公开(公告)号：CN119477783A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202310999877.5

申请日：2023-08-09

Applicant: 佳能医疗系统株式会社

Inventor： 赵龙飞 ,  韩冰 ,  许奇齐 ,  青山岳人

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/09 ,  G06V10/25

Abstract: 一种图像处理系统以及图像处理方法，该图像处理系统对具有遮挡图案的医疗图像数据进行处理，包括：遮挡图案区域去除部，去除医疗图像数据中的遮挡图案区域而生成无遮挡图案数据；图像数据补全分割部，使用正常的医疗图像数据和/或通过随机掩模对该正常的医疗图像数据进行擦除而得的擦除图像数据训练图像补全模型及图像分割模型、或目标解剖结构取得模型，使用图像补全模型对无遮挡图案数据进行图像信息补全而生成补全医疗图像数据，之后使用图像分割模型从补全医疗图像数据中分割出与遮挡图案对应的目标解剖结构，或者，基于目标解剖结构取得模型从无遮挡图案数据直接取得与遮挡图案对应的目标解剖结构；以及显示部，显示目标解剖结构。

公开(公告)号：CN116137026A

公开(公告)日：2023-05-19

申请号：CN202211432902.3

申请日：2022-11-16

Applicant: 佳能医疗系统株式会社

Inventor： 赵龙飞 ,  赵舜 ,  青山岳人 ,  薛晓 ,  钟昀辛 ,  肖其林 ,  王艳华

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20

Abstract: 本说明书及附图中公开的实施方式涉及医用图像处理装置、医用图像处理方法及存储介质。本说明书及附图中公开的实施方式要解决的课题之一是得到更精确的形态学的测量结果。有关实施方式的医用图像处理装置具备控制部。控制部针对医用图像数据执行包含至少两个不同种类的处理的第1处理。此外，控制部针对基于第1处理的处理结果而在空间上缩小的范围再执行第1处理。

公开(公告)号：CN115731161A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211011702.0

申请日：2022-08-23

Applicant: 佳能医疗系统株式会社

Inventor： 赵龙飞 ,  肖其林

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/33 ,  G06V10/774 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明提供数据增强方法、医用影像系统及其数据增强方法中的辅助检测方法。数据增强方法是解剖结构的数据增强方法，包括：数据集获取步骤，获取与解剖结构有关的解剖结构数据集；数据集分割步骤，按构成解剖结构的各个子部分，将所获取的至少两组解剖结构数据集分别分割为各个子数据集；数据集变换步骤，将通过数据集分割步骤对至少两组解剖结构数据集中的一组解剖结构数据集进行分割而得到的各个子数据集作为参考数据集，对至少两组解剖结构数据集中的另一组解剖结构数据集的各个子数据集中的至少一个子数据集进行数据集变换，生成变换数据集；以及数据集合成步骤，对所生成的变换数据集进行合成，生成增强数据集。

公开(公告)号：CN115147334A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202110346749.1

申请日：2021-03-31

Applicant: 佳能医疗系统株式会社

Inventor： 王艳华 ,  赵舜 ,  赵令令 ,  肖其林 ,  赵龙飞

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/33 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供分叉点检测方法、图像配准方法、图像分割方法及系统。树状结构分叉点检测方法通过深度学习网络检测树状结构中的分叉点，其特征在于，包括如下步骤：训练步骤，利用所述树状结构的分叉点拓扑图集，通过所述深度学习网络对用于检测所述树状结构的分叉点的模型进行训练；推理步骤，利用所述分叉点拓扑图集，对通过所述训练步骤训练后的所述模型检测到的所述分叉点进行强化。

公开(公告)号：CN119180824A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202310746732.4

申请日：2023-06-21

Applicant: 佳能医疗系统株式会社

Inventor： 钟昀辛 ,  赵龙飞 ,  薛晓 ,  赵舜 ,  青山岳人

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供可提高瓣膜的分割精度的图像处理方法、图像处理装置及存储介质。本发明的图像处理方法包括如下步骤：在包含瓣膜的医学图像中获取瓣膜的解剖结构信息，该解剖结构信息包括所述瓣膜的特征点区域掩膜、几何形态信息、轮廓信息、领域信息中的至少一个；根据所述解剖结构信息，设定包含所述解剖结构信息的权重的损失函数及该损失函数中的解剖结构信息的权重，并通过该损失函数训练用于分割瓣膜的分割网络；以及使用训练好的分割网络对所述医学图像进行处理，生成作为分割结果的、预测出的瓣膜掩膜。

公开(公告)号：CN115908225A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202110942799.6

申请日：2021-08-17

Applicant: 佳能医疗系统株式会社

Inventor： 王艳华 ,  李冰 ,  肖其林 ,  王扶月 ,  李庚婉 ,  闫立新 ,  赵龙飞

IPC: G06T7/00 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明提供管状器官标注方法、管状器官标注结果修正方法及系统。管状器官标注方法包括：投影步骤，对构成包含管状器官的三维体数据的二维图像实施局部密度投影，获得投影图像；映射矩阵获取步骤，获取所述投影步骤中实施的所述局部密度投影的映射矩阵；标注步骤，在所述投影图像中标注所述管状器官；以及反映射步骤，利用所述映射矩阵，将所述投影图像中标注出的所述管状器官反映射至所述三维体数据中，生成三维的管状器官图像。