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公开(公告)号：CN112626207B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202011083745.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 中国医学科学院基础医学研究所
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/11 , G01N33/574
Abstract: 本发明公开了一种用于区分非侵袭性和侵袭性无功能垂体腺瘤的基因组合，所述基因组合由以下基因组成：INSM1、Jun、JunB、RHOU、RHOB、EZR、LLGL2、SNX33、SPIRE2、MLF1、HSPA2、CDKN1A、ERN1、NR2F2、GAS2、CDK6、SFRP1、EMILIN2、CD9、SEMA7A。通过检测本发明的基因组合的表达水平，可以区分非侵袭性和侵袭性无功能垂体腺瘤。
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公开(公告)号：CN113570645A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110069374.9
申请日：2021-01-19
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/30
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像配准方法、装置、计算机设备及介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取图像组，所述图像组包括参考图像和目标图像；采用第一配准方式，根据所述参考图像对所述目标图像进行配准，得到第一备选配准图像；响应于第一重叠度不大于参考重叠度，采用第二配准方式，根据所述参考图像对所述目标图像进行配准，得到第二备选配准图像；响应于第二重叠度大于所述参考重叠度，将所述第二备选配准图像确定为所述目标图像对应的配准图像。该方法采用了多种配准方式共同确定配准图像，适用范围更广，能够对不同类型的图像进行准确地配准，提高了图像配准的准确率和成功率。
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公开(公告)号：CN110742687A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911017563.0
申请日：2019-10-24
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B34/10
Abstract: 一种无创预测垂体腺瘤肿瘤生长速度的方法，其包括，第一步、构建垂体腺瘤生长速度的影像数据库及模型：a）采集至少两百例垂体腺瘤的T1、T2和CET1三个常规MRI以及KI-67值；b）利用医学图像处理软件将上述MRI中的垂体腺瘤勾画出来；c）利用PyRadiomics方法从上述每例垂体腺瘤的T1、T2和CET1三个常规MRI中提取影像特征；d）通过机器学习的人工智能算法从上述提取的影像特征中选择出与垂体腺瘤生长速度相关的影像特征，并构建基于常规MRI的垂体腺瘤生长速度的模型；第二步、采集目标垂体腺瘤生长速度相关影像特征，然后将目标垂体腺瘤生长速度相关影像特征的值导入第一步中构建的垂体腺瘤生长速度的模型中即可推导出目标垂体腺瘤的生长速度。
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公开(公告)号：CN105877871A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610421991.X
申请日：2016-06-16
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61F2/00
CPC classification number: A61F2/0063 , A61F2002/0068 , A61F2210/0004 , A61F2240/001
Abstract: 本发明涉及一种脑垂体腺瘤手术补片及制作方法,补片填补在脑垂体腺瘤手术的颅底骨缺损开口处，所述补片的边缘形状与所述骨缺损开口的边缘形状吻合；所述补片是PCL?TCP材质的片体；所述补片的制作方法是通过计算机图像处理和三维实体设计软件进行数据处理，通过3D打印制成补片。本发明的有益效果是：利用计算机图像处理技术的优势，采用新型材料PCL?TCP结合3D打印技术制做脑垂体腺瘤手术补片，修补骨缺损。补片制做速度快，结构性好，生物性能优良，精度高，修补严密性好，还可降低手术费用，缩短手术时间，减少术后并发症，减轻手术创伤，促进术后恢复，维护患者利益。
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公开(公告)号：CN117274144A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202211146324.7
申请日：2022-09-20
