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公开(公告)号：CN114387464B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111453768.0
申请日：2021-12-01
申请人： 杭州脉流科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本申请公开了一种基于IVUS影像的易损斑块识别方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品，所述基于IVUS影像的易损斑块识别方法包括：获得基于冠状动脉的IVUS影像与OCT影像，对所述IVUS影像与OCT影像配准；根据相对应的OCT影像人为标注IVUS影像，得到IVUS影像的分类标签，所述分类标签包括正常类和存在TCFA类；在所述IVUS影像上描绘出管腔边界与外弹性膜边界，获得掩码图像；根据所述IVUS影像和所述掩码图像训练第一深度学习模型，得到训练完成的第二深度学习模型，所述第二深度学习模型用于自动截取管腔边界和/或外弹性膜边界、获得初步ROI的边界；通过深度学习算法或机器学习算法训练分类器，所述分类器在训练完成后对带有初步ROI边界的IVUS影像进行TCFA自动识别。
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公开(公告)号：CN118154590B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410568032.5
申请日：2024-05-09
申请人： 杭州脉流科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06N3/0464
摘要： 本申请涉及一种颅内大血管闭塞区域检测方法、装置、设备和存储介质，通过采用全脑血管树分割模型对CTA原始影像序列数据进行三分类分割，得到脑血管分割图，并基于解剖坐标系按照预设的多个法向量进行投影得到多张MIP图像，利用大血管闭塞检测模型对各张MIP图像进行检测，得到各MIP图像上以2D锚框形式表示的预测闭塞区域，将每张MIP图像上的预测闭塞区域沿该张MIP图像的法向量延伸得到预测二值图，并继而得到相加预测多值图，根据第一阈值在相加预测多值图上得到有可能表示闭塞区域的前景区域，将前景区域中像素点数量大于第二阈值的连通域作为大动脉闭塞区域。采用本方法可提高大动脉闭塞区域检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114052764B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111288238.5
申请日：2021-11-02
申请人： 杭州脉流科技有限公司
摘要： 本申请获取血流储备分数的方法、装置、系统和计算机存储介质，包括：获取与冠状动脉以及心脏相关的影像数据和生理参数，通过对影像数据的处理构建相应的三维模型；所述影像数据包括主动脉影像和冠状动脉影像，所述冠状动脉影像包括舒张期冠脉影像和收缩期冠脉影像；根据所述三维模型求解血液动力学控制方程，以获得三维模型所表达区域的冠状动脉的血液动力学参数分布；利用所述血液动力学参数分布计算血管狭窄部位的血流储备分数。本申请提供的获取血流储备分数的方法通过处理舒张期影像数据和收缩期影像数据，使三维模型更加符合生理学结构，提高了三维模型还原度；通过求解血液动力学参数分布，计算血管狭窄部位的血流储备分数，提高了准确性。
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公开(公告)号：CN111754506B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202010624888.1
申请日：2020-07-01
申请人： 杭州脉流科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种基于腔内影像的冠脉狭窄率计算方法、装置、系统和计算机存储介质。所述方法包括：步骤S1，获取与冠状动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据的处理得到多个分割血管图像、各分割血管图像的中心点以及三维导管路径；步骤S2，根据各分割血管图像的中心点将血管分割图像映射到三维导管路径，构建得到三维形式的血管模型；步骤S3，根据血管模型提取中心线，并根据中心线以及三维导管路径，计算得到各分割血管图像与中心线的实际夹角；步骤S4，根据多个实际夹角将各分割血管图像的中心点重新映射到三维导管路上，构建得到重构血管模型；步骤S5，根据重构血管模型，计算血管的狭窄率。采用本方法能够提高计算较窄率的准确性。
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公开(公告)号：CN117438092A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311754915.7
申请日：2023-12-20
申请人： 杭州脉流科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种颅内动脉瘤破裂风险评估装置、计算机设备和存储介质，通过将获取与颅内动脉瘤相关的血管三维影像数据，并以三维切片形式进行显示，将其称为血管三维切片模态，基于血管三维影像数据构建初始血管树，并利用血管三维切片模态对初始血管树进行初步校正得到第一血管树重构模型，基于得到的第一血管树重构模型以及血管三维切片模块得到的精准的瘤腔分割数据以及管腔分割数据，利用这两个分割数据对血管三维影像数据进行三维血管重构得到精准的动脉瘤血管三维模型，并基于该精准模型进行形态学参数以及血流动力学参数的计算，根据这两个参数对动脉瘤破裂进行风险预测。采用本装置在提高效率的同时保证的预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117036640A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311302080.1
