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公开(公告)号：CN112017765B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202010705490.0
申请日：2020-07-21
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H40/20 , G06Q10/0631
Abstract: 本申请公开了一种大型三甲教学医院超声科智能排班方法及系统。所述排班方法包括如下步骤：步骤1、配置所述排班的基础信息，以及设置科室排班相关规则；步骤2、按照预先设置的所述基础信息和排班规则、系统自动预测的医生个人岗数，进行半自动排班；步骤3、对所述排班信息进行数据统计查询。本系统将现实中复杂的制约因素进行数据化处理，降低了人力消耗同时，满足了合理化排班和精细化管理的需求，最大程度地适应和满足大型三甲教学医院超声科多种灵活排班的需要，解决了传统人工排班耗时耗力的问题，大大提升了医务人员工作效率，明显提高了科室和医院信息化管理水平，最终实现科室和医院的人员、岗位和空间等多方面的精细化管理。
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公开(公告)号：CN116128874B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310348562.4
申请日：2023-04-04
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 基于5G的颈动脉斑块超声实时识别方法及装置，能够大大提高实时数据的处理精度，从而保证识别的准确性。方法包括：（1）通过体外形式对颈动脉进行动态超声灰阶图像的采集；（2）对动态超声灰阶图像进行自动、实时的分割及预处理，保证图像特征不丢失；（3）应用深度学习算法对预处理后的超声图像自动识别分析，判断图像是否存在颈动脉斑块；（4）借助5G网络实现远程、实时自动分析颈动脉超声的动态图像，并识别颈动脉斑块。
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公开(公告)号：CN112017765A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010705490.0
申请日：2020-07-21
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开了一种大型三甲教学医院超声科智能排班方法及系统。所述排班方法包括如下步骤：步骤1、配置所述排班的基础信息，以及设置科室排班相关规则；步骤2、按照预先设置的所述基础信息和排班规则、系统自动预测的医生个人岗数，进行半自动排班；步骤3、对所述排班信息进行数据统计查询。本系统将现实中复杂的制约因素进行数据化处理，降低了人力消耗同时，满足了合理化排班和精细化管理的需求，最大程度地适应和满足大型三甲教学医院超声科多种灵活排班的需要，解决了传统人工排班耗时耗力的问题，大大提升了医务人员工作效率，明显提高了科室和医院信息化管理水平，最终实现科室和医院的人员、岗位和空间等多方面的精细化管理。
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公开(公告)号：CN110403576A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910707853.1
申请日：2019-08-01
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/00
Abstract: 三维光声成像在乳腺肿瘤评分系统的应用，包括如下步骤，(1)光声/超声双模态成像通过体外形式对乳腺肿瘤进行图像信息采集；(2)分析采集到的图像信息并分别进行形态学评分和功能评分；(3)结合形态学评分和功能评分结果，得出综合评分并判断乳腺肿瘤是否具有恶性倾向结果；如形态学评分或功能评分一项或全部判断为恶性倾向则认为肿瘤为恶性倾向。本发明通过进行肿瘤三维成像可以提供更稳定的量化结果。此外，与单纯乳腺三维光声成像相比，借助超声成像描绘肿瘤区域，可以分别分析肿瘤外部和内部特征，提高诊断灵敏度和特异性。此外，本发明基于氧饱和度(SO2)临界值来对恶性和良性肿瘤进行区分，更加方便、可重复性高、诊断更客观。
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公开(公告)号：CN110403576B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN201910707853.1
申请日：2019-08-01
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B5/00
