-
公开(公告)号：CN115082442A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210866904.7
申请日：2022-07-22
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
Inventor： 王钊
Abstract: 本申请提供了一种支架植入效果的预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取针对病变血管的OCT图像序列和IVUS图像序列；OCT图像序列包括病变血管内各目标截面对应的OCT图像；IVUS图像序列包括各目标截面对应的IVUS图像；基于每个目标截面对应的OCT图像和IVUS图像，生成管腔区域掩码、钙化区域掩码、血管外弹力膜区域掩码；将OCT图像序列、IVUS图像序列、管腔区域掩码、钙化区域掩码、血管外弹力膜区域掩码和目标支架的支架参数输入到支架预测模型中，预测出用于表示将该目标支架植入到病变血管内后病变血管的植入效果参数以及目标支架的膨胀参数。该方法有利于提高医师选取支架的准确性。
-
公开(公告)号：CN115063504A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210935448.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
Inventor： 王钊
Abstract: 本发明公开了一种动脉粥样化斑块识别方法、装置、计算机设备及存储介质，方法中，获取原始光谱信号和对应的光学相干断层图像，并将光学相干断层图像作为待识别图像；接着，将待识别图像输入至动脉粥样化斑块定位模块，得到斑块所在区域；基于斑块所在区域，确定光学相干断层图像和原始光谱信号对应的动脉粥样化斑块光学图像/光谱信号；分别对动脉粥样化斑块光学图像和动脉粥样化斑块光谱信号进行特征提取，得到对应的特征图；将两张特征图融合，得到融合特征图；利用识别模块，确定融合特征图中斑块类型；基于所在区域，显示待识别图像中每种斑块。因本发明采用光谱信号和光学相干断层图像对应的特征信息进行识别，使得斑块识别精度得以提高。
-
公开(公告)号：CN112587170B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011591721.6
申请日：2020-12-29
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双模成像的血管内斑块负荷检测方法、系统及终端，其中检测方法包括：一次性同步采集血管内的第一模态图像和第二模态图像，所述第一模态图像和第二模态图像属于不同种类的模态图像；根据第一模态图像测量血管管腔面积，根据第二模态图像测量血管外弹性膜面积；根据血管管腔面积和血管外弹性膜面积计算血管内斑块负荷。本发明中利用血管内光学相干断层成像测量血管管腔面积，利用血管内超声图像测量血管外弹性膜面积，相比基于单独IVUS的斑块负荷测量方法，本发明计算得到的斑块负荷更为精确。
-
公开(公告)号：CN112587170A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011591721.6
申请日：2020-12-29
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双模成像的血管内斑块负荷检测方法、系统及终端，其中检测方法包括：一次性同步采集血管内的第一模态图像和第二模态图像，所述第一模态图像和第二模态图像属于不同种类的模态图像；根据第一模态图像测量血管管腔面积，根据第二模态图像测量血管外弹性膜面积；根据血管管腔面积和血管外弹性膜面积计算血管内斑块负荷。本发明中利用血管内光学相干断层成像测量血管管腔面积，利用血管内超声图像测量血管外弹性膜面积，相比基于单独IVUS的斑块负荷测量方法，本发明计算得到的斑块负荷更为精确。
-
公开(公告)号：CN119837559B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510322608.4
申请日：2025-03-19
Applicant: 山东瑞安泰医疗技术有限公司 , 全景恒升(北京)科学技术有限公司 , 珠海医凯电子科技有限公司
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明公开了一种声阻抗渐变的增透超声耦合材料，通过引入底边平行且对置互补的斜劈结构，实现声阻抗渐变。该结构包括两种不同声阻抗的斜劈结构，声波传播方向上不同位置的声阻抗可以等效为两种斜劈的声阻抗的平均值。压电材料和被测物之间通过本发明实现了声阻抗连续变化，即超声波可以更顺利地在压电材料和被测物之间传播，显著降低超声波的反射，让更多能量进入人体组织，同时，回波信号更强，显影图像更清晰，从而提高超声波透射能力和超声检测精度和效率，具有广泛的技术应用潜力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063504B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210935448.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
