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公开(公告)号：CN111652954B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010624905.1
申请日：2020-07-01
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于左心室分割图片的左心室容积自动计算方法、装置、计算机设备以及存储介质。所述基于左心室分割图片的左心室容积自动计算方法包括：针对每张左心室分割图片，计算图片中左心室室壁区域的凸包区域；在所述凸包区域中减去所述左心室室壁区域，得到心腔区域的断层图片；根据所有断层图片构建三维模型；根据所述三维模型计算得到左心室容积。本申请提供一种基于左心室分割图片的左心室容积自动计算方法、装置、计算机设备以及存储介质，无需人为干预，且对CT扫描方向无限制。
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公开(公告)号：CN116649995A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310913197.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于颅内医学影像的血流动力学参数获取方法和装置，通过对与颅内血管相关的三维影像数据以及二维造影影像数据进行处理，对应得到三维血管模型以及二维分割二值图，并通过调整三维血管模型的角度位置实现与二维分割二值图进行配准，并对配准后的三维血管模型进行分解，将各单支血管段的入口截面和出口截面投影至二维造影影像数据中，利用入口截面和出口截面对应烦人造影剂浓度‑时间曲线之间的延迟得到对应的血流时间，并相应得到平均血流速度以及血流量，从而得到三维血管模型上的平均血流速度以及血流量分布，最后进行血流动力学模拟计算得到血流动力学参数。采用本方法可自动且精准的获取颅内血管血流动力学参数。
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公开(公告)号：CN116205917B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310480465.0
申请日：2023-04-28
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种上述获取冠脉血流储备的方法、装置、计算机设备和存储介质，通过首先根据目标血管类型对血管造影影像数据进行第一筛选，然后再对筛选后的影像数据进行第二次筛选得到最终的一个或者多个冠状动脉的静息态影像数据以及充血态影像数据，接着根据各筛选得到的影像数据进行处理得到对应的多条血流在血管中流动的长度‑时间曲线，并根据该曲线进而得到静息态血流速度以及充血态血流速度，最后通过对这两个血流速度进行计算得到冠脉血流储备数据。采用本方法仅仅需要冠脉造影图像，无需使用导丝与温度传感器对人体进行侵入测量，就可得到冠脉血流储备数据，减少了患者所受的创伤、降低了手术操作难度、节约了手术成本。
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公开(公告)号：CN116206162B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310480472.0
申请日：2023-04-28
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06T7/10
Abstract: 本申请涉及一种基于造影影像的冠脉血流储备获取方法、装置及设备，通过对获取的血管造影影像数据集进行筛选及分类，得到静息影像组以及充血影像组，对其中的影像数据进行逐帧分割得到每一帧图像中目标血管的二值图，从而得到各影像数据对应目标血管的长度‑帧数曲线，接着对各影像数据中的目标血管的长度进行校正，得到目标血管的校正长度，最后根据校正长度在对应的长度‑帧数曲线进行处理，并计算得到冠脉血流储备。采用本方法仅仅需要冠脉造影影像，无需使用导丝与温度传感器就可得到精准的冠脉血流储备值。
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公开(公告)号：CN116227233B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310483816.3
申请日：2023-05-04
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06T17/00 , G06F111/10