申请日：2023-10-10
申请人： 杭州脉流科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种冠状动脉血管模型重构方法、装置、设备和存储介质，通过利用深度神经网络对冠状动脉造影的原始三维影像数据进行提取得到血管的初始中心路径以及该中心路径上的中心点数据，再对中心点数据进行分组得到多组中心点数据，在各组中心点数据中通过计算各个中心点在原始三维影像数据中对应位置处的CT值构建对应各组中心点数据的CT值数据以及拟合数据，再根据CT值数据以及拟合数据进行处理，在各组中心点数据中定位错位点，通过对所有错位点进行校正得到校正后的中心路径以及中心点数据，最后根据校正后的中心路径以及中心点数据重构得到冠状动脉血管模型。采用本方法可对血管中心线进行自动校正以节约时间和人力成本。
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公开(公告)号：CN116664564B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310937583.X
申请日：2023-07-28
申请人： 杭州脉流科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种基于颅内医学影像获取血流量的方法和装置，方法包括：基于目标血管段的三维医学影像获得重构的空间三维模型，基于目标血管段的二维数字减影脑血管造影影像获得分割二值图；将空间三维模型与分割二值图进行空间配准，分割二值图具有与空间三维模型入口截面相对应的入口截面投影、以及与空间三维模型出口截面相对应的出口截面投影；分别获得入口截面投影、出口截面投影的造影剂浓度‑时间曲线，根据两条造影剂浓度‑时间曲线中造影剂浓度的变化趋势延迟，获得造影剂流经入口截面和出口截面的时间延迟；结合入口截面和出口截面之间的管腔体积、时间延迟，获得血流量。本申请仅需常规的颅内医学影像即可实现颅内血管流量评估。
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公开(公告)号：CN116681716B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310973038.6
申请日：2023-08-04
申请人： 杭州脉流科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种颅内血管感兴趣区域分割方法、装置、设备和存储介质，通过对多帧造影图像中的像素值进行处理得到关键帧，提取关键帧中的主血管骨架后，分别采用造影角度识别模型以及关键分叉点识别模型对关键帧进行处理得到其造影角度以及主血管上的多个关键分叉点，继而对主血管上的多个血管段进行命名，接着再采用感兴趣区域检测模型对关键帧中的感兴趣区域进行预测，并且得到感兴趣区域内血管段的具体命名，最后利用训练好的血管分割模型对边界框中的目标血管段进行分割，得到颅内血管感兴趣区域分割图像。采用本方法在进行颅内血管感兴趣区域进行分割时，在得到分割图像的同时还可以得到该分割图像中血管的具体名称。
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公开(公告)号：CN116703948A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310969770.6
申请日：2023-08-03
申请人： 杭州脉流科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/90 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种基于深度神经网络的颅内血管树分割方法和分割装置，颅内血管树分割方法，包括利用训练完成的深度神经网络从输入的DSA影像中分割出颅内血管树，训练过程包括：对含有血管的DSA图像进行采样，从采样图像中筛选获得血管密集图像，划分为小血管样本图和大血管样本图；根据典型角度造影中不同尺寸血管的相对位置关系，对各所述血管密集图像进行铺列组合，用于形成样本图像；在所述样本图像中获得每个像素点的离散度信息，所述离散度信息用于表示预定区域内血管像素值的离散程度；将所述样本图像、以及所述样本图像中每个像素点对应的所述离散度信息，结合制作为输入数据集，所述输入数据集用于训练所述深度神经网络。
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公开(公告)号：CN111652954B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010624905.1
申请日：2020-07-01
申请人： 杭州脉流科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种基于左心室分割图片的左心室容积自动计算方法、装置、计算机设备以及存储介质。所述基于左心室分割图片的左心室容积自动计算方法包括：针对每张左心室分割图片，计算图片中左心室室壁区域的凸包区域；在所述凸包区域中减去所述左心室室壁区域，得到心腔区域的断层图片；根据所有断层图片构建三维模型；根据所述三维模型计算得到左心室容积。本申请提供一种基于左心室分割图片的左心室容积自动计算方法、装置、计算机设备以及存储介质，无需人为干预，且对CT扫描方向无限制。
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