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公开(公告)号：CN116309534A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310423194.5
申请日：2023-04-19
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种肺部水含量参数图生成方法、装置、设备及介质，方法包括：构建以编码器‑解码器为基础架构的肺部水含量参数图生成模型；将预获取的超短回波核磁共振图像序列输入至肺部水含量参数图生成模型中，生成预测肺部水含量参数图；利用预测肺部水含量参数图，预获取的目标肺部水含量参数图以及预构建的损失函数对肺部水含量参数图生成模型进行训练；将预获取的待预测的超短回波核磁共振图像序列输入至训练好的肺部水含量参数图生成模型中，生成与待预测的超短回波核磁共振图像序列对应的肺部水含量参数图。通过上述方式，不仅使肺部水含量参数图的生成过程更加快速、准确，还保证了生成的肺部水含量参数图较少受到呼吸运动伪影影响。
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公开(公告)号：CN116129170A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211455874.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种胸片筛查分类预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：对获取的待筛查的胸片图像进行对比度增强处理，获得对比度增强图像；将所述对比度增强图像输入到预先训练好的分类模型中，确定所述胸片图像的类别及相应的分数、相应的可解释性模型激活示意图。通过该方式，可以快速的将胸片中的“有发现”与“无发现”分开，提高了医生的工作效率，减少误诊，漏诊发生。
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公开(公告)号：CN117726846A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311195787.7
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G16H70/60
Abstract: 本发明涉及结节病理类型判断技术领域，公开了一种肺部纯磨玻璃结节病理类型预测方法、装置、设备及介质，包括：构建并训练3D图像恢复模型；将3D图像恢复模型中的共享特征提取编码器和解码器迁移至3D图像分割模型，将共享特征提取编码器迁移至3D图像分类模型；对3D图像分割模型和3D图像分类模型进行训练；通过3D图像分割模型对待检测胸部CT图像进行分割，获取纯磨玻璃结节区域分割3D图像；通过3D图像分类模型对纯磨玻璃结节区域分割3D图像进行病理类型预测。本发明能够建立更加鲁棒精确的模型，耗时更短，且对纯磨玻璃结节的病理类型进行准确判断，使临床医生更好地做出最佳手术决策，从而提高患者治疗效率，避免二次创伤。
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公开(公告)号：CN116362391A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310271430.6
申请日：2023-03-17
Applicant: 北京大学第一医院
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种核磁共振预约迟到预测方法、装置、系统及存储介质。包括：获取核磁共振检查预约数据，将预约信息按照不同的属性特点进行分类；将分类后的预约信息以及标注信息输入至初始迟到预测网络，对初始迟到预测网络进行训练，得到目标迟到预测模型；在目标迟到预测模型完成训练后，对每一类预约信息通过训练获得的模型权重进行评估分析，确定每一类预约信息中包括的特征属性对应的重要性得分。然后，利用目标迟到预测模型对目标患者预约核磁共振是否迟到进行预测。实现对患者在预约某一项检查项目后是否会迟到的情况进行预测，从而可以保证医学影像科工作秩序正常，避免了医疗资源的浪费。
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公开(公告)号：CN118014928A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311572707.5
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京大学第一医院
Abstract: 本发明涉及肺炎预后状态评估技术领域，公开了一种肺炎预后状态预测方法、装置、设备及介质，包括：获取肺部CT图像和临床特征指标数据；将肺部CT图像分别输入三个图像分割模型中，得到肺炎渗出区域掩膜分割图像、肺叶区域掩膜分割图像和肺血管区域掩膜分割图像；根据肺炎渗出区域掩膜分割图像和肺叶区域掩膜分割图像计算肺炎区域体积占比，并根据肺血管区域掩膜分割图像计算细微肺血管容积占比；将对肺部CT图像进行截取获得的肺炎渗出区域CT图像、肺炎区域体积占比、细微肺血管容积占比和临床特征指标数据输入至预后状态分类模型来对肺炎预后状态进行预测。本发明能够实现对肺炎预后状态的精准评估，提高患者治疗效率，避免医疗资源浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116705317A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310657997.7
申请日：2023-06-05
