训练样本集；构建联合训练模型，联合训练模型包括OAR分割模型、影像组学模型和GTV分割模型；OAR分割模型用于基于平扫CT图像进行OAR分割；影像组学模型用于进行肿瘤分布概率预测；GTV分割模型用于基于OAR分割和肿瘤分布概率进行胰腺癌GTV分割；基于训练样本集对所述联合模型进行联合训练，得到训练好的胰腺癌靶区分割联合模型。实现了高效准确的胰腺癌靶区分割。
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公开(公告)号：CN120047468A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510193996.0
申请日：2025-02-21
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院 , 烟台毓璜顶医院
IPC: G06T7/11 , G06N3/098 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种多数据中心的子宫内膜癌靶区分割模型的训练系统，属于靶区勾画技术领域，解决了现有技术中分割模型性能不高的问题。系统包括主控端和多个数据中心：每个数据中心存储有本地多模态子宫内膜癌样本集；主控端上存储有目标样本集；在主控端构建靶区分割模型，并将靶区分割模型发送至每个数据中心；主控端控制多个数据中心基于本地多模态子宫内膜癌样本集对本地靶区分割模型进行训练，基于多个数据中心的本地靶区分割模型参数更新主控端的靶区分割模型的参数，得到预训练的靶区分割模型；主控端基于目标样本集对预训练的靶区分割模型进行微调，得到训练好的子宫内膜癌靶区分割模型。实现了高效准确的子宫内膜癌靶区勾画。
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公开(公告)号：CN120047467A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510193905.3
申请日：2025-02-21
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院 , 福建省漳州市医院 , 河北医科大学第二医院
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种小样本子宫内膜癌靶区勾画方法，属于靶区勾画技术领域，解决了现有技术中小样本数据训练模型导致分割准确度不高的问题。方法包括以下步骤：构建多个数据中心，每个数据中心包括多通道分割模型和多模态子宫内膜癌样本集；基于所述多个数据中心对所述多通道分割模型进行预训练，得到预训练的子宫内膜癌靶区分割模型；在目标数据集上对所述预训练的子宫内膜癌靶区分割模型进行微调，得到训练好的子宫内膜癌靶区分割模型；基于训练好的子宫内膜癌靶区分割模型对待分割的多模态子宫内膜癌图像进行分割，得到待分割的多模态子宫内膜癌图像的靶区勾画结果。实现了高效准确的子宫内膜癌靶区勾画。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119693396A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510192191.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种子宫内膜癌术后CTV分割模型的训练方法，属于靶区分割技术领域，解决了现有技术中分割准确度不高的问题。方法包括以下步骤：构建多个数据中心，每个数据中心包括多模态分割模型和多模态子宫内膜癌术后CTV样本集；基于所述多个数据中心对所述多模态分割模型进行预训练，得到预训练的子宫内膜癌术后CTV分割模型；基于多个数据中心的多模态子宫内膜癌术后CTV样本集筛选风格特征；对于目标数据中心，基于所述中心风格特征对所述预训练的子宫内膜癌术后CTV分割模型进行微调，得到训练好的子宫内膜癌术后CTV分割模型。实现了高效准确的子宫内膜癌术后CTV分割。
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公开(公告)号：CN115192590A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110392775.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京大学
IPC: A61K31/704 , A61P31/14 , A23L33/105
Abstract: 本发明公开了甘草中存在的三萜化合物甘草皂苷A3的医药新用途。本发明发现甘草皂苷A3可以有效抑制新型冠状病毒刺突蛋白，并对其存在较好的亲和力，同时，验证了该化合物对新型冠状病毒有高效的抑制作用，为新冠病毒的绿色候选抑制剂。基于以上发现，甘草皂苷A3及其药学上可接受的盐、酯、溶剂化物、立体异构体、互变异构体、前药以及其混合物可用于制备治疗和/或预防抗新型冠状病毒或其他冠状病毒感染的药物及保健品。
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公开(公告)号：CN119055658A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310628159.7
申请日：2023-05-31
Applicant: 北京大学 , 中国科学院武汉病毒研究所
Abstract: 本发明公开了三萜化合物甘珀酸的医药新用途。本发明发现甘珀酸可以显著抑制新型冠状病毒及当前主要流行的新型冠状病毒突变体Omicron BA.4/XBB/BQ1.1刺突蛋白的RBD区域，对四种RBD具有较强亲和力。此外，该发明验证了甘珀酸对新型冠状病毒、及其突变体Omicron BA.5病毒感染细胞有较好的抑制作用，EC50分别为4.223和10.29μM。因此，甘珀酸可作为新型冠状病毒突变体、及未来危害人类健康的冠状病毒的潜在抑制剂。基于以上发现，甘珀酸及其药学上可接受的盐、酯、溶剂化物、立体异构体、互变异构体、前药以及其混合物可用于制备治疗和/或预防抗新型冠状病毒突变体、或未来导致人类感染的其他冠状病毒的药物及保健品。
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公开(公告)号：CN107872243A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610842761.0
申请日：2016-09-23
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04B1/54 , H04B15/00 , H04B1/12 , H04B17/345 , H04L5/14
CPC classification number: H04B1/54 , H04B1/123 , H04B15/00 , H04B17/345 , H04L5/14 , H04L5/1461
Abstract: 全双工通信系统一般同时包含接收天线和发射天线，由于收发同时同频，所以接收天线在接收另一设备发射的信号的同时，会接收到自身发射天线发射的信号，称为自干扰信号。如何消除此自干扰信号成为全双工系统需要解决的核心问题。本发明涉及基于下变频载波与干扰信号正交的全双工自干扰信号消除方法，具体涉及一种全双工自干扰信号消除的方法和系统。
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公开(公告)号：CN115192590B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110392775.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京大学
IPC: A61K31/704 , A61P31/14 , A23L33/105
Abstract: 本发明公开了甘草中存在的三萜化合物甘草皂苷A3的医药新用途。本发明发现甘草皂苷A3可以有效抑制新型冠状病毒刺突蛋白，并对其存在较好的亲和力，同时，验证了该化合物对新型冠状病毒有高效的抑制作用，为新冠病毒的绿色候选抑制剂。基于以上发现，甘草皂苷A3及其药学上可接受的盐、酯、溶剂化物、立体异构体、互变异构体、前药以及其混合物可用于制备治疗和/或预防抗新型冠状病毒或其他冠状病毒感染的药物及保健品。
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