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公开(公告)号：CN118426204A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410510777.6
申请日：2024-04-26
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： G02C13/00
摘要： 本发明实施例涉及一种角膜塑形镜佩戴效果图的处理方法和装置，所述方法包括：接收第一用户的角膜塑形镜配镜参数、角膜参数和角膜视觉图作为对应的第一配镜参数、第一角膜参数和第一视觉图；根据第一配镜参数构建镜片顶点切面上的镜片高度投影图作为对应的第一镜片高度图；根据第一角膜参数构建角膜顶点切面上的角膜高度投影图作为对应的第一角膜高度图；根据第一镜片高度图和第一角膜高度图构建镜片‑角膜高度差投影图作为对应的第一差分高度图；根据第一差分高度图和第一视觉图进行角膜塑形镜佩戴效果图构建得到对应的第一效果图。通过本发明可在受试者缺席的情况下进行佩戴效果模拟，能减少对受试者造成的不便、提高用户体验。
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公开(公告)号：CN116919395A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210380666.9
申请日：2022-04-12
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： A61B5/145
摘要： 本发明实施例涉及一种结合大数据模型和个性化模型的血糖预测方法和装置，所述方法包括：对大数据血糖预测模型进行训练；接收指定对象的第一采集数据集合；当第一数据类型为标签类型时根据第一采集数据集合对个性化数据库进行更新；更新成功则统计个性数据记录总数生成第一总数；第一总数大于或等于第一阈值则筛选个性数据标定记录；第一总数等于第二阈值则对个性化血糖预测模型进行训练；当第一数据类型为预测类型时，统计个性数据记录总数生成第二总数；第二总数小于第二阈值则基于大数据血糖预测模型进行预测；第二总数等于第二阈值则结合大数据、个性化血糖预测模型进行个性化血糖预测。通过本发明可避免有创血糖检测带来的不便。
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公开(公告)号：CN116523813A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210067548.2
申请日：2022-01-20
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06N3/0464
摘要： 本发明实施例涉及一种基于血管造影图像分析血流储备分数的处理方法和装置，所述方法包括：获取血管造影图像作为第一图像；对第一图像进行冠脉入口血管与狭窄段血管的目标检测和语义分割处理；进行冠脉入口直径分析生成冠脉入口直径；进行狭窄段血管直径与狭窄率分析生成第一狭窄段直径序列和第一狭窄率；将用户标记的血流储备分数分析点作为靶点Pi；确认生成对应的血管分支Ci，并进行血管分支特征提取生成分支特征数据序列、分支特征数据集合；将分支特征数据集合输入人工神经网络模型进行运算输出分支运算结果集；将集合中各个分支运算结果作为靶点的血流储备分数分析结果输出。通过本发明可以降低测量难度，提高测量安全性和测量效率。
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公开(公告)号：CN113723406B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111034147.9
申请日：2021-09-03
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： G06V30/146 , G06T7/70 , G06V10/82
摘要： 本发明实施例涉及一种对冠脉造影图像进行支架定位的处理方法和装置，所述方法包括：获取第一图像序列；进行目标检测得到多个第一识别框；将第一支架框置信度c1超过第一阈值的识别框记为第一支架框，第一端点框置信度c2超过第二阈值的识别框记为第一端点框；对第一端点框的数量为空的第一图像进行第一端点重构；对第一支架框的数量为空且第一端点框的数量大于或等于2的第一图像进行第一支架框重构；对第一支架框的数量为空且第一端点框的数量小于2的第一图像进行第二支架重构；进行不合理位置支架筛查；进行冗余支架筛查；进行不合理位置端点筛查；将第一图像序列作为完成支架定位的造影图像序列。本发明提高了支架定位效率和准确度。
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公开(公告)号：CN115797278A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211475175.9
申请日：2022-11-23
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764
摘要： 本发明实施例涉及一种对心脏超声图像进行分类的处理方法和装置，所述方法包括：接收心脏超声图像作为第一超声图像；基于M型分类模型对第一超声图像的超声技术类型和切面类型进行分类处理生成第一分类向量；基于质量检测模型对第一超声图像的图像质量等级和切面完整度等级进行分类处理生成第二分类向量；根据第一、第二分类向量对第一超声图像进行图像数据归类处理。通过本发明可以提高心脏超声图像的分类效率。
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公开(公告)号：CN111358452A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010189179.5
