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公开(公告)号：CN118941812B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410944121.5
申请日：2024-07-15
Applicant: 首都医科大学附属北京积水潭医院
IPC: G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/34 , G06T5/10 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T7/13 , G06T7/45 , G06T7/11 , G06T5/40 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于医学影像的膝关节病变特征自动判读方法及系统，涉及智慧医疗检测技术领域，方法包括：获取待判读的医学影像；对所述医学影像进行滤波处理，得到滤波完成的图像；构建图像增强窗口，并利用所述图像增强窗口遍历所述滤波完成的图像进行去噪，得到去噪完成的图像；对去噪完成的图像进行直方图均衡化处理，得到增强完成的图像；基于深度学习技术，利用增强完成的图像进行特征分割，得到病变特征；所述病变特征包括：关节间隙、关节面下骨质增生硬化、骨赘形成情况、关节面下骨质囊变、关节畸形等。本发明通过图像处理和机器学习技术，实现了膝关节病变的自动化判读，提供了高效、准确的诊断工具。
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公开(公告)号：CN118841171B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410899591.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 首都医科大学附属北京积水潭医院
IPC: G16H50/30 , G16H10/20 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于CT检查自动化测量体质成分的KOA风险预测方法，包括：分别获取健康人群和KOA患者的CT数据集；采用移动图像增强窗口对CT数据集进行预处理，得到预处理数据集；利用预处理数据集对预设的多目标分割的卷积神经网络深度学习模型进行训练，得到分割信息；利用分割信息自动获得体质参数；根据体质参数和预设的临床资料建立样本数据集，并对样本数据集进行特征提取；利用特征值对预设模型进行训练，得到KOA风险预测模型；利用KOA风险预测模型对待测人群进行KOA风险预测，得到预测结果。本发明能够通过机器学习预测模型，构建整合人体体质成分及临床因素的KOA的风险预测系统预期，实现精准预测KOA的风险，为临床KOA的防治提供重要数据参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118841171A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410899591.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 首都医科大学附属北京积水潭医院
IPC: G16H50/30 , G16H10/20 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于CT检查自动化测量体质成分的KOA风险预测方法，包括：分别获取健康人群和KOA患者的CT数据集；采用移动图像增强窗口对CT数据集进行预处理，得到预处理数据集；利用预处理数据集对预设的多目标分割的卷积神经网络深度学习模型进行训练，得到分割信息；利用分割信息自动获得体质参数；根据体质参数和预设的临床资料建立样本数据集，并对样本数据集进行特征提取；利用特征值对预设模型进行训练，得到KOA风险预测模型；利用KOA风险预测模型对待测人群进行KOA风险预测，得到预测结果。本发明能够通过机器学习预测模型，构建整合人体体质成分及临床因素的KOA的风险预测系统预期，实现精准预测KOA的风险，为临床KOA的防治提供重要数据参考。
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公开(公告)号：CN118941812A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410944121.5
申请日：2024-07-15
Applicant: 首都医科大学附属北京积水潭医院
IPC: G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/34 , G06T5/10 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T7/13 , G06T7/45 , G06T7/11 , G06T5/40 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种基于医学影像的膝关节病变特征自动判读方法及系统，涉及智慧医疗检测技术领域，方法包括：获取待判读的医学影像；对所述医学影像进行滤波处理，得到滤波完成的图像；构建图像增强窗口，并利用所述图像增强窗口遍历所述滤波完成的图像进行去噪，得到去噪完成的图像；对去噪完成的图像进行直方图均衡化处理，得到增强完成的图像；基于深度学习技术，利用增强完成的图像进行特征分割，得到病变特征；所述病变特征包括：关节间隙、关节面下骨质增生硬化、骨赘形成情况、关节面下骨质囊变、关节畸形等。本发明通过图像处理和机器学习技术，实现了膝关节病变的自动化判读，提供了高效、准确的诊断工具。
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公开(公告)号：CN118396963A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410562303.6
申请日：2024-05-08
Applicant: 首都医科大学附属北京积水潭医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于CT影像及深度学习的肝脏及脾脏形态学分析方法，涉及形态学分析技术领域，包括：将待测患者的扫描图像输入至训练好的形态学分析模型中，得到分析结果；形态学分析模型的构建方法包括：收集样本CT图像集；根据样本CT图像集进行连通域计算，并根据连通域匹配方法识别目标区域图像；对目标区域图像进行滤波处理；构建图像增强窗口，并利用图像增强窗口遍历滤波图像进行去噪；对去噪图像进行直方图均衡化处理；构建多目标分割的卷积神经网络深度学习模型，并利用各个增强图像对卷积神经网络深度学习模型进行训练，得到形态学分析模型。本发明能够提高肝脏及脾脏的CT图像处理精度，进而提高肝脏及脾脏的形态学分析的准确性。
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公开(公告)号：CN222265255U
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202420731203.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 首都医科大学附属北京积水潭医院
Abstract: 本实用新型公开了一种供儿童核磁共振检查使用的体位固定装置，包括核磁共振设备，设置在核磁共振设备前侧位置的检查床，以及安装在检查床上表面的盖板式限位部件；所述盖板式限位部件当中包含有铰接在检查床顶部表面右侧的硬塑料翻板。本技术方案中在核磁共振设备的检查床上设置两组盖板式限位部件，利用一端铰接一端卡接的硬塑料翻板将仰卧或侧卧的人体进行限制，同时硬塑料翻板下表面的拱形硅胶垫较好地贴合人体，实现限制人体仰卧或侧卧姿态的目的，而且，由于翻板的一端通过尼龙绑带以及塑料插扣进行固定，通过调节尼龙绑带的长度来适应不同体型的人体，从而保证儿童在进行核磁共振检查时，能够保持较为正确的检查姿势。
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公开(公告)号：CN221938910U
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202420783356.6
申请日：2024-04-16
Applicant: 首都医科大学附属北京积水潭医院
Abstract: 本实用新型公开了一种医用胶片的存放设备，包括胶片储存盒，通过铰链连接在胶片储存盒上端面背面的盒盖，以及等距离布置在胶片储存盒内腔当中的数组胶片存储夹层；所述胶片储存盒当中包括有盒体，设置在盒体左侧的出风口，开设在盒体右侧表面的进风口，且进风口的内部中安装有两组伺服风机，盒体的内腔底部侧壁靠近伺服风机的位置安装有一组半导体制冷片。本技术方案中在盒体内部设置多组胶片存储夹层，通过以丝杆和活动夹具配合实现前后移动束缚医用胶片，使其保持在垂直放置的姿态，避免重力挤压、胶片间摩擦所造成的人为的伪影和静电。同时在盒体内部设置半导体制冷片和伺服风机，通过降温的方式让胶片存放在10‑20℃的环境中。
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