一种基于流行学习的CT三维图像采集装置

    公开(公告)号:CN114732427A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210213927.8

    申请日:2022-03-07

    Abstract: 本发明提供一种基于流行学习的CT三维图像采集装置,包括CT扫描机、扫描床和颈椎托架,CT扫描机上设置有用于旋转扫描的放射扫描环,所述扫描床包括底座、固定板和床垫板,所述底座固定设置在地面上,所述底座上端固定设置有固定板,所述固定板上设置有床垫板,所述固定板和床垫板之间通过滑块滑轨滑动连接,所述固定板和床垫板的延伸方向与放射扫描环的轴向方向平行,所述床垫板沿平行于放射扫描环的轴向方向移动,所述床垫板靠近放射扫描环的一端斜向设置有颈椎托架,所述颈椎托架与床垫板之间通过角度调节机构固定连接,床垫板通过驱动装置驱动相对固定板滑动。本发明提供一种运行稳定性高、采集数据准确的基于流行学习的CT三维图像采集装置。

    一种基于定量性报告模板的肺功能状态分类方法

    公开(公告)号:CN114711749A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210182308.7

    申请日:2022-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于定量性报告模板的肺功能状态分类方法,确定肺功能检查项目中的肺功能分类,并且确定与每个肺功能分类匹配的检测元素,规划每个肺功能分类的状态等级,并划分每个状态等级对应的数值范围;将每个肺功能分类对应的检测元素数值按照第一次加权平均方式,计算每个检测元素对匹配的肺功能分类的关联值;将检测元素数值的关联值进行累积总和计算,得到每个肺功能分类的当前功能分布值并确定与肺功能分类的状态等级;根据不同状态等级的肺功能分类对肺功能实质损害程度的影响权重进行第二次加权平均,得到反映肝脏实质损害的肝脏评分总值,且基于肝脏评分总值确定肝脏整体状态。本发明可帮助医护人员快速得到准确的肺功能诊断结果。

    一种新冠肺炎患者康复时间预测方法

    公开(公告)号:CN113963797A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111109158.9

    申请日:2021-09-22

    Abstract: 本发明公开了一种新冠肺炎患者康复时间预测方法,包括以下步骤:步骤S1、构建用于康复预测的训练时序样本以及康复概率预测模型;步骤S2、计算后置时序处的康复特征域数据与前置时序处的康复特征域数据的相似度作为表征康复变动的监听系数;步骤S3、基于所述监听系数进行对所述前置时序处的康复特征域数据进行特征更新,并康复预测得出后置时序处的康复概率,再推算出新冠肺炎患者的康复时间。本发明能够仅在新冠肺炎患者的康复状态发生变化时进行推算,可以有效的去除康复状态未变化的冗余计算量,提高了推算效率,而且仅将变动程度大的数据部分进行替换更新,同样避免了模型运算在低变动数据部分的冗余计算量。

    一种用于新冠肺炎病人的多次复查图像的融合处理方法

    公开(公告)号:CN114847982A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210293727.8

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种用于新冠肺炎病人的多次复查图像的融合处理方法,对每个首检CT影像进行图像处理以筛选保存具有病灶的首检CT影像,并在该首检CT影像上标记对应病灶的病患点坐标阈;将每个复查CT影像与首次检查中对应的首检CT影像的病患点坐标阈的像素点依次进行像素对比,以计算该病患点坐标阈内的像素值的变化;确定原病灶恢复情况;将首检CT影像和复查CT影像的所有病患点坐标阈内的像素点的像素值进行调整赋值,将调整赋值后的多个复查CT影像与匹配的首检CT影像进行对比,以复查是否出现新病灶并输出新的复查病理结果;本发明提高了复查的精度,得到每个病灶点具体的恢复范围,同时还可以判定病人的肺部有没有出现新的病灶点。

    一种新冠肺炎康复期患者肺部功能评估方法

    公开(公告)号:CN113854996B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202111032939.2

    申请日:2021-09-03

    Abstract: 本发明公开了一种新冠肺炎康复期患者肺部功能评估方法,包括以下步骤:步骤S1、定期采集多个新冠肺炎患者在康复期不同阶段的肺部功能表征数据,以获得肺部康复时序数据,并对所述肺部康复时序数据进行曲线拟合得到肺功能时序曲线;步骤S2、基于肺功能时序曲线的相似度对所有新冠肺炎患者进行分类得到多组康复期患者集群,实现利用全体共性对新冠肺炎患者进行集群化评估分析;步骤S3、在所述康复期患者集群对每个康复期患者进行康复监听识别出离群患者,实现利用康复期患者的个体差异性进行离群患者的单独评估管理。本发明利用康复期患者的个体差异性进行离群患者的单独评估管理,提高了新冠肺炎患者的管理精度。

    一种影像结构化报告模板的数据处理方法

    公开(公告)号:CN114496172A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202111537145.1

    申请日:2021-12-15

    Abstract: 本发明公开了一种影像结构化报告模板的数据处理方法,包括以下步骤:步骤S1、在历史病例大数据的医疗影像结构化报告中提取出以结构化表格形式表征的组织实体,并筛选出通用率高于通用阈值的组织实体作为结构化主实体;步骤S2、在目标对象的历史医疗影像中从病理表征时序数据中提取出的所有组织实体中剔除所述结构化主实体,在剩余的组织实体中筛选出波动率高于波动阈值的组织实体作为结构化副实体。本发明形成唯一应用于目标对象的影像结构化报告模板,以实现对结构化主实体的去中心化使得影像结构化报告模板兼容专家经验和医生个人经验来提高影像结构化报告对病理特征的表达精准性。

    一种影像结构化报告模板的自动生成方法及系统

    公开(公告)号:CN114388092A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202111516077.0

    申请日:2021-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种影像结构化报告模板的自动生成方法及系统,包括以下步骤:步骤S1、在历史影像报告大数据的表征影像描述的自然语言中提取出定性实体,并对所述定性实体进行重要性统计得到定性实体的重要度,再根据重要度选取定性实体作为定量实体;步骤S2、基于所述定量实体构建结构化的影像数据表格模板,以及基于所述定量实体和影像数据表格模板构建结构化的影像描述语言模板。本发明基于专家经验得到的定量描述的器官组织进行结构化报告模板的构建以实现对医疗影像的定量描述和定性描述,兼顾规范化和结构化表达,同时,将医疗影像进行数据形式的结构化表征有助于对生成的结构化报告进行统计学管理,从而提高检索自动化程度。

    一种运用于三维光声成像的深度学习图像重建方法

    公开(公告)号:CN115761109A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202111018920.2

    申请日:2021-09-01

    Abstract: 本发明涉及生物医学成像技术领域,公开了一种运用于三维光声成像的深度学习图像重建方法,包括求二阶偏导数、可训练的卷积核、多尺度特征编码、上下文提取、多尺度特征解码。本发明具有以下优点和效果:与其他的深度学习方法相比,本发明所提出的图像重建方法具有以下优点:(1)3D PAI中最佳重建和分割结果。(2)具备超强泛化能力,又称迁移学习能力。本发明仅利用内源性小动物PAI的训练模型就可以重建和分割人体乳房光声图像和宽视场外源光声图像。这是第一次在3D成像的超密集和宽视野血管网络中进行高质量的重建和分割。这种提出的高保真重建和分割技术将加速光声成像在临床应用和基础研究中的转化。

Patent Agency Ranking