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公开(公告)号：CN119693746A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411324961.8
申请日：2024-09-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京医准医疗科技有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/778 , G06V10/776 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种基于坐标关联的膝关节影像信息融合方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练数据集和目标用户数据；对目标用户数据进行处理，生成目标用户的属性信息；基于膝关节序列目标坐标信息对膝关节矢状位序列和膝关节冠状位质子密度序列进行处理，生成膝关节图像集；对训练数据集进行预处理，生成带有标识信息的训练数据集；基于预设处理规则对带有标识信息的训练数据集进行处理，生成训练集和验证集；获取与标识信息相匹配的初始膝关节影像融合模型；基于训练集和验证集对初始膝关节影像融合模型进行训练，生成目标膝关节影像融合模型；对膝关节图像集进行处理，生成目标用户的膝关节磨损信息。
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公开(公告)号：CN114187284A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111537649.3
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于配对图像的MDCT和Micro‑CT图像映射及骨结构测量方法，包括：获取同一骨骼的MDCT图像和Micro‑CT图像；对所述MDCT图像和所述Micro‑CT图像进行轴位匹配，以生成可训练的图像对；将骨骼所对应的所述图像对进行随机选择以作为训练集和测试集，并建立pix2pixHD深度学习模型；利用所述训练集和所述测试集对所述pix2pixHD深度学习模型对进行训练和测试；将需要进行骨结构分析的连续轴位MDCT图像作为训练好的所述pix2pixHD深度学习模型的输入，以获得高分辨率的类Micro‑CT图像，并根据所述类Micro‑CT图像进行骨结构分析。本发明能提高骨结构检测的测量精度，以满足对骨质疏松的早期诊断、预测和预防的需求。
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公开(公告)号：CN120036804A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510123067.2
申请日：2025-01-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 清华海峡研究院(厦门)
Abstract: 本发明涉及一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法；该方法包括：获取含金属伪影的多个患者的双能级CT影像数据和多能级CT影像数据，以及去金属伪影后的标准影像数据，构建训练样本集；基于训练样本集中同一患者对应的不同能级的CT影像数据进行金属区域分割，得到金属区域掩膜图像；利用训练样本集和金属区域掩膜图像训练模型，得到收敛的金属伪影去除模型；对待处理的任一能级的CT影像数据输入金属伪影去除模型，得到去除金属伪影后的CT影像数据。本发明解决了现有技术中的金属伪影去除方法依赖于高端的CT扫描仪，或均采用模拟数据，数据能级单一，导致现有的方法泛化能力差，对低能级的CT扫描影像处理效果不佳的问题。
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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：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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN118553403A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410529419.X
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京医准医疗科技有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H20/00 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种半月板损伤的分析方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取膝关节冠状位序列和膝关节矢状位序列；对膝关节冠状位序列和膝关节矢状位序列进行预处理，生成膝关节冠状位序列和膝关节矢状位序列对应的冠状位序列影像和矢状位序列影像；基于Uniformer的半月板检测模型对冠状位序列影像和矢状位序列影像进行处理，生成膝关节对应的半月板的检测结果；检测结果包括每个半月板检测框对应的病灶信息和半月板的内外侧信息；基于transformer的分类模型对半月板的检测结果进行分类处理，生成分类结果，其中，分类结果包括半月板的损伤信息；基于半月板损伤康复模型对分类结果进行处理，生成半月板损伤康复指导策略。
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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：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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