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公开(公告)号：CN114549553A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210138374.4
申请日：2022-02-15
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院 , 北京大学第三医院
Abstract: 本申请涉及一种角度测量方法、装置、计算机设备及可读存储介质。该方法包括：将医学脊柱影像输入脊柱分割模型，得到脊柱分割图像，通过椎体分割模型对所述脊柱分割图像中的所述目标部位的椎体进行分割，得到多个目标椎体掩膜图像，根据所述多个目标椎体掩膜图像中目标椎体的轮廓，得到脊柱Cobb角度测量结果。采用本方法能够采用深度学习模型对医学脊柱影像进行一系列处理，以确定脊柱Cobb角度测量结果，从而避免了人工手动参与测量的过程，降低了人为因素对检测结果的影响，减少了测量时间，不仅能够提高脊柱Cobb角度测量的速度，还能够避免手动测量误差提高脊柱Cobb角度测量的准确性。
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公开(公告)号：CN112349392B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202011337354.7
申请日：2020-11-25
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 上海杏脉信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种人体颈椎医学图像处理系统，包括标注模块、颈椎曲度评估模块、颈椎顺列评估模块、椎间隙高度评估模块、椎间盘分割模块、椎间盘突出评估模块和输出报告模块；颈椎曲度评估模块用于根据C2‑7Cobb角的数值评估颈椎曲度；颈椎顺列评估模块用于判定颈椎顺列是否不良；椎间隙高度评估模块用于计算椎间隙的高度；椎间盘分割模块用于分割得到图像中的椎间盘；椎间盘突出评估模块用于评估椎间盘是否突出；输出报告模块用于将评估结果提供给医生，允许医生进行编辑修改；医生修改后或确认后，输出报告模块用于将上述的评估结果输出报告。
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公开(公告)号：CN112349392A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011337354.7
申请日：2020-11-25
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 上海杏脉信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种人体颈椎医学图像处理系统，包括标注模块、颈椎曲度评估模块、颈椎顺列评估模块、椎间隙高度评估模块、椎间盘分割模块、椎间盘突出评估模块和输出报告模块；颈椎曲度评估模块用于根据C2‑7Cobb角的数值评估颈椎曲度；颈椎顺列评估模块用于判定颈椎顺列是否不良；椎间隙高度评估模块用于计算椎间隙的高度；椎间盘分割模块用于分割得到图像中的椎间盘；椎间盘突出评估模块用于评估椎间盘是否突出；输出报告模块用于将评估结果提供给医生，允许医生进行编辑修改；医生修改后或确认后，输出报告模块用于将上述的评估结果输出报告。
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公开(公告)号：CN107456225B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710639032.X
申请日：2017-07-31
Applicant: 北京大学第三医院
IPC: A61B5/026
Abstract: 本发明涉及一种脑血流量部分容积效应校正方法，本发明的目的就是利用ASL技术中获取的CBF值进行部分容积校正，为明确AD的诊断提供较为准确的算法。将ASL中获取的CBF值和T1值作为输入，通过PVE算法得出全脑脑白质，脑灰质和脑脊液的CBF值。按照本方法进行PVE校正后的CBF值被分成脑白质、脑灰质两组像素值。与全脑CBF值相比，计算结果更加准确，有利于临床的诊断和分析。
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公开(公告)号：CN119693746A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411324961.8
申请日：2024-09-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京医准医疗科技有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/778 , G06V10/776 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种基于坐标关联的膝关节影像信息融合方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练数据集和目标用户数据；对目标用户数据进行处理，生成目标用户的属性信息；基于膝关节序列目标坐标信息对膝关节矢状位序列和膝关节冠状位质子密度序列进行处理，生成膝关节图像集；对训练数据集进行预处理，生成带有标识信息的训练数据集；基于预设处理规则对带有标识信息的训练数据集进行处理，生成训练集和验证集；获取与标识信息相匹配的初始膝关节影像融合模型；基于训练集和验证集对初始膝关节影像融合模型进行训练，生成目标膝关节影像融合模型；对膝关节图像集进行处理，生成目标用户的膝关节磨损信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116703901B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310970353.