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公开(公告)号：CN118490168A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410573338.X
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于冠脉磁共振成像预测血流储备分数的方法和装置，所述方法包括：构建预测模型并训练；训练后接收被测者的静息/充血成像序列、造影图、并构建血管树；并对静息/充血成像和血管树进行血管内壁边沿与中心线识别、并对血管树采样；并进行采样点静息/充血流量波形拟合；并根据各采样点的静息/充血流量波形进行CFR估算；并以各采样点的CFR值缩放静息流量波形；并将由各采样点的坐标、内径和缩放流量波形组成的采样点向量构成的向量序列输入预测模型进行预测；并基于预测向量和采样点集对血管树和造影图进行标记；并对完成标记的血管树和造影图进行显示。通过本发明可以提高被测舒适度、本发明可作为一种持续监测手段。
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公开(公告)号：CN118397118A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410327070.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06T5/70 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明实施例涉及一种冠脉磁共振成像重建模型的处理方法和装置，所述方法包括：构建冠脉磁共振成像重建模型；对冠脉磁共振成像重建模型进行模型训练；模型训练结束后，使用磁共振扫描设备按配置的扫描序列类型对第一被试者进行全心三维冠脉成像扫描，并在扫描过程中基于预设的欠采样方式对得到的扫描序列数据进行K空间数据采样得到对应的第一欠采样K空间数据；并将第一欠采样K空间数据输入冠脉磁共振成像重建模型进行磁共振成像图重建和降噪处理得到对应的第一成像图；并基于第一成像图进行冠脉狭窄特征识别生成对应的第一识别报告。通过本发明可以缩短冠脉磁共振成像时长、提高成像清晰度。
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公开(公告)号：CN116246112B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310180625.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于神经影像数据库训练分类模型的数据处理方法和系统，所述方法包括：在各个地区创建多模态神经影像数据库；基于多个统一的单模态影像分类预测模型对各个多模态神经影像数据库进行影像标签标注处理；将完成影像标签标注处理的各个多模态神经影像数据库与SL模型学习网络进行SL节点对接处理生成对应的数据库对接节点；基于SL模型学习网络按预设的最大训练次数M对多模态分类模型进行M次全节点模型训练；M次全节点模型训练结束时通过各个数据库对接节点获得多模态分类模型的最新模型参数模板。通过本发明可以降低模型训练难度、提高模型训练充分度，可以对所有地区模型使用机构的模型一致性进行保证。
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公开(公告)号：CN119896492A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510079274.2
申请日：2025-01-17
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
Abstract: 本发明公开了冠状动脉CT血管成像质量优化方法及系统，属于冠状动脉CT技术领域，包括如下步骤：S1：采集患者冠状动脉CT投影数据；S2：对患者冠状动脉CT投影数据进行阈值划分，确定患者冠状动脉CT划分图像；S3：对患者冠状动脉CT划分图像进行滤波、对比度增强及特征提取，确定患者冠状动脉CT特征图像；S4：生成患者冠状动脉CT血管图像。本发明解决了现有的冠状动脉CT血管成像质量差，不能为临床诊断提供更准确的依据，使得医生不能为患者制定及时合适的治疗方案的问题。本发明可使冠状动脉CT血管成像质量好，能为临床诊断提供更准确的依据，可使医生为患者制定及时合适的治疗方案。
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公开(公告)号：CN118711833A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410760633.6
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的MCI病患用不同场景康复训练系统，属于康复训练技术领域，包括数据收集模块、数据处理模块、模型建立模块、预测分析模块及康复训练模块。本发明解决了现有的对于MCI病患的康复训练，不能对MCI病患进行不同场景的康复训练，不能对康复训练过程进行实时地调整优化，导致MCI病患康复训练效果差的问题，本发明根据不同场景的康复训练方案对MCI病患进行不同场景的康复训练，基于MC I病患的反馈信息对基于MCI病患的不同场景的康复训练方案进行调整优化，能对MCI病患进行不同场景的康复训练，能根据MCI病患的康复训练情况，对康复训练过程进行实时地调整优化，可提升MCI病患康复训练效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116417135B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202310132964.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G16H50/20 , A61B5/00 , A61B5/055 , G16H50/30 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06T7/00
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公开(公告)号：CN116364221A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310153806.3
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G16H10/60 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06F16/55
Abstract: 本发明实施例涉及一种用于阿尔茨海默症研究的脑影像数据处理方法和系统，所述方法包括：接收采集数据集合；基于个体排查模板进行不合格个体排查；基于基础数据检验模板进行基础数据合格检验；进行样本用途分类；并将与用途类型对应的分类仿真数据库作为对应的目标数据库；进行数据增强处理；进行多模态脑影像特征融合处理；将个体采集数据和对应的增强数据集和融合特征图集组成个体仿真数据记录添加到目标数据库中。通过本发明可以统一数据采集规则、提升数据增速并增加多模态融合处理过程。
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公开(公告)号：CN116246112A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310180625.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于神经影像数据库训练分类模型的数据处理方法和系统，所述方法包括：在各个地区创建多模态神经影像数据库；基于多个统一的单模态影像分类预测模型对各个多模态神经影像数据库进行影像标签标注处理；将完成影像标签标注处理的各个多模态神经影像数据库与SL模型学习网络进行SL节点对接处理生成对应的数据库对接节点；基于SL模型学习网络按预设的最大训练次数M对多模态分类模型进行M次全节点模型训练；M次全节点模型训练结束时通过各个数据库对接节点获得多模态分类模型的最新模型参数模板。通过本发明可以降低模型训练难度、提高模型训练充分度，可以对所有地区模型使用机构的模型一致性进行保证。
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公开(公告)号：CN118397118B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410327070.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06T5/70 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明实施例涉及一种冠脉磁共振成像重建模型的处理方法和装置，所述方法包括：构建冠脉磁共振成像重建模型；对冠脉磁共振成像重建模型进行模型训练；模型训练结束后，使用磁共振扫描设备按配置的扫描序列类型对第一被试者进行全心三维冠脉成像扫描，并在扫描过程中基于预设的欠采样方式对得到的扫描序列数据进行K空间数据采样得到对应的第一欠采样K空间数据；并将第一欠采样K空间数据输入冠脉磁共振成像重建模型进行磁共振成像图重建和降噪处理得到对应的第一成像图；并基于第一成像图进行冠脉狭窄特征识别生成对应的第一识别报告。通过本发明可以缩短冠脉磁共振成像时长、提高成像清晰度。
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公开(公告)号：CN119655783A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510116386.0
申请日：2025-01-24
Applicant: 中国人民解放军总医院第二医学中心
Abstract: 本发明提供一种基于多模态信息融合的骨骼参数估计方法及装置，涉及医学影像分析技术领域，所述方法包括：获取人体骨骼的X射线影像数据、深度影像数据、惯性测量单元传感器数据和肌电图信号数据；根据X射线影像数据和深度影像数据，对人体骨骼进行三维重建，得到三维重建数据；对X射线影像数据、惯性测量单元传感器数据、肌电图信号数据和三维重建数据进行数据融合，得到多模态融合数据；基于所述多模态融合数据，以及骨骼结构特征与骨骼参数之间的映射关系，建立骨骼参数估计模型；利用所述骨骼参数估计模型进行骨骼参数估计。本发明能够在动态运动分析、运动康复、智能穿戴设备等多个应用场景中提供精确的骨骼参数估算。
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