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公开(公告)号：CN113763331A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110941098.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种冠状动脉优势型判定方法、装置、存储介质及电子设备，冠状动脉优势型判定方法包括：对血管图像进行图像分割，得到候选血管图像；对候选血管图像进行腐蚀处理，得到目标血管图像；获取目标血管图像对应的点云数据；基于点云数据确定目标血管图像对应的血管类型。采用点云数据的方式表示血管结构，降低血管结构信息的表示复杂度；同时使用神经网络模型对血管类型进行预测，避免人为规则预测血管类型导致的准确性低的情况。
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公开(公告)号：CN113436145A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110566880.9
申请日：2021-05-24
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于人工智能的骨龄确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；所述方法包括：确定数字化X射线(DR)图像中的感兴趣区域，所述DR图像包括肢体的骨骼图像；获取所述感兴趣区域的等级评价值；基于所述感兴趣区域的等级评价值，确定所述骨骼图像对应的骨龄。通过本申请，能够快速、准确地确定骨龄。
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公开(公告)号：CN113256509A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110422644.X
申请日：2021-04-16
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种结节轮廓平滑方法及装置。所述方法包括：提取包含一个完整结节的长方体图像块，然后逐层对结节的平面图像进行处理，每层图像的像素点在坐标系o‑xyz中的z坐标相等；在结节平面图像的轮廓上选取距离近似相等的插值节点，并计算这些插值节点的坐标；在选定的插值节点间进行插值，得到平滑的结节轮廓。本发明通过对包含结节的立体图像块进行分层处理，对每层的结节轮廓进行插值，得到了精细、平滑的结节轮廓，可以避免医生在审核预标注结果时进行手动修改，节省了医生的标注时间。
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公开(公告)号：CN112862793A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110195185.6
申请日：2021-02-20
Applicant: 北京医准智能科技有限公司 , 广西医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于肋骨三维形态及分布的肋骨中心线提取方法及装置。该方法至少包含如下步骤：根据肋骨形态先验对肋骨mask进行区域划分，提取每个区域的中心点并将其连接起来作为粗中心线，对获取的粗中心线进行平滑操作，获得光滑的肋骨中心线。本发明的方法不需要进行三维重建或表面提取，其速度比提取表面模型的算法快，并且很好的解决弯折的问题，不会受限于肋骨骨折等因素影响，保证肋骨中心线提取结果更加光滑，可以更好地有利于后续的肋骨平铺过程。
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公开(公告)号：CN112561908A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011554809.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 北京医准智能科技有限公司 , 广西医准智能科技有限公司
Abstract: 针对现有的乳腺病灶检测算法只能针对单张图做病灶检测，不能给出病灶在同一乳房两个视角上对应关系的情况，本发明提出了包含多个环节的乳腺病灶匹配方法，对同一乳房上不同视角检出的病灶给出匹配关系，有利于更加准确地判断病灶类别、属性并一定程度上消除部分假阳性病灶。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112446862A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011333447.2
申请日：2020-11-25
Applicant: 北京医准智能科技有限公司 , 广西医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的动态乳腺超声视频全病灶实时检测和分割系统。该系统至少包含该系统至少包含一台超声机、和AI服务器。其中AI服务器中设置有基于AI的动态乳腺超声视频检测和分割装置，该装置至少包含(1)系统鲁棒性设计模块、(2)数据预处理模块、(3)数据扩增模块、(4)病灶检测模块、以及(5)病灶分割模块。本发明的系统可以在不改动超声机以及现有诊断流程的前提下，实现对动态乳腺超声视频影像涉及的所有病灶进行自动实时检测，并对检测出的病灶进行智能分割和测量，在提高效率和准确率的同时，能够有效的帮助医生减少漏诊。
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公开(公告)号：CN111340130A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010156643.0
申请日：2020-03-09
Applicant: 江西省人民医院 , 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习与影像组学的泌尿系结石检测分类方法和系统。本发明首先利用第一深度学习模型从所述CT图像中自动化地提取结石感兴趣区域，对结石感兴趣区域进行存在确认和初次粗略分类，再利用第二深度学习模型和提取的结石感兴趣区域内的结石周围的影像组学特征对所检出的结石感兴趣区域进行二次精细分类，得到最终的结石分类结果。本发明将多个深度学习模型与结石影像组学的特征组合利用，实现了高效、准确、全流程自动化的结石分类方法，为后流程的临床结石治疗提供支撑。
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公开(公告)号：CN115439423B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202211006713.X
申请日：2022-08-22
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/00
Abstract: 本公开提供了一种基于CT图像的识别方法、装置、设备及存储介质，预处理初始图像，以作为待测图像；将待测图像输入所述结节识别模型，以识别所述待测图像中的结节类型，其中，所述结节识别模型包括预设的形变卷积核，针对性的在结节识别模型的训练过程中增加噪声，以保证模型在预测时对于目标多样化形态的鲁棒性，有效提高结节识别模型的辨识度，提高分类准确性。
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公开(公告)号：CN115409856B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211183941.4
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种肺部医学图像处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取三维的目标肺部CT图像；将所述目标肺部CT图像输入预先训练的医学图像分割模型，得到所述目标肺部CT图像中的各个肺部病变区域图像。采用该方法，其中，医学图像分割模型为基于三维的样本肺部CT图像、预先标注的样本肺部CT图像中的各个病变区域图像和预设的实例损失函数，对待训练神经网络进行训练得到的，而实例损失函数反映了预先标注的各个病变区域图像对待训练神经网络分割所述样本肺部CT图像中的病变区域图像的影响，利用实例损失函数使得训练得到的医学图像分割模型有效地减少了肺部多发病变区域图像的漏分割，提升了肺部CT图像分割效果。
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公开(公告)号：CN116128864A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310188032.8
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了血流储备分数的评估方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取终端设备发送的用户的特征数据，所述特征数据包括第一胸部图像和第一生理数据中的至少一项；基于所述特征数据更新血流储备信息；更新前的所述血流储备信息基于所述用户的第二胸部图像和第二生理数据确定。
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