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公开(公告)号：CN112786162A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011589066.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: G16H30/40 , G16H15/00 , G06F40/30 , G06F40/189 , G06F40/186 , G06F40/117
Abstract: 本发明提供了一种基于子模板语义学联系设计结构化报告模板的系统，包括CDE语义学标记模块基于每个CDE中的各个控件的属性，对每个控件进行语义学标记，语义学标记包括形态学表现、病理形态学特征、前后两个CDE之间的逻辑关系、CDE与外部系统的匹配关系；关联模块当医生打开某个影像学结构化报告时，基于语义学标记，自动关联与该影像检查项目相匹配的所有CDE，基于医生填写的CDE的诊断数据，自动加载与该诊断数据具有逻辑关系的CDE；模板生成模块将自动关联的所有CDE和自动加载的所有CDE按照医生填写的顺序进行排版，生成影像结构化报告模板并输出诊断结果。本发明还公开了一种基于子模板语义学联系设计结构化报告模板的方法。本发明提高了医生书写报告的效率和诊断质量。
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公开(公告)号：CN112562847A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910919725.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种在mpMRI图像上自动检出前列腺癌转移的系统，包括：前列腺癌智能检出模块对患者的图像进行癌灶的诊断；当接收癌灶数据时，AI调度模块查找DWI序列图像；前列腺癌淋巴结转移评估模块识别DWI序列图像中的肿大淋巴结，最短径线≥8mm的淋巴结诊断为阳性发现；当全部淋巴结最短径线＜8mm时为阴性发现；当接收到阴性发现时，结构化报告模块激活无发现控件，生成N0分期；当接收到阳性发现时，激活淋巴结个数控件，生成N1分期。本系统的前列腺癌盆部骨转移评估模块还可以检出骨转移相关诊断数据。本发明还公开一种在mpMRI图像上自动检出前列腺癌转移的方法。本发明提高了诊断的准确性，提升了报告的效率。
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公开(公告)号：CN112562817A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011387733.7
申请日：2020-12-02
Applicant: 薛蕴菁 , 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的系统，包括标签反馈模板配置模块为每个影像结构化报告设置复数个标签反馈模板，每个标签反馈模板对应一个影像AI模块，标签反馈模板由与影像AI模块的功能相关联的所有标签组成；反馈时机设置模块基于诊断领域，为每个标签反馈模板设置标签反馈时机；标签发送模块判断标签反馈时机的种类，当到达标签反馈时机时，提取与该标签反馈时机对应的标签反馈模板，自动将该标签反馈模板下的所有标签对应的诊断数据发送给与该标签反馈模板匹配的影像AI模块。本发明还公开了一种将影像结构化报告的标签反馈给影像AI的方法。本发明能将影像结构化报告的语义学标签反馈给影像AI，使其自动持续迭代，极大地降低AI持续改进的成本。
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公开(公告)号：CN112545476A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910919722.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提供一种在mpMRI上检出前列腺癌包膜外侵犯的系统，包括前列腺癌智能检出模块对患者的图像进行癌灶诊断；当接收癌灶数据时，AI调度模块查找T2WI序列图像；当接收非癌灶数据时，将非癌灶数据发给结构化报告模块；前列腺癌包膜外侵犯评估模块识别T2WI序列图像中前列腺癌包膜外侵犯的分类层数，基于分类层数判断是否存在包膜外侵犯；当结构化报告模块接收非癌灶数据或有癌灶且无包膜外侵犯时，激活未发现包膜外侵犯控件，有癌灶且无包膜外侵犯时生成T2分期；当接收有包膜外侵犯时，激活有发现控件，生成T3及以上分期。本发明还公开一种在mpMRI上检出前列腺癌包膜外侵犯的方法。本发明提高了诊断的准确性，提升了效率。
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公开(公告)号：CN111916186A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010834706.3
申请日：2020-08-17
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统，包括图像分类模块识别DICOM图像中的正位胸片图像；图像质量判断模块提取符合预设条件的正位胸片图像并定义为合格图像；术后及置入物诊断模块检测合格图像中是否存在术后或置入物；肺野分割诊断模块在无术后或置入物的合格图像上将肺野分割；二分类诊断模块对肺野进行正、异常诊断；AI方案管理模块判断各模块的运行顺序，将合格图像及在先运行的模块输出的诊断数据根据预设的配置发送给在后运行的模块；结构化报告模块基于各个模块的诊断数据自动生成诊断印象。本发明还公开一种序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断方法。本发明提高了诊断正确率，减少了检查成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112259197B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202011097332.8
