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公开(公告)号：CN119601209A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411610125.6
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供一种基于时序的患者术后血液状况的输血预测方法，属于医疗技术领域，该方法包括如下步骤：首先收集多个患者的基本信息、既往史、手术诊断信息、血液信息和曲线信息，筛选出正常数据的患者，同时拟合出正常人群的术后hb回复曲线模型，其次，在每个患者术后，结合之前收集的患者的基本信息和血液信息；本发明中，通过偏离度的计算，使得对患者术后状况的评估更加具有针对性和准确性，它不仅能够帮助医生更准确地判断患者的术后状况，降低误诊或漏诊的风险，而且还能够提供更多的信息来帮助医生制定个性化的治疗方案；同时有效地减少了人工参与，提高了工作效率，偏离度的概念也为研究者提供了新的研究视角，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN117745726A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410190249.7
申请日：2024-02-21
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B8/12 , A61B8/06 , A61B8/00
Abstract: 本发明提供了一种基于经食管超声心动图的左心室射血分数计算方法与装置，包括：获取待计算射血分数的超声心动图的感兴趣区域图像，将感兴趣区域图像输入到预先训练好的图像分割模型中，输出左室预测结果二值图像，并根据左室预测结果二值图像定位舒张末期帧图像和收缩末期帧图像，确定左室舒张末期内径实际距离和左室收缩末期内径实际距离后计算出左室舒张末期容积与左室收缩末期容积，最终计算得到左室射血分数。本发明从B型超声图像中获取心室结构特征，提取心室轮廓，并对轮廓进行分析，实现了心室的可视化，具有分割准确度高的特点，能够显著提升设备的图像识别度，大大提高了射血分数的计算准确度。
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公开(公告)号：CN117918889A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410323182.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开了一种经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法及装置，涉及心脏超声技术领域，方法包括：对二维经食管超声心动图所包含的各帧四腔心切面二维超声目标图像进行预处理，得到各帧待处理二维超声图像；利用预训练网络模型对各帧待处理二维超声图像进行预测处理，根据预训练网络模型的各帧输出图像确定各帧左室预测结果二值图像；根据各帧左室预测结果二值图像的左室像素面积，从各帧左室预测结果二值图像中确定舒张末期帧图像和收缩末期帧图像；基于舒张末期帧图像和收缩末期帧图像，计算左室心输出量。通过上述方式，能够自动计算出左室心输出量，能够克服手工计算的局限性，提升左室心输出量计算的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116385756B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202211634149.6
申请日：2022-12-19
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法及相关装置，其中基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法包括：对医学图像中的目标部位进行增强标注得到标注数据集；其中，所述目标部位包括作为最终目标的第一部位和作为辅助的第二部位；基于所述标注数据集，训练得到目标部位深度学习识别模型；将待检测医学图像输入至所述目标部位深度学习识别模型，得到所述待检测医学图像的识别结果。本发明通过作为最终目标的第一部位和作为辅助的第二部位对目标部位进行增强标注，以及，通过建立目标部位深度学习识别模型，搜索临床目标区域，提升了医学图像识别和临床靶点的准确率。
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公开(公告)号：CN112908130A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110047381.9
申请日：2021-01-14
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G09B23/28
Abstract: 本发明属于超声扫查教学方法领域，公开了一种颈部脊椎超声扫查教学方法。该方法的步骤包括：选择待扫查颈段；患者选择适应性的体位；选择对应的预设扫查路径，当探头使用纵轴扫查方法时，所述上颈段和所述中颈段的预设扫查路径的起点分别为乳突尾端的位置和棘突旁椎板水平的位置；当探头使用横轴扫查方法时，所述上颈段、所述中颈段和所述下颈段的预设扫查路径的起点依次为枕骨位置的正中、锁骨上窝的位置和第五颈椎与第六颈椎形成的关节突关节；通过探头找到各预设扫查路径的起点，将探头自起点扫查至终点，并对扫查过程中得到的切面图像进行观察，以获取目标切面图像。该方法通过建立扫查路径图，更利于对临床医生的有序且完善的扫查指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117808804A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410224239.0