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G16H50/30 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06Q10/04 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及医学诊断技术领域，公开了一种对比剂肾病患病风险的预测方法、装置、设备及介质，其中，方法包括获取待预测患者注射对比剂前的临床指标数据集；将注射对比剂前的临床指标数据集输入至预训练的对比剂肾病患病风险的预测模型中，输出第一预测结果；基于第一预测结果确定待预测对象注射对比剂后患对比剂肾病的概率。本发明通过这样的方式不仅避免了由于确诊时损伤已经发生而错过最佳治疗时机的情况，还可以在注射对比剂前对注射对比剂后的患病风险进行预测，从而可以根据预测结果制定相应的检查治疗方案，进而达到对比剂肾病的早期预防和治疗。
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公开(公告)号：CN115700761A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211455147.0
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京大学第一医院
Abstract: 本发明公开了一种肝细胞癌微血管侵犯预测方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取已治疗患者的术前影像图像、临床指标及对应的病灶病理结果；根据已治疗患者的术前影像图像、临床指标及对应的病灶病理结果，对预构建的预测模型进行训练，待预测模型符合预设标准时，确定预测模型为微血管侵犯预测模型；获取待预测患者的术前影像图像和临床指标；将待预测患者术前的影像图像、临床指标输入到微血管侵犯预测模型中，输出分类结果，用以对待测患者是否存在肝细胞癌微血管侵犯进行预测。通过该方式，可以适应临床实际场景，得到更加准确的分类预测结果，为临床实际诊断、手术方案及预后评估等工作提供参考和便利。
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公开(公告)号：CN116912554A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310657990.5
申请日：2023-06-05
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06N3/08 , G16H30/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的头颅CT图像分类预测模型、方法及装置，其中，分类预测模型包括：图像对比度归一化模块，用于对输入的原始单层头颅CT平扫图像进行对比度归一化处理，生成处理后的单层头颅CT平扫图像；分类预测模块，用于利用图像特征提取器提取处理后的单层头颅CT平扫图像的图像特征，并利用分类头模块基于图像特征生成与预设类别对应的预测值，和，与预设类别对应的图像特征矩阵权重；梯度类别激活热图生成模块，用于基于图像特征矩阵权重生成激活热图，激活热图用以辅助确定病灶位置。通过该模型，可以快速、低成本的完成对头颅CT图像进行正常异常二分类的工作。而且，可以使分类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN114565584A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210198942.X
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京大学第一医院
Inventor： 张晓东
Abstract: 本发明提供了一种胸片去骨处理方法及装置，其中，胸片去骨处理方法包括：获取多个常规胸片图像及各常规胸片图像对应的目标去骨胸片图像；以编码器‑解码器为深度学习模型基础架构，构建去骨模型；基于常规胸片图像和其对应的目标去骨胸片图像一起对去骨模型进行训练，得到训练好的去骨模型；获取待处理胸片图像；将待处理胸片图像输入去骨模型，得到对应的去骨胸片图像。通过以编码器‑解码器为深度学习模型基础架构，构建去骨模型，将待处理的胸片图像输入至训练好的去骨模型得到去骨胸片图像，不仅可以有效解决由于病人心跳、呼吸产生运动伪影导致的去骨效果不佳的问题，同时大幅缩短了去骨处理的时间，提高了对不显著肺部病灶的判读准确率。
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公开(公告)号：CN114445377A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210104577.1
申请日：2022-01-28
Applicant: 北京大学第一医院
Inventor： 张晓东
Abstract: 本发明提供了一种心胸比计算方法及心脏肥大辨别方法、装置，其中，心胸比计算方法包括：获取目标患者的心胸区域图像；从心胸区域图像中提取心脏外轮廓和左右肺实质区域外轮廓；基于心脏外轮廓和左右肺实质区域外轮廓，分别计算心脏区域外轮廓纵向距离和左右肺区域外轮廓纵向距离；基于心脏区域外轮廓纵向距离和左右肺区域外轮廓纵向距离，计算得到心胸比结果。通过利用患者的心胸区域图像分别计算心脏和左右肺区域外轮廓纵向距离，根据心脏和左右肺区域外轮廓纵向距离计算得到心胸比结果，大幅减少了人工测量心胸比中手动测量步骤，采用图像识别处理的方式对心脏区域和左右肺区域的数据进行获取和计算，保证了心胸比结果的准确性。
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