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公开(公告)号：CN111968726B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202010834707.8
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诊断模型临床应用调度管理系统，包括影像信息管理模块将请求方案发送给AI方案管理模块；每个单病种AI诊断模块，包括N个AI诊断单元，每个AI诊断单元对与之匹配的图像和/或某M个在先运行的AI诊断单元输出的在先数据进行处理；AI方案管理模块查找与请求方案匹配的AI诊断单元并对该些AI诊断单元运行顺序进行排序，将运行指令顺序地发给相应的AI诊断单元，并同时将与该AI诊断单元匹配的DICOM图像和/或在先数据发送给该AI诊断单元，直至每个AI诊断单元运行完毕，将符合预设条件的诊断数据发给结构化报告模块；每个时间运行的AI诊断单元个数≥1。本发明还公开一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法。本发明降低开发成本，提高系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN112263236B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202010999233.2
申请日：2020-09-22
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提供一种全身肿瘤MRI智能化评估系统，包括：在患者拍摄完全身磁共振检查项目时，图像识别模块将识别DICOM图像相关DICOM图像序列，图像质量判断模块对所需的DICOM图像序列进行质量的分析、判断，变异判断模块对质量合格的DICOM图像序列进行术后改变的分析，解剖分割模块对无术后改变的DICOM图像进行目标器官和或目标组织的分割，目标病灶识别模块对病灶进行分割、定位，结构化报告模块整合所有处理后的数据和图像，并保存，输出诊断印象供医生参考。本发明还公开一种全身肿瘤MRI智能化评估方法。本发明将评价部位、部位评价方法与多个AI诊断模型进行关联，将相关的评价方法内置在结构化报告模块中，极大的降低记强度、提高医生的诊断效率，减少了患者的检查费用。
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公开(公告)号：CN116312925A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310301508.4
申请日：2023-03-25
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: G16H15/00
Abstract: 本发明提供了一种基于审核报告对初步报告自动评价的方法，包括：根据每个单病种结构化报告模板的树形架构，确定与之对应的评分逻辑树；对评分逻辑树的每个节点中的评分项设置分值；将初步报告中每个评分项的数据与审核报告中相应的数据进行对比；基于对比结果和预设的给分逻辑，自动计算评分项的最终分值；基于每个节点的预设权重和最终分值，输出初步报告的评价结果。本发明还公开了一种基于审核报告对初步报告自动评价的系统。本发明能够根据审核报告做出的修改，自动化地对初步报告进行评价，降低审核医生指导下级医生的工作强度，提升规范性。
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公开(公告)号：CN113407841B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110711841.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 陈亮 , 吕发金 , 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: G06F16/9535 , G16H50/20 , H04L67/55
Abstract: 本发明提供了一种基于结构化报告的绩效分析自动推荐AI方案的方法，包括记录相同检查目的的不同AI模型输出的AI数据的修改日志；当该检查目的的影像结构化报告的完成数量达到预设阈值时，基于修改日志，输出每个AI模型输出的AI数据的符合率；将符合率最高的AI模型确定为在该检查目的下的默认AI方案，当医生准备撰写影像结构化报告时，自动将默认AI方案推荐给医生。本发明还公开了一种基于结构化报告的绩效分析自动推荐AI方案的系统。本发明可以根据影像医生对结构化报告填写内容的修改以及患者检查目的的分析，来客观判断这个AI模型是否适合该病例的诊断，能够自动推送默认质量最高的AI模型进行使用。
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公开(公告)号：CN115458110A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210972696.9
申请日：2022-08-15
Applicant: 复旦大学附属中山医院厦门医院 , 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: G16H15/00 , G16H30/40 , G16H70/60 , G06F16/583 , G06F16/387 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种影像学结构化报告标签提取方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：根据影像学结构化报告中的检查部位确定病理特征；获取影像学结构化报告中的自由文本，根据自由文本和病理特征确定结构化语料库；根据检查部位进行语料库查询，得到自然语言语料库；将诊断结论文本依序与结构化语料库和所述自然语言语料库进行语料分析，根据语料分析结果提取影像学结构化报告的报告标签。本发明将自由文本的内容与影像学结构化报告的影像表现描述进行组合，得到结构化语料库，再结合自然语言语料库对诊断结论文本进行标签提取，提高了标签提取的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114913383A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210730491.X
