公开(公告)号：CN106709920B

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN201611163876.3

申请日：2016-12-15

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 王晓东

IPC: G06T7/11

Abstract: 本发明公开一种血管提取方法，包括如下步骤：根据医学图像定位候选血管区域；将所述候选血管区域划分为对称分布的第一区域和第二区域；基于所述第一区域和第二区域的血管特征，分别构建第一特征函数和第二特征函数；组合所述第一特征函数和第二特征函数，获取血管特征函数；根据所述血管特征函数的值确定种子点；基于所述种子点提取血管。本发明还公开了一种血管提取装置。本发明公开的血管提取方法能够快速、准确提取血管，提高医疗诊断的准确性。

公开(公告)号：CN111815598B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202010624356.8

申请日：2020-06-30

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 王晓东

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06T7/136 ,  G06T7/149 ,  G06T7/155 ,  G06T7/187

Abstract: 本发明实施例公开了一种血管参数的计算方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定待检测网格血管图像和与所述待检测网格血管图像对应的血流参数；基于所述血流参数对所述待检测网格血管图像进行初始化设置；将经所述初始化设置的待检测网格血管图像输入到预先训练完成的血管参数网络模型中，得到输出的所述待检测网格血管图像中各网格节点处的目标血管参数。本发明实施例通过血管参数网络模型计算血管动力学参数，解决了血管动力学参数计算复杂的问题，提高了血管动力学参数的计算效率和计算结果的准确率。

公开(公告)号：CN111461065B

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202010333819.5

申请日：2020-04-24

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 王晓东

IPC: G06V20/64 ,  G06T7/10 ,  G06T17/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请涉及一种管状结构识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，其中，该方法包括：提取扫描图像中每一管状结构的中心线；根据中心线获取中心线特征参数，中心线特征参数包括中心线上每一点的坐标值和中心线树的整体信息；中心线树由多个管状结构对应的中心线组成；对中心线特征参数进行预处理；将预处理后的中心线特征参数输入至训练完备的深度学习模型；获取深度学习模型输出的管状结构的名称；根据管状结构的名称在扫描图像中选择对应的管状结构。通过本申请，解决了管状结构识别步骤较复杂和识别不准确的问题，提高了管状结构识别的效率和准确性。

公开(公告)号：CN116013533A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211738649.4

申请日：2022-12-30

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 王晓东 ,  郭健 ,  秦培铭 ,  孔德元

IPC: G16H50/50 ,  A61B6/00 ,  A61B6/03 ,  G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种冠脉的血流动力学评估模型的训练方法、评估方法及系统。所述训练方法包括：获取所述冠脉的静息态扫描图像和负荷态扫描图像；基于所述静息态扫描图像和所述负荷态扫描图像分别进行CFD模拟以得到所述冠脉的多模态血流动力学模拟结果；基于所述多模态血流动力学模拟结果得到训练样本，并将所述训练样本输入到所述血流动力学评估模型进行模型训练，以得到目标血流动力学评估模型。本发明的训练方法，比以往只依赖单一静息态CTA的方法，能更加准确的获知冠脉负荷态的情况，再使用深度神经网络，将上述更准确的负荷态CTA模型得到的值作为网络的输入，使得神经网络可以获得更加全面的信息。

公开(公告)号：CN106340021B

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN201610686885.4

申请日：2016-08-18

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 毛玉妃 ,  王晓东 ,  于文君 ,  王策

IPC: G06T7/10

Abstract: 一种血管提取方法,包括：获取医学图像，与标准图像配准获取至少一个血管区域；确定所述血管区域的若干个种子点；采用分类器方法获取所述医学图像的血管增强图；在所述血管增强图中，基于水平集算法计算所述种子点之间的中心线；基于所述中心线生长血管，获取血管提取结果。本发明在采用分类器获取的血管增强图像上提取血管，有效改善结果的准确性和鲁棒性。