申请日：2020-03-17
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： A61B5/021 , A61B5/0402 , A61B5/0456
摘要： 本发明实施例涉及一种基于同步信号进行血压预测的方法和装置，所述方法包括：获取PPG信号数据和与之同步的ECG信号数据；按数据采样频率阈值分别对PPG信号数据和ECG信号数据进行信号采样处理生成PPG、ECG一维数据序列；对PPG、ECG一维数据序列进行血压CNN输入数据融合处理生成输入数据四维张量；按卷积层数阈值利用血压CNN模型进行多层卷积池化计算生成特征数据四维张量；构建血压ANN输入数据二维矩阵；利用血压ANN模型进行特征数据回归计算生成血压回归数据二维矩阵；获取预测模式标识符；预测模式标识符为均值预测时生成均值血压预测数据对；预测模式标识符为动态预测时生成动态血压预测一维数据序列。
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公开(公告)号：CN111358451A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010189140.3
申请日：2020-03-17
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： A61B5/021
摘要： 本发明实施例涉及一种血压预测方法和装置，所述方法包括：根据信号采集时间阈值采集信号生成PPG信号数据；根据数据采样频率阈值对PPG信号数据采样生成PPG一维数据序列；根据输入数据长度阈值对PPG一维数据序列进行CNN输入数据转换生成输入数据四维张量；根据卷积层数阈值对输入数据四维张量进行PPG特征提取生成特征数据四维张量；对特征数据四维张量进行ANN输入数据转换生成特征数据二维矩阵；使用人口特征信息对特征数据二维矩阵进行数据补充生成输入数据二维矩阵；根据最终输出节点阈值对输入数据二维矩阵进行回归计算生成血压回归数据二维矩阵；根据预测模式标识符对血压回归数据二维矩阵进行血压预测处理。
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公开(公告)号：CN111248883A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010110288.3
申请日：2020-02-21
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： A61B5/021
摘要： 本发明实施例涉及一种血压预测的方法和装置，所述方法包括：对PPG信号数据进行信号转换采样生成脉搏波一维数据序列；对脉搏波一维数据序列进行数据片段划分；根据片段总数和脉搏波一维数据序列生成输入数据四维张量；利用血压CNN对输入数据四维张量进行多层卷积池化计算生成特征数据四维张量；根据特征数据四维张量生成输入数据二维矩阵；利用血压ANN对输入数据二维矩阵进行特征数据回归计算生成血压回归数据二维矩阵；当预测模式标识符为均值预测时进行均值舒张、收缩压数据计算生成预测均值舒张、收缩压数据；当预测模式标识符为动态预测时提取舒张、收缩压数据生成预测血压一维数据序列。
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公开(公告)号：CN118445613A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410510779.5
申请日：2024-04-26
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , A61B5/021 , A61B5/024 , A61B5/1455 , G06F18/21
摘要： 本发明实施例涉及一种对PPG信号进行迁移学习的处理方法和装置，所述方法包括：将源设备采集信号库和目标设备采集信号库记为对应的第一信号库和第二信号库；对第一信号库的信号特征进行学习得到对应的源信号特征；对第二信号库的信号特征进行学习得到对应的目标信号特征；根据源信号特征和目标信号特征对第一信号库的各个第一PPG信号进行信号特征迁移得到对应的第三PPG信号；对各个第三PPG信号进行信号质量评估得到对应的第一评估分值；将各个第一评估分值高于预设的评估分阈值的第三PPG信号作为一个新的第二PPG信号添加到第二信号库中。通过本发明可以对信号量级低的PPG信号库进行有效扩容。
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公开(公告)号：CN118430829A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410510778.0
申请日：2024-04-26
申请人： 乐普(北京)医疗器械股份有限公司
IPC分类号： G16H50/70 , G16H50/30 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B5/1455 , A61B5/145 , A61B5/00
摘要： 本发明实施例涉及一种PPG信号血糖预测模型的处理方法和装置，所述方法包括：构建PPG信号血糖预测模型记为对应的第一预测模型；通过数据采集构建对应的第一原始数据集；对第一原始数据集进行数据预处理得到对应的第一训练数据集；基于第一训练数据集对第一预测模型进行模型训练；模型训练结束后，基于第一预测模型对任意被测者进行血糖预测处理。通过本发明可以有效地改善用户体验、提高用户自测积极性。
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