一种胸部脊椎超声扫查教学方法

    公开(公告)号:CN112908132A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110047968.X

    申请日:2021-01-14

    Abstract: 本发明属于超声扫查教学方法领域,公开了一种胸部脊椎超声扫查教学方法。该胸部脊椎超声扫查教学方法,其步骤包括:步骤一,选择探头的扫查方法,探头的扫查方法包括纵轴扫查和横轴扫查;步骤二,选择对应的预设扫查路径,通过探头找到各预设扫查路径的起点棘突水平位置;步骤三,根据预设扫查路径,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。本发明的胸部脊椎超声扫查教学方法目的在于提供一种胸部脊椎超声扫查教学方法,以通过建立胸部脊椎的扫查路径示意图,更利于对临床医生的扫查指导。

    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

    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

    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。

    解剖图贴及其制作方法、人体解剖结构图案的形成方法

    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

    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。

    一种基于超声扫描的胸段背根神经节定位方法

    公开(公告)号:CN119279766A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411411735.3

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于超声扫描的胸段背根神经节定位方法,涉及图像识别技术领域,包括以下步骤:获取目标胸椎节段椎间孔/椎间隙水平横断面的核磁共振扫描图像并对核磁共振扫描图像进行测量,获取第一距离;基于第一距离、胸膜信息和肋骨信息,设置进针方案和第二距离;通过超声预扫描患者目标穿刺区域,标记背根神经节位置和超声探头位置,并基于第二距离预设穿刺点位,完成胸段背根神经节定位。本发明根据核磁共振扫描图像中胸膜位置(穿刺过程避开胸膜)预设穿刺路径及进针点;在核磁共振图像中测量进针点至棘突连线体表投影线的垂直距离,并据此在患者体表提前定位穿刺点。

    一种定位胸段背根神经节及预设穿刺路径的方法

    公开(公告)号:CN115770104B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202211484052.1

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种定位胸段背根神经节及预设穿刺路径的方法,包括以下步骤:获取目标胸椎节段椎间孔/椎间隙水平横断面的核磁共振扫描图像并对所述核磁共振扫描图像进行测量,获取第一距离;基于所述第一距离、胸膜信息和肋骨信息,设置进针方案和第二距离;通过超声预扫描患者目标穿刺区域,标记背根神经节位置和超声探头位置,并基于所述第二距离预设穿刺点位,完成胸段背根神经节定位。本发明根据核磁共振扫描图像中胸膜位置(穿刺过程避开胸膜)预设穿刺路径及进针点;在核磁共振图像中测量进针点至棘突连线体表投影线的垂直距离,并据此在患者体表提前定位穿刺点。

    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

    公开(公告)号:CN116385756A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202211634149.6

    申请日:2022-12-19

    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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