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京赛迈特锐医疗科技有限公司 , 阿斯利康制药有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了识别图像序列类型的模型训练方法和配置影像设备的方法。该用于识别图像序列类型的模型训练方法，包括：获取预设个数的检查项目相同的图像文件，所述图像文件包括文件头信息和图像，所述文件头信息包括与所述图像有关的扫描信息，其中，所述图像中的每个序列均带有该序列的序列类型标签；从所述图像中提取每个序列的序列类型标签；以及基于每个序列类型标签和所述扫描信息训练所述模型，以获得包括多组序列类型识别方案的训练后的模型。
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公开(公告)号：CN112545479B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201910920338.1
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上分割前列腺和精囊分带解剖的系统，包括AI调度模块提取DICOM图像的头文件信息，判断图像中每个序列的类型，查找与该序列类型匹配的前列腺和精囊解剖分割模块和前列腺和精囊病灶辅助诊断模块；前列腺和精囊解剖分割模块接收T2WI序列、ADC序列、DCE序列和T1WI序列，将前列腺腺体和双侧精囊腺分割出来，将前列腺腺体分割为外周带、移行带、中央带、前纤维基质带、尿道；每个前列腺和精囊病灶辅助诊断模块接收与之匹配的序列和分割数据，输出诊断数据反馈给结构化报告模块。本发明还公开一种在mpMRI上分割前列腺和精囊分带解剖的方法。本发明有利于前列腺癌的诊断和定位，包膜外侵犯、精囊侵犯的检出，可用于前列腺和精囊良性病变的定位。
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公开(公告)号：CN112545481B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910920345.1
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上自动分割和定位前列腺癌的系统，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，查找ADC序列图像；前列腺分割模块将前列腺腺体分割出来，将前列腺腺体分割成复数块不同的分区；前列腺癌智能检出模块识别ADC序列图像中前列腺的所有癌灶，测量每个癌灶的三维径线和癌灶体积；基于分区后的图像数据，计算癌灶与每个分区重合部分的体积占该癌灶体积的百分比数值，将百分比数值最大的分区判断为该癌灶的位置；结构化报告模块基于返回的结果，输出癌灶所在的分区并输出PI‑RADS评分(4分或5分)。本发明还公开一种在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的方法。本发明能准确定位癌灶位置，判断癌灶是否侵犯到前列腺外，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114566246A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210084434.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 复旦大学附属中山医院厦门医院 , 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种结构化报告生成方法、系统、终端设备及存储介质，该方法包括：获取目标患者的影像学信息，并根据所述影像学信息确定表现印象树，所述表现印象树包括与影像设备类型和/或病患部位相关联的检测部位，及与所述检测部位对应的多个影像学表现；将确定到的所述表现印象树和所述目标患者的影像学图像进行显示，并接收医生对所述表现印象树中影像学表现的选择；获取所述目标患者的影像学申请目的，并根据所述影像学申请目的和被选择的所述影像学表现生成所述目标患者对应的结构化报告。本发明基于影像学申请目的和医生对目标患者的影像学图像的初步诊断印象，生成对应的结构化报告，提高了结构化报告生成的准确性。
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公开(公告)号：CN113449492A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110615545.3
申请日：2021-06-02
Applicant: 杨旗 , 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: G06F40/154 , G06F40/166 , G16H10/60
Abstract: 本发明提供了一种将后处理生成的word数据转换成结构化数据的方法，包括定时扫描后处理生成的word文件目录，将新word数据发送给解析模块；基于预设的解析规则，将新word数据解析成XML格式的患者基本信息和病灶数据；根据预设的配置规则，提取XML格式的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生成的word数据转换成结构化数据的系统。本发明能将影像后处理生成的word数据整合到结构化报告系统中，便于撰写报告及后期数据分析和科研教学。
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