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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：CN109389603A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811048812.8
申请日：2018-09-10
Abstract: 本发明涉及一种基于预加重策略的全自动腰椎图像分割方法，该方法包括以下步骤：基于人体腰椎结构和磁共振对比特点的数据生成方法，自动生成大量脊柱结构多样性和纹理多样性丰富的脊柱磁共振图像，完成腰椎图像分割模型的训练；利用训练得到的分割模型，实现脊柱磁共振图像数据中椎体和椎间盘的自动分割。本发明可以解决传统训练模型数据局限性的问题，具有较高模型泛化能力；对不同医院不同扫描机器不同扫描参数等导致的种类繁多的腰椎磁共振图像数据适应性强。
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公开(公告)号：CN106204520A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201510422674.5
申请日：2015-07-17
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种磁共振图像选择定位的方法及装置，涉及医学影像技术领域，其方法包括以下步骤：将感兴趣病变区域放置到各采样期磁共振图像中；通过对一个采样期磁共振图像的感兴趣病变区域中的病变特征进行处理，得到病变匹配模板；从多个采样期磁共振图像的感兴趣病变区中提取病变特征，利用所得到的病变匹配模板和所提取的病变特征，确定用于匹配定位的病变匹配代价函数；利用所述病变匹配代价函数，对所述多个采样期磁共振图像进行选择定位。本发明对于选定感兴趣区域内的病变，通过病变检测灵活确定匹配模板，能有效提高疾病的诊断准确率，不仅可应用于腹部疾病诊断的选择定位，也可应用于胸部等其他部位疾病的选择定位。
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公开(公告)号：CN119228765A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411354057.1
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院) , 北京赛迈特锐医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于胸部CT预测肾上腺病变的方法、设备及程序产品。包括S1、获取胸部CT数据；S2、将所述胸部CT数据输至分割网络中进行分割得到感兴趣区域；S3、将所述感兴趣区域输至分类器中进行预测得到肾上腺正常或异常的预测结果。本申请能够通过胸部CT预测肾上腺的正常或异常，提供一种新的且便利的途径，具有很好临床价值。
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公开(公告)号：CN117115166B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311377857.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本公开涉及计算机技术领域，公开了一种肾脏多期CT影像检测系统及方法、电子设备，包括：图像确定模块用于确定待检测肾脏对应的目标肾脏多期CT影像；第一分割模块用于根据平扫期CT影像确定第一肾脏器官掩膜、肾结石掩膜和肾积水掩膜；第二分割模块用于对静脉期CT影像进行肾脏病灶分割确定肾脏病灶掩膜；病灶分类模块用于根据动脉期CT影像、静脉期CT影像和肾脏病灶掩膜对多个病灶区域进行病灶分类，确定每个病灶区域对应的病灶分类结果；检测结果确定模块用于将肾脏结石掩膜、肾脏积水掩膜、肾脏病灶掩膜和病灶分类结果确定为肾脏CT检测结果。通过本公开实施例，可利用肾脏多期CT影像中全面的医学特征，确定肾脏CT检测结果。
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Patent Agency Ranking
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：CN117115166A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311377857.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本公开涉及计算机技术领域，公开了一种肾脏多期CT影像检测系统及方法、电子设备，包括：图像确定模块用于确定待检测肾脏对应的目标肾脏多期CT影像；第一分割模块用于根据平扫期CT影像确定第一肾脏器官掩膜、肾结石掩膜和肾积水掩膜；第二分割模块用于对静脉期CT影像进行肾脏病灶分割确定肾脏病灶掩膜；病灶分类模块用于根据动脉期CT影像、静脉期CT影像和肾脏病灶掩膜对多个病灶区域进行病灶分类，确定每个病灶区域对应的病灶分类结果；检测结果确定模块用于将肾脏结石掩膜、肾脏积水掩膜、肾脏病灶掩膜和病灶分类结果确定为肾脏CT检测结果。通过本公开实施例，可利用肾脏多期CT影像中全面的医学特征，确定肾脏CT检测结果。
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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：CN109389603B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811048812.8
申请日：2018-09-10
Abstract: 本发明涉及一种基于预加重策略的全自动腰椎图像分割方法，该方法包括以下步骤：基于人体腰椎结构和磁共振对比特点的数据生成方法，自动生成大量脊柱结构多样性和纹理多样性丰富的脊柱磁共振图像，完成腰椎图像分割模型的训练；利用训练得到的分割模型，实现脊柱磁共振图像数据中椎体和椎间盘的自动分割。本发明可以解决传统训练模型数据局限性的问题，具有较高模型泛化能力；对不同医院不同扫描机器不同扫描参数等导致的种类繁多的腰椎磁共振图像数据适应性强。
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公开(公告)号：CN106204520B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201510422674.5
申请日：2015-07-17
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种磁共振图像选择定位的方法及装置，涉及医学影像技术领域，其方法包括以下步骤：将感兴趣病变区域放置到各采样期磁共振图像中；通过对一个采样期磁共振图像的感兴趣病变区域中的病变特征进行处理，得到病变匹配模板；从多个采样期磁共振图像的感兴趣病变区中提取病变特征，利用所得到的病变匹配模板和所提取的病变特征，确定用于匹配定位的病变匹配代价函数；利用所述病变匹配代价函数，对所述多个采样期磁共振图像进行选择定位。本发明对于选定感兴趣区域内的病变，通过病变检测灵活确定匹配模板，能有效提高疾病的诊断准确率，不仅可应用于腹部疾病诊断的选择定位，也可应用于胸部等其他部位疾病的选择定位。
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