Abstract: 三维光声成像在乳腺肿瘤评分系统的应用，包括如下步骤，(1)光声/超声双模态成像通过体外形式对乳腺肿瘤进行图像信息采集；(2)分析采集到的图像信息并分别进行形态学评分和功能评分。本发明通过进行肿瘤三维成像可以提供更稳定的量化结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118629630A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410762789.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 甲状腺智慧助手人工智能系统及方法，降低误诊率和过度治疗的风险，能够提供针对性的科普信息，帮助患者和医生更好地理解甲状腺疾病，推断出可能的疾病类型和治疗方案。系统包括：知识库构建模块，收集各类甲状腺疾病信息；科普问答模块，基于大语言模型方法，使用Baichuan2模型作为底座模型，对其微调训练，运用检索增强生成方法，使用混合检索模式，配以语义理解模型将检索结果排序，取前五个最相关的结果，将甲状腺疾病知识数据集导入外挂知识库，配合微调后模型开发聊天机器人；交互界面模块，将用户输入的文字、语音或图片的解答结果以文字形式输出；个性化科普服务模块，根据用户的需求和兴趣提供个性化的科普服务。
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公开(公告)号：CN118071750B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410480109.3
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 股动脉穿刺超声影像实时处理方法、装置及工作方法，能够在股动脉穿刺手术中通过超声影像实时地进行血管切割、斑块检测，准确性高、实时性强。方法包括：（1）构建一个共享的主干网络，以便提取图像特征，采用端到端的单目标检测器，选择resnet50的预训练模型，仅保留检测小目标输出模块；（2）特征融合：融合高层语义特征与浅层细节特征，过滤掉与血管壁没有重合的斑块检测框，对每个检测框跟踪处理，对连续帧间的漏检，通过融合前后的时序信息，借助单目标跟踪KCF方法对漏检进行短距离补偿，单目标跟踪控制在2帧以内；（3）输出斑块检测结果，解码输出斑块外接矩形框；（4）输出血管分割结果，解码输出血管外轮廓的包围区域。
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公开(公告)号：CN118071750A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410480109.3
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 股动脉穿刺超声影像实时处理方法、装置及工作方法，能够在股动脉穿刺手术中通过超声影像实时地进行血管切割、斑块检测，准确性高、实时性强。方法包括：（1）构建一个共享的主干网络，以便提取图像特征，采用端到端的单目标检测器，选择resnet50的预训练模型，仅保留检测小目标输出模块；（2）特征融合：融合高层语义特征与浅层细节特征，过滤掉与血管壁没有重合的斑块检测框，对每个检测框跟踪处理，对连续帧间的漏检，通过融合前后的时序信息，借助单目标跟踪KCF方法对漏检进行短距离补偿，单目标跟踪控制在2帧以内；（3）输出斑块检测结果，解码输出斑块外接矩形框；（4）输出血管分割结果，解码输出血管外轮廓的包围区域。
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公开(公告)号：CN116128874A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310348562.4
申请日：2023-04-04
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 基于5G的颈动脉斑块超声实时识别方法及装置，能够大大提高实时数据的处理精度，从而保证识别的准确性。方法包括：（1）通过体外形式对颈动脉进行动态超声灰阶图像的采集；（2）对动态超声灰阶图像进行自动、实时的分割及预处理，保证图像特征不丢失；（3）应用深度学习算法对预处理后的超声图像自动识别分析，判断图像是否存在颈动脉斑块；（4）借助5G网络实现远程、实时自动分析颈动脉超声的动态图像，并识别颈动脉斑块。
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公开(公告)号：CN211911653U
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201922056860.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 云知声智能科技股份有限公司
Abstract: 本实用新型提供了一种超声检测系统，包括：采集模块和语音识别模块，采集模块包括：麦克风、第一短距通讯模块、第一处理器，麦克风和第一短距通讯模块分别与第一处理器相连接；语音识别模块包括：第二处理器、第二短距通讯模块，第二处理器与第二短剧通讯模块相连接，语音识别模块通过第一短短距通讯模块和第二短距通讯模块与采集模块通信连接；超声检测系统还包括：检测装置，与第二处理器相连接；显示器，与第二处理器相连接，从而实现通过语音操控来将医生需要的超声检测结果录入到检测报告中，提高医生的工作效率。
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