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公开(公告)号：CN119055218A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411307678.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了应用于磁共振肩关节造影aber位检查的辅助固定装置，涉及医疗器械技术领域，包括：自上而下设置的手肘托、支撑架和底座，所述手肘托与所述支撑架通过万向结构实现铰接，所述手肘托的角度能够调节，所述支撑架的底部与所述底座卡接。本发明的应用于磁共振肩关节造影aber位检查的辅助固定装置能够对患者肘部进行支撑，保证扫描的图像质量，提高检查效率。
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公开(公告)号：CN116703901A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310970353.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种肺部医学CT影像分割及分类装置及设备，装置包括：目标肺实质提取模块用于基于预设的CT阈值对当前的目标肺部医学CT影像数据进行肺实质区域提取；多任务分割及分类模块用于将所述目标肺实质图像数据分别输入多个肺部医学CT影像分割及分类模型，以得到多个肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据，肺部医学CT影像分割及分类模型为nnUNet优化模型；分割及分类结果确定模块用于确定目标肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据。本申请能够实现对肺部医学CT影像的自动化病灶区域分割及病灶分类，并能够在不要求数量来源相同的基础上，有效提高肺部医学CT影像分割及分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN116664953A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310781182.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06T3/40 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种2.5D肺炎医学CT影像分类装置及设备，装置包括：目标影像切片模块用于获取目标3D肺部医学CT影像数据对应的多个连续切片，以形成目标3D肺部医学CT影像数据对应的目标2.5D肺部医学CT影像数据；目标影像分类模块用于将目标2.5D肺部医学CT影像数据输入采用2D卷积层的ConvNeXt优化模型，以使该ConvNeXt优化模型对应输出目标2.5D肺部医学CT影像数据对应的肺炎病灶类型识别结果。本申请能够实现对肺炎医学CT影像的自动化分类，并能够在降低模型训练复杂度及耗时的基础上，能够有效提高肺炎CT影像分类过程的执行效率及便捷性，并能够提高肺炎CT影像分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN116072255A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310362764.4
申请日：2023-04-07
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G16H15/00 , G16H10/60 , G06V10/774 , G06V10/764 , G16H30/20 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的颈椎退行性疾病CT检查结构化报告系统，该系统包括身份核对模块、含一校正单元的特征识别模块、报告生成模块和存储模块；所述的身份核对模块用于从影像归档和通信系统中获取当前检查患者的身份信息；所述的特征识别模块用于对当前颈椎退行性病变患者的各项CT图像特征进行识别，并以文字选项的形式进行可视化，所包含的校正单元用于供报告医师及审核医师对识别错误的内容进行修改；所述的报告生成模块用于将特征识别模块识别并校正后的内容以自然语言的形式生成结构化报告；所述的存储模块用于存储特征识别模块中最新一次的修正后的识别内容。
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公开(公告)号：CN112274191B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202011182046.1
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B10/02
