公开(公告)号：CN110211111B

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN201910471769.4

申请日：2019-05-31

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 毛玉妃 ,  袁绍锋

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/30

Abstract: 本发明实施例公开了一种血管提取的方法、装置、图像处理设备及存储介质。该方法包括：获取待检测部位的平扫图像和增强图像；通过平扫图像和增强图像得到待检测医学图像；将待检测医学图像输入预先训练完成的血管提取模型中，输出与待检测部位对应的待检测医学图像的血管位置图像。本发明实施例通过获取待检测部位的平扫图像和增强图像得到待检测医学图像，将待检测医学图像输入预先训练完成的血管提取模型中，输出与待检测部位对应的待检测医学图像的血管位置图像，解决了现有技术中血管造影图像中容易混淆图像中的血管和骨头，以及出现较多骨头碎渣及血管断开的问题，以实现有效去除医学图像中的骨头碎渣及区分血管断开的情况，且操作用时短。

公开(公告)号：CN112446866A

公开(公告)日：2021-03-05

申请号：CN202011337819.9

申请日：2020-11-25

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 王晓东 ,  袁绍锋 ,  郭宇翔

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T17/20 ,  G06F30/28 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明实施例公开了一种血流参数的计算方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测原始图像，对所述待检测原始图像中的血管区域进行分割，得到待检测血管图像；根据所述待检测血管图像确定至少一个待检测点，并确定所述待检测血管图像中与各所述待检测点对应的待检测邻域图像；将所述待检测邻域图像输入到训练完成的预设特征提取模型中，得到输出的预设特征向量；将输出的预设特征向量输入到训练完成的神经网络模型中，得到输出的与各所述待检测点对应的血流参数。本发明实施例通过神经网络模型得到待检测点位置处的血流参数，解决了计算血流参数复杂的问题，提高了血流参数计算的准确度。

公开(公告)号：CN111192320B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN201911390823.9

申请日：2019-12-30

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 袁绍锋 ,  邹伟建 ,  毛玉妃

IPC: G06T7/70 ,  G06T15/00 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明实施例公开了一种位置信息确定方法、装置、设备和存储介质，其中，位置信息确定方法包括：将第一三维图像输入候选位置确定神经网络中，得到与第一三维图像中的第一部位相对应的初始候选位置信息；基于初始候选位置信息，从第一三维图像中提取出第二三维图像；将第二三维图像输入精确位置确定神经网络中，得到第二部位的精确位置信息，第一部位包括第二部位。本发明实施例的技术方案能够快速、准确地实现目标部位的位置信息确定。

公开(公告)号：CN111696089B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202010505648.X

申请日：2020-06-05

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 郭宇翔 ,  袁绍锋

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明实施例公开了一种动静脉确定方法、装置、设备和存储介质，其中，动静脉确定方法包括：获取包含目标血管的初始医学图像数据；基于预先训练的主干提取神经网络模型，确定初始医学图像数据中的动脉主干信息和静脉主干信息，动脉主干和静脉主干分别为目标血管中，预设支干的动脉血管和静脉血管；基于预设约束条件，确定初始医学图像数据中的动脉细支信息和静脉细支信息，结合动脉主干信息和静脉主干信息，得到目标血管的动脉血管信息和静脉血管信息，本发明实施例的技术方案能够快速、准确且完整地实现动脉血管与静脉血管的分离。

公开(公告)号：CN112446866B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202011337819.9

申请日：2020-11-25

Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司

Inventor： 王晓东 ,  袁绍锋 ,  郭宇翔

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/68 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092 ,  G06T17/20 ,  G06F30/28 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明实施例公开了一种血流参数的计算方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测原始图像，对所述待检测原始图像中的血管区域进行分割，得到待检测血管图像；根据所述待检测血管图像确定至少一个待检测点，并确定所述待检测血管图像中与各所述待检测点对应的待检测邻域图像；将所述待检测邻域图像输入到训练完成的预设特征提取模型中，得到输出的预设特征向量；将输出的预设特征向量输入到训练完成的神经网络模型中，得到输出的与各所述待检测点对应的血流参数。本发明实施例通过神经网络模型得到待检测点位置处的血流参数，解决了计算血流参数复杂的问题，提高了血流参数计算的准确度。