Inventor： 王钊
Abstract: 本发明公开了一种动脉粥样化斑块识别方法、装置、计算机设备及存储介质，方法中，获取原始光谱信号和对应的光学相干断层图像，并将光学相干断层图像作为待识别图像；接着，将待识别图像输入至动脉粥样化斑块定位模块，得到斑块所在区域；基于斑块所在区域，确定光学相干断层图像和原始光谱信号对应的动脉粥样化斑块光学图像/光谱信号；分别对动脉粥样化斑块光学图像和动脉粥样化斑块光谱信号进行特征提取，得到对应的特征图；将两张特征图融合，得到融合特征图；利用识别模块，确定融合特征图中斑块类型；基于所在区域，显示待识别图像中每种斑块。因本发明采用光谱信号和光学相干断层图像对应的特征信息进行识别，使得斑块识别精度得以提高。
-
公开(公告)号：CN118643758A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410690418.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
IPC: G06F30/28 , A61B5/026 , A61B5/02 , A61B5/00 , A61B8/08 , G06T17/00 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请提供了血流储备分数确定方法、装置、电子设备及可读存储介质，获取目标血管的血管内影像序列，根据血管内影像序列，确定目标血管各部分的主干管腔面积和分支管腔面积；基于目标血管各部分的主干管腔面积，创建目标血管的二维模型网格；基于目标血管各部分的主干管腔面积和分支管腔面积，确定二维模型网格的速度进口边界条件；基于二维模型网格、二维模型网格的速度进口边界条件、压力出口边界条件、无滑移壁面边界条件以及轴对称边界条件，计算目标血管的目标血管压降，基于目标血管压降确定目标血管的血流储备分数。这样，通过在进口速度边界条件中体现血管分支对血管压降的影响，提高了二维CFD方法计算血流储备分数的准确度。
-
公开(公告)号：CN113096056B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110369190.4
申请日：2021-04-06
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于区域互补的血管内图像融合方法，所述图像融合方法包括：获取血管内成像区域为的第一种模态光学相干断层（OCT）图像和成像区域为的第二种模态血管内超声（IVUS）图像，并通过硬件设计或/和软件算法配准后在旋转和回拉方向对齐；从两种模态图像中选取区域信息进行图像融合，得到两种模态融合后的表示不同区域彩色和黑白混合的图像。本发明的优点在于：通过对OCT和IVUS图像进行融合，互补所短，最大化二者的对比度和特征互补，得到特征更为丰富，对比度更为明显的彩色和黑白混合图像，使得形成模态反差更为明显的图像特征，更有助于冠脉动脉粥样硬化斑块的精准诊断和辅助评估冠脉介入治疗。
-
公开(公告)号：CN111667447A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010507783.8
申请日：2020-06-05
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种血管内图像融合方法、系统及图像采集装置，同时采集血管内的第一种模态图像和第二种模态图像，其中第一种模态图像和第二种模态图像属不同种类的模态图像；采用图像融合算法对第一种模态图像和第二种模态图像进行融合，得到对应的融合图像，本发明利用OCT与IVUS图像融合，充分发挥各自的优势，同时二者互补不足之处，即充分发挥IVUS的强组织穿透力和OCT高分辨率的优势，最终获得高质量融合图像。
-
公开(公告)号：CN118657722A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410691359.1
申请日：2024-05-30
Applicant: 全景恒升(北京)科学技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种冠脉流场确定方法、装置、电子设备及可读存储介质，获取目标血管的信息点云以及在完整心动周期内各个时间序列点的瞬时血流流量；针对于每个时间序列点，基于在该时间序列点建立的物理信息神经网络模型，将信息点云输入至物理信息神经网络模型，得到目标血管在该时间序列点的冠脉瞬态流场；物理信息神经网络模型是基于该时间序列点对应的瞬时血流流量建立的；基于目标血管在各个时间序列点的冠脉瞬态流场，确定目标血管完整心动周期的冠脉流场。这样，通过在完整心动周期内不同的时间序列点分别建立的物理信息神经网络模型计算的目标血管的冠脉瞬态流场，确定目标血管完整心动周期的冠脉流场，提高了冠脉流场确定的准确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.04 seconds)