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种肺部医学CT影像分割及分类装置及设备，装置包括：目标肺实质提取模块用于基于预设的CT阈值对当前的目标肺部医学CT影像数据进行肺实质区域提取；多任务分割及分类模块用于将所述目标肺实质图像数据分别输入多个肺部医学CT影像分割及分类模型，以得到多个肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据，肺部医学CT影像分割及分类模型为nnUNet优化模型；分割及分类结果确定模块用于确定目标肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据。本申请能够实现对肺部医学CT影像的自动化病灶区域分割及病灶分类，并能够在不要求数量来源相同的基础上，有效提高肺部医学CT影像分割及分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN114187284A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111537649.3
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于配对图像的MDCT和Micro‑CT图像映射及骨结构测量方法，包括：获取同一骨骼的MDCT图像和Micro‑CT图像；对所述MDCT图像和所述Micro‑CT图像进行轴位匹配，以生成可训练的图像对；将骨骼所对应的所述图像对进行随机选择以作为训练集和测试集，并建立pix2pixHD深度学习模型；利用所述训练集和所述测试集对所述pix2pixHD深度学习模型对进行训练和测试；将需要进行骨结构分析的连续轴位MDCT图像作为训练好的所述pix2pixHD深度学习模型的输入，以获得高分辨率的类Micro‑CT图像，并根据所述类Micro‑CT图像进行骨结构分析。本发明能提高骨结构检测的测量精度，以满足对骨质疏松的早期诊断、预测和预防的需求。
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公开(公告)号：CN107456225A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710639032.X
申请日：2017-07-31
Applicant: 北京大学第三医院
Abstract: 本发明涉及一种脑血流量部分容积效应校正方法，本发明的目的就是利用ASL技术中获取的CBF值进行部分容积校正，为明确AD的诊断提供较为准确的算法。将ASL中获取的CBF值和T1值作为输入，通过PVE算法得出全脑脑白质，脑灰质和脑脊液的CBF值。按照本方法进行PVE校正后的CBF值被分成脑白质、脑灰质两组像素值。与全脑CBF值相比，计算结果更加准确，有利于临床的诊断和分析。
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公开(公告)号：CN120047563A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510123065.3
申请日：2025-01-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 清华海峡研究院(厦门)
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06F17/14
Abstract: 本发明涉及一种基于图像域端的超低剂量CT图像重建方法；该方法包括：获取多个患者的高低剂量配对CT图像，以配对CT图像中超低剂量CT图像为输入样本，低剂量CT图像为标签，构建训练样本集；初步构建CT图像重建单元和模型训练单元，基于训练样本集及模型训练单元对初步构建的CT图像重建单元进行训练；模型训练单元用于接收重建图像以及对应的低剂量CT图像，并基于多种损失函数融合的生成器复合损失和判别器损失，对CT图像重建单元进行迭代训练，得到收敛的CT图像重建单元；将待处理的超低剂量CT图像输入训练后的CT图像重建单元，得到重建后的CT图像。本发明解决了现有技术中的CT图像重建方法依赖于高端的CT扫描设备，以及图像重建质量差的问题。
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公开(公告)号：CN116072255B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310362764.4
申请日：2023-04-07
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G16H15/00 , G16H10/60 , G06V10/774 , G06V10/764 , G16H30/20 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的颈椎退行性疾病CT检查结构化报告系统，该系统包括身份核对模块、含一校正单元的特征识别模块、报告生成模块和存储模块；所述的身份核对模块用于从影像归档和通信系统中获取当前检查患者的身份信息；所述的特征识别模块用于对当前颈椎退行性病变患者的各项CT图像特征进行识别，并以文字选项的形式进行可视化，所包含的校正单元用于供报告医师及审核医师对识别错误的内容进行修改；所述的报告生成模块用于将特征识别模块识别并校正后的内容以自然语言的形式生成结构化报告；所述的存储模块用于存储特征识别模块中最新一次的修正后的识别内容。
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