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，可应用于人工智能、医疗技术、云技术、区块链，以及图像处理等各种场景。该方法包括：将获取到的待处理图像输入一目标图像处理模型，得到待处理图像对应的多种目标待处理特征信息，多种目标待处理特征信息包括：目标手术参考面特征信息、目标组织区域特征信息及目标关键点特征信息；基于多种目标待处理特征信息确定手术切口位置信息；根据手术切口位置信息生成对应的手术切口位置提示信息；获取目标对象的现场图像信息；根据多种目标待处理特征信息、现场图像信息以及手术切口位置信息，展示手术切口位置提示信息与所述现场图像信息，以提高确定针对目标对象的手术切口位置的确定效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115423836A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210911287.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开了一种三维脑中线分割方法、装置、设备、存储介质及程序产品，属于图像处理技术领域。该方法包括：通过特征编码器对样本三维脑部图像进行特征编码，得到样本编码特征图；基于样本编码特征图进行病灶区域预测、脑中线分割预测以及理想脑中面预测，得到病灶区域预测结果、脑中线分割预测结果以及理想脑中面预测结果；基于病灶区域预测结果、脑中线分割预测结果以及理想脑中面预测结果，联合训练特征编码器。该方法通过额外增加病灶区域预测任务和理想脑中面预测任务，可以提高特征编码网络对于脑中线分割预测中相关特征的特征提取准确性，从而进一步提高脑中线分割预测任务的准确性。
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公开(公告)号：CN115187550A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210822686.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开了一种目标配准方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取包含同一目标的待配准图像和参考图像；基于待配准图像中目标的位姿矩阵，以及参考图像中目标的位姿矩阵，获取待配准图像和参考图像之间的初始配准关系；根据初始配准关系和参考图像，获取配准图像中目标对应的初步配准结果；基于待配准图像对应的深度图像的有效区域，以及初步配准结果，获取待配准图像和参考图像之间的优化配准关系；根据优化配准关系，对初步配准结果进行调整，获取配准图像中目标对应的优化配准结果，优化配准结果用于引导对象对目标进行处理。本申请通过深度图像对初步配准结果进行优化，能够提高目标的配准准确性。
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公开(公告)号：CN115131288A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210542190.4
申请日：2022-05-18
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备以及介质，本申请实施例可以应用于医学导航、自动驾驶等各种领域，该方法包括：获取包含基准标记的对象扫描影像，从对象扫描影像中获取基准标记对应的掩膜图像，该掩膜图像用于表征基准标记在对象扫描影像中的形态；获取基准标记对应的仿真标记模型，根据仿真标记模型和掩膜图像，确定基准标记在对象扫描影像中的体表中心点；通过视觉导航工具获取基准标记对应的空间标记位置，根据空间标记位置和体表中心点，对对象扫描影像所指示的空间对象执行导航操作。采用本申请实施例，可以提高标记定位精度，进而可以提高导航效果。
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公开(公告)号：CN114913947A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110181119.3
申请日：2021-02-09
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供了一种医疗信息处理方法，包括：获取目标对象的医疗信息中的原始病历信息，通过医疗信息处理模型中的诊疗信息处理网络对所述第二病历信息进行特征提取，确定与所述第二病历信息相匹的第一特征向量；通过所述医疗信息处理模型中的预测处理网络对第一特征向量进行处理，确定与所述目标对象相匹配的辅助分析信息。本发明还提供了医疗信息处理装置、电子设备及存储介质。本发明能够实现确定与目标对象相匹配的辅助分析信息，提升通过病历信息进行辅助分析的准确性与辅助诊疗的速度，使得用户获得更好的使用感受。
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公开(公告)号：CN114677387A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210317032.9
申请日：2022-03-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取目标对象的第一病理图像，所述第一病理图像中的位置点具有吸收参数；从所述第一病理图像中分别提取第二病理图像和第三病理图像，所述第二病理图像中的位置点的吸收参数属于第一参数范围，所述第三病理图像中的位置点的吸收参数属于第二参数范围；对目标图像进行特征提取，得到目标图像特征，所述目标图像基于所述第二病理图像和所述第三病理图像合成；基于所述目标图像特征，对所述目标图像进行图像分割，得到分割图像。该方法提取的目标图像特征能够更加准确地表示病变区域，从而基于目标图像特征进行图像分割时，提高了图像分割效果。
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