Abstract: 本申请涉及一种非均匀支架在血管中展开长度估计方法、装置及设备，通过构建三维血管模型，并提取其血管中心线以及相应的中心点参数，同时获取需植入的非均匀支架型号并相应提取其支架参数，计算对应非均匀支架不同支架段的轴向网孔数量，将支架离散表示为多个沿血管中心线排列的同轴短圆筒，在获取支架在血管中展开的远端位置后，根据各短圆筒对应的支架段参数以及中心点数据进行计算得到各短圆筒的展开长度，在计算过程中，通过对短圆筒处理数量进行累计，当累计量等于对应支架段的轴向网孔数量时，则在进行下一个短圆筒处理时，采用下支架段参数进行计算。采用本方法可以精准的预测非均匀支架在血管中的展开长度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116342605A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310622121.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种CT灌注影像参数估计方法、装置、设备和存储介质，通过对获取的不同空间层面的不同成像时刻得到脑部图像依次进行包括动静脉候选层筛选、脑部组织背景校正以及质心计算的图像预处理步骤后，再将由动静脉候选层构建的候选区域分为静脉输出感兴趣区域以及动脉输入感兴趣区域，接着对静脉输出感兴趣区域进行曲线下面积过滤、伽马拟合分析，最终得到静脉输出函数，对动脉输入感兴趣区域进行曲线下面积过滤、到达时间及半峰宽过滤、伽马拟合分析，得到动脉输入函数，最后根据得到的这两个函数对CT灌注影像的其他参数进行估计，采用本方法可在提供计算效率的同时提高估计准确度。
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公开(公告)号：CN116309922A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310577352.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种CT灌注影像的去伪影方法、装置、设备和存储介质，通过对灌注影像序列进行分层处理得到对应不同空间层面的多个图像数据集，分别对各图像数据集中的脑部图像进行配准后，再进行头枕装置去除处理以及血管内造影剂影响减小处理得到处理后配准图像，接着计算各图像数据集的相似度矩阵，进而计算得到平均相似度矩阵，基于平均相似度矩阵判断灌注影像序列中是否存在伪影，还根据平均相似度矩阵得到每一成像时刻与其他成像时刻图像相似度的平均值，并根据该值对各时刻进行筛选得到伪影时刻，最后将伪影时刻对应的所有空间层面的脑部图像从灌注影像序列中删除。采用本方法能够快速并自动的识别伪影影像，并将其去除。
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公开(公告)号：CN116309673A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211734190.0
申请日：2022-12-30
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
Abstract: 本申请公开了基于瘤颈曲面获得囊状动脉瘤形态学参数的方法、计算机设备和可读存储介质，方法包括：获得三维囊状动脉瘤血管模型；根据所述三维囊状动脉瘤血管模型，构建对应的正常血管；将所述正常血管利用放大系数等比放大，获得放大后的正常血管；将所述三维囊状动脉瘤血管模型与放大后的正常血管进行减运算，获得瘤颈曲面，分割后获得囊状动脉瘤模型，进而获得囊状动脉瘤的形态学参数，所述形态学参数包括瘤化率；所述放大系数的获得方式包括，不断调整放大系数，直至获得瘤化率的最小变化值。本申请获得的瘤颈曲面相比于瘤颈平面更精准更符合实际，且适用性更好，获得的囊状动脉瘤模型形态学参数更加准确。
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公开(公告)号：CN116172645A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310487786.3
申请日：2023-05-04
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种编织支架的型号推荐方法和计算机设备，型号推荐方法包括：获得具有动脉瘤以及载瘤动脉的结构模型，确定编织支架的预期植入位置，获得预期植入位置的血管中心线和血管截面；获得编织支架的推荐直径，进而筛选获得符合预期的第一编织支架，获得第一编织支架的锚定段长度，获得工作区长度；将工作段离散为有限数量的离散段，获得离散段长度和离散段直径的对应关系，获得离散段直径，根据对应关系获得离散段长度并进行累计，直至将各离散段长度累计至工作区长度，获得离散段数量；根据离散段数量、工作段在名义状态下的离散段长度，在第一编织支架中筛选得到工作段长度符合预期的第二编织支架。本申请编织支架的选择提供了参考依据。
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公开(公告)号：CN116051826A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211476674.X
申请日：2022-11-23
Applicant: 杭州脉流科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于DSA影像连续帧序列的冠脉血管分割方法、计算机设备和可读存储介质，方法包括：获得训练数据集，训练数据集包括输入数据集和输出数据集，输入数据集为冠脉DSA影像连续帧序列中序列长度为N的第一连续帧，输出数据集为预先标注有目标血管的、处于第一连续帧中间位置的中间帧；利用训练数据集训练深度学习网络模型：深度学习网络模型包括特征融合器、编码器和解码器，特征融合器对第一连续帧进行特征融合得到三维图像，三维图像依次经过编码器和解码器，解码器的输出连接中间帧；不断训练直至获得训练完成的深度学习网络模型，利用训练完成的深度学习网络模型检测输入冠脉DSA影像连续帧序列，输出目标血管的分割预测图。
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