Abstract: 本发明涉及一种防止针道种植转移的装置，包括外壳和穿刺针，所述的外壳用于在患者正常骨组织内沿预定穿刺路径进行逐层进针，直到达到病变边缘；所述的穿刺针插入所述的外壳中，所述穿刺针的顶端能够从所述外壳的顶端穿出并进入肿瘤组织进行穿刺活检的取材，取材完成后在拔出穿刺针的过程中，由所述的穿刺针将取材取得的病变组织带出；所述的外壳进一步用于在拔出穿刺针的过程中避免所述的穿刺针与非肿瘤组织接触。该装置因为与非肿瘤组织接触的全程为外壳，而接触肿瘤组织的穿刺针，全程位于外壳内，可以从根本上杜绝穿刺活检出现针道转移的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116664953B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202310781182.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06T3/4007 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种2.5D肺炎医学CT影像分类装置及设备，装置包括：目标影像切片模块用于获取目标3D肺部医学CT影像数据对应的多个连续切片，以形成目标3D肺部医学CT影像数据对应的目标2.5D肺部医学CT影像数据；目标影像分类模块用于将目标2.5D肺部医学CT影像数据输入采用2D卷积层的ConvNeXt优化模型，以使该ConvNeXt优化模型对应输出目标2.5D肺部医学CT影像数据对应的肺炎病灶类型识别结果。本申请能够实现对肺炎医学CT影像的自动化分类，并能够在降低模型训练复杂度及耗时的基础上，能够有效提高肺炎CT影像分类过程的执行效率及便捷性，并能够提高肺炎CT影像分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN106872918B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN201710213234.8
申请日：2017-04-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 上海联影医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种磁共振局部线圈底座、局部线圈组件以及脚踝线圈组件，局部线圈底座包括：第一部件，用于和扫描床连接，所述第一部件设有导槽；第二部件，用于和磁共振局部线圈连接，所述第二部件设有一个凸起结构；所述凸起结构设置于所述导槽内，所述凸起结构可使所述第二部件相对于所述第一部件沿所述导槽移动、绕所述凸起结构的中轴线旋转。本发明的技术方案实现局部线圈在空间内完成旋转，平动，倾斜等摆位，提高脚踝线圈的信噪比，最大程度地满足实际临床应用场景。
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公开(公告)号：CN117503101A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311524061.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京联影智能影像技术研究院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本申请请求保护的动态扫描用辅助装置，包括固定底板、摆动板及阻尼调节机构，摆动板转动地安装于固定底板上，用于承载扫描对象的小腿；阻尼调节机构包括连接转轴及旋转压块，旋转压块抵靠至连接转轴上并与连接转轴转动连接，且旋转压块能够给连接转轴的旋转运动提供阻尼力，其中，连接转轴连接至摆动板上，旋转压块连接至固定底板上。可以理解，用摆动板来承载扫描对象的小腿，并利用旋转压块与连接转轴之间形成的阻尼力，来实现小腿的阻尼运动，如此，可便于扫描对象对小腿运动的控制，使得扫描对象能够在扫描过程中实现对膝关节运动的准确控制，这样能够提高应用有该辅助装置时对扫描对象的膝关节进行动态扫描的成像质量。
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公开(公告)号：CN117094902A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310781188.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京邮电大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供无监督低剂量CT去噪模型训练方法、去噪方法及装置，方法包括：在CycleGAN模型的循环一致性损失中增加多尺度结构相似性损失，并在其生成器网络中加入结构相似性损失以得到CycleGAN优化模型；采用多个低剂量CT图像以及多个普通剂量CT图像对CycleGAN优化模型进行训练以获得低剂量CT图像至普通剂量CT图像的分布映射，进而迭代训练得到无监督低剂量CT图像去噪模型。本申请能够使得用于训练低剂量CT图像自动去噪模型的数据集不再受到配对的约束，能够有效提高训练数据获取的便捷性；能够有效保留去噪后CT图像的结构纹理信息，能够有效提高训练得到的模型对低剂量CT图像进行去噪得到图像质量。
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公开(公告)号：CN113256616B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110695411.7
申请日：2021-06-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明是关于一种膝关节MRI影像的分类方法和装置，方法包括：获取膝关节的冠状位MRI影像和矢状位MRI影像，并对所述冠状位MRI影像和矢状位MRI影像进行预处理，得到预处理后的冠状位MRI影像和预处理后的矢状位MRI影像；将预处理后的冠状位MRI影像和预处理后的矢状位MRI影像并行输入到SiameseACL网络进行初步分类，以确定所述膝关节的冠状位MRI影像和矢状位MRI影像属于正常样本还是断裂样本；当确定所述膝关节的冠状位MRI影像和矢状位MRI影像属于断裂样本时，通过ResNextACL网络对所述断裂样本进行再次分类，以确定所述断裂样本所属的具体断裂类型。通过该技术方案，可以对膝关节的MRI影像进行具体断裂类型的分类。
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