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种超声图像中桡动脉前壁深度的自动测量方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：利用训练得到的预训练模型，对待测量的桡动脉超声视频进行处理，得到多帧桡动脉预测结果原尺寸二值图像；对每一帧所述桡动脉预测结果原尺寸二值图像进行轮廓检测，获得拟合椭圆轮廓二值图像；获取所述待测量的桡动脉超声视频的Dicom文件，并通过所述Dicom文件以及所述拟合椭圆轮廓二值图像，得到桡动脉前壁深度的物理距离。该方法从超声图像中自动提取桡动脉区域，具有桡动脉分割准确度高的特点；基于上述二维超声图像的桡动脉分割技术，本发明能够自动测量桡动脉前壁深度，有效克服了人工测量中存在的问题。
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公开(公告)号：CN117224802A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311099759.5
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明涉及一种神经监测气管导管，气管导管的一端的外周壁上固定连接有充气套囊，充气套囊通过导气管中空连接充气球囊，气管导管靠近充气套囊的外周壁上套设有医用套管，医用套管与声门裂相适配，医用套管的外壁上设置有用于识别气管导管的左右位置的左右标识与用于确定插管深度的深度标识，设置在气管导管内周壁上的电线组件与电导丝组件电连接；一方面，通过设置医用套管与声门裂相适配，由此，提高了医用套管与声带的贴合度，同时，便于气管导管与声门裂的轴向对位；另一方面，通过设置左右标识和深度标识，实现气管导管左右、深度以及轴向定位，提高了气管导管一次到位率，减少了因反复调整气管导管位置对患者造成的损伤。
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公开(公告)号：CN110796942A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911134635.X
申请日：2019-11-19
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G09B29/00
Abstract: 本发明提供一种解剖图贴的制作方法，包括：构建人体解剖结构模型图库；自所述人体解剖结构模型图库中，收集目标解剖层结构所涉及的组织结构的图片，组织结构包括骨骼结构、肌肉结构、血管结构，以及神经结构；根据收集的目标解剖层结构所涉及的组织结构的图片，制成多种类别的解剖图贴。该解剖图贴的制作方法，能够快速高效的制作出多种类别的高质量解剖图贴，能够满足不同的教学需求，并且图贴的使用简单快速，大大提高了解剖教学的效率和质量。本发明还提供一种解剖图贴、解剖教学用人体解剖结构图案的形成方法，该形成方法能够在超声成像下进行二维和三维立体解剖结构相结合的教学，给医学学习者更多的直观视觉感受，大大提升了教学效果。
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公开(公告)号：CN118537519A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410604899.1
申请日：2024-05-15
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H30/40
Abstract: 本发明提供了一种脊柱硬脊膜结构自动识别的方法，属于医学图像处理技术领域。本发明先采集超声图像数据并进行清洗处理；然后对超声图像进行联合增强标注得到标注数据集；再基于标注数据集通过训练构建目标部位深度学习识别模型并优化参数；将待检测医学图像输入目标部位深度学习识别模型进行共生识别，得到待检测医学图像的识别结果。本发明基于联合增强标注和共生识别结合的人工智能方法，可以自动识别目标脊柱内的硬膜结构，大幅提升准确性，降低假阳性概率，从而辅助临床医生在实践中识别和定位脊柱硬脊膜，设计椎管内穿刺路径。
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公开(公告)号：CN117808804B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410224239.0
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种超声图像中桡动脉前壁深度的自动测量方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：利用训练得到的预训练模型，对待测量的桡动脉超声视频进行处理，得到多帧桡动脉预测结果原尺寸二值图像；对每一帧所述桡动脉预测结果原尺寸二值图像进行轮廓检测，获得拟合椭圆轮廓二值图像；获取所述待测量的桡动脉超声视频的Dicom文件，并通过所述Dicom文件以及所述拟合椭圆轮廓二值图像，得到桡动脉前壁深度的物理距离。该方法从超声图像中自动提取桡动脉区域，具有桡动脉分割准确度高的特点；基于上述二维超声图像的桡动脉分割技术，本发明能够自动测量桡动脉前壁深度，有效克服了人工测量中存在的问题。
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