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种急腹症腹部平片的智能化分析系统，包括：在患者拍摄完X线立位腹平片检查项目时，图像识别模块识别与检查项目相匹配的DICOM图像，图像质量判断模块对DICOM图像进行质量的分析，气体检出模块对质量合格的DICOM图像判断是否存在膈下游离气体，气液面检出模块对质量合格的DICOM图像判断是否存在符合第一预设阈值的气液面，分别将相应的判断结果反馈给结构化报告模块，结构化报告模块根据判断结果自动输出诊断印象供医生查看。本发明还公开一种急腹症腹部平片的智能化分析方法。本发明能够将智能诊断系统直接接入PACS/RIS系统，可在摄片完成后直接自动生成诊断提示信息，将结果自动传入结构化报告中，提高了诊断精度和医生的工作效率。
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公开(公告)号：CN119443090A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411500928.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: G06F40/247 , G06F40/216 , G16H30/20
Abstract: 本发明提供了一种在影像结构化报告中提取偶然发现的方法，包括：基于解剖部位和影像检查类型创建与其对应的偶然发现字典；创建大语言模型提问模板字典；当影像结构化报告审核完毕后，基于偶然发现字典，输出影像结构化报告中自由文本对应的关键词和/或关键词的同义词；构造自由文本对应的大语言模型提问语句；根据大语言模型的提问语句，从自由文本中提取偶然发现内容，并输出结果。本发明还公开了一种在影像结构化报告中提取偶然发现的系统。本发明在不增加额外填写成本的情况下，对影像学偶然发现进行自动化地追踪，根据偶然发现设置随访建议，无需诊断医生主动标记和搜索随访规则，提升了诊断质量，在疾病的预防、早筛早诊都有巨大的帮助。
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公开(公告)号：CN113127601B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110438360.X
申请日：2021-04-22
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
Abstract: 本申请提供的一种自由文本标签化的方法，通过训练与诊断主题相对应的NLP字典库；将所述NLP字典库关联到影像结构化报告中的一个或者多个影像结构化报告章节，并将所述NLP字典库确定为分析所述结构化报告章节中自由文本的相关NLP字典库；在所述自由文本对应的所述相关NLP字典库中查询所述自由文本的语义学标签，用于影像结构化报告的影像描述。通过创建每个诊断主题相对应的NLP字典库，实现了采用个性化的字典库分析每个不同的诊断主题的自由文本，精准快捷的将自由文本保存为语义学标签，而且能够在业务中积累大量用于持续改进的标签数据，对于诊断知识的持续改进至关重要，本申请还提供一种自由文本标签化的装置。
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公开(公告)号：CN113505270B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110615557.6
申请日：2021-06-02
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: G06F16/84 , G06F40/143 , G06F40/151 , G06F40/109 , G16H15/00 , G16H10/60 , G16H10/20 , G16H30/20
Abstract: 本发明提供了一种将后处理ISP生成的数据与结构化报告整合的方法，包括接收影像后处理ISP生成的格式化XML数据；基于预设的解析规则，将格式化XML数据进行解析，将解析后的XML数据分成两类：患者基本信息和病灶数据；根据预设的配置规则，提取患者基本信息和病灶数据中的关键字，生成与结构化报告格式相匹配的数据，将与结构化报告格式相匹配的数据定义为结构化数据；对每个病灶结构化数据进行标签化和编码化；当医生编辑结构化报告时，提取患者基本信息结构化数据、标签化和编码化的病灶结构化数据。本发明还公开了一种将后处理ISP生成的数据与结构化报告整合的系统。本发明能将后处理ISP生成的处理结果直接发送到结构化报告，便于撰写报告以及后期的数据分析和科研教学。
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公开(公告)号：CN112545480B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910920341.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提供一种在MRI上检测前列腺和精囊腺良性病变的系统，包括AI调度模块当患者扫描完检查项目为前列腺mpMRI的检查时，提取该DICOM图像的头文件信息，查找T2WI序列和T1WI序列；前列腺分割解剖模块将T2WI图像分割出前列腺腺体、外周带、移行带、中央带、前纤维基质带、尿道和双侧精囊腺；每个良性病变辅助诊断模块接收与之匹配的序列图像和分割数据，分别输出前列腺增生、前列腺炎、前列腺囊肿、前列腺出血、精囊炎、精囊萎缩和精囊出血的诊断数据；结构化报告模块基于诊断数据自动生成诊断结果。本发明还公开一种在MRI上检测前列腺和精囊腺良性病变的方法。本发明能自动将前列腺良性病变的诊断数据填写到报告中，提高医生的工作效率。
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