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公开(公告)号：CN110942462A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201811110632.8
申请日：2018-09-21
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
Abstract: 本发明属于医学影像和人工智能技术领域，涉及一种融合离散特征的医学影像器官深度学习分割方法、设备和存储介质。包括步骤：把各离散特征集的元素分别表示为用独热向量表示的词向量；转换成具有相同固定长度的实数特征向量，融合后转换成一个与待处理的医学影像像素或体素数相同的一维特征向量；重构成与待处理的医学影像尺寸相同的二维或三维矩阵表示，与待处理的医学影像进行融合后，得到语义分割深度学习网络的输入，进而对其进行图像语义分割网络训练。本发明在网络输入的图像学习网络中，允许非图像的其与图像相关的离散特征信息进入网络进行学习；克服了传统靠扩充数据的方法来进行网络训练的数据采集成本高甚至不可执行性的缺陷。
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公开(公告)号：CN110310287A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201810239263.6
申请日：2018-03-22
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
Abstract: 本发明属于医学影像技术领域，涉及一种基于三级联卷积神经网络的危及器官自动勾画方法、设备和存储介质。包括步骤：将三维医学影像预处理后输入到训练好的三级联卷积神经网络的第一、第二、第三级网络中依次进行识别待分割器官所存在的横断面、粗定位待分割器官的感兴趣区域、对感兴趣区域中的所有像素点进行分类，随后输出三维的二值分割结果；对二值分割结果进行后处理、边缘提取及边缘平滑后，得到自动勾画的危及器官。其中，本发明的三级联卷积神经网络模型由第一级网络、第二级网络和第三级网络三个卷积神经网络级联而成。本发明的三级联神经网络具有不需要先验知识，算法泛化能力好，鲁棒性强，速度快，全自动，分割准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN109461161A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811227021.1
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
Abstract: 本发明属于深度学习和放疗技术领域，涉及一种基于神经网络对医学影像中人体器官进行分割的方法，包括如下步骤：粗定位待勾画目标器官所在的医学影像层，所述的待勾画目标器官包含若干器官；使用3D二分类U型网络确定作为一个整体的待勾画目标器官的起始层与结束层；将起始层与结束层的中间层输入2D的多分类U型网络，进行精细勾画分割，确定各待勾画器官对应的起始层和结束层。本发明使用3D网络以确定多器官作为一个整体时的起始层与结束层，使用2D网络以解决起始层与结束层中间的各器官间数据不平衡问题，通过结合现有3D网络与2D网络的优点，解决了现有技术中对HU值相近的多器官分割问题。
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公开(公告)号：CN106920234A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710106122.2
申请日：2017-02-27
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
CPC classification number: G06T7/0012 , G06F19/321 , G06T2207/10081 , G06T2207/10088 , G06T2207/10104 , G06T2207/10116 , G06T2207/30096 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种复合式自动放疗计划的方法，取得病人特定的图像特征后，存入资料库中；当开始制定病人放疗计划时，以图像特征为搜索标准，先至图像特征资料库搜寻最相似的图像组并提取出来作为样本组，由临床应用需求选择合适的配准算法运算后，将靶区勾画信息导入病人图像中，自动完成靶区和危及器官勾画。当医生完成勾画结果确认后，输入相关治疗剂量参数，开始自动计算放疗计划的剂量分布模拟运算，模拟结果由医师或物理师确认后，完成放射治疗计划。本发明可精准并完善靶区勾画以及相关器官的信息，是可以完全应用在肿瘤放射治疗领域的方法；只要获取病人的解剖结构图像，则可以快速生成病人新的治疗计划提供医师做专业判断。
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公开(公告)号：CN106920234B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201710106122.2
申请日：2017-02-27
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种复合式自动放疗计划的方法，取得病人特定的图像特征后，存入资料库中；当开始制定病人放疗计划时，以图像特征为搜索标准，先至图像特征资料库搜寻最相似的图像组并提取出来作为样本组，由临床应用需求选择合适的配准算法运算后，将靶区勾画信息导入病人图像中，自动完成靶区和危及器官勾画。当医生完成勾画结果确认后，输入相关治疗剂量参数，开始自动计算放疗计划的剂量分布模拟运算，模拟结果由医师或物理师确认后，完成放射治疗计划。本发明可精准并完善靶区勾画以及相关器官的信息，是可以完全应用在肿瘤放射治疗领域的方法；只要获取病人的解剖结构图像，则可以快速生成病人新的治疗计划提供医师做专业判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111028914A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911229101.5
申请日：2019-12-04
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能引导的剂量预测方法与系统，其中，剂量预测方法包括：获取病人以预设格式存储的医学影像；对医学影像进行勾画以获取几何解剖结构；根据医学影像对应的病种信息、几何解剖结构以及预设的病种-处方模板库确定处方；根据病种信息、几何解剖结构和处方确定放疗照射角度；将病种信息、几何解剖结构、处方和放疗照射角度输入训练完成的剂量预测模型，得出放疗剂量结果。通过本发明的技术方案，实现了全自动的剂量预测，提高了剂量预测的效率和效果。
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公开(公告)号：CN110766693A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910730460.2
申请日：2019-08-08
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
Abstract: 本发明属于医学影像和计算机技术领域，涉及一种基于多模型神经网络联合预测放疗结构位置的方法、设备和存储介质。本发明使用多个不同的模型对同一器官的医学图像进行分割，根据器官在医学影像上下层的跟随性，通过比较不同模型预测出的掩模与上一层掩模质心距离的接近程度来降低小器官分割中掩模的假阴、假阳；通过比较不同模型预测出的掩模与上一层掩模的dice系数的高低程度来降低大器官分割中掩模的假阴、假阳。相比于单模型的调优，本发明通过多模型联合预测放疗结构可以明显的改善上述问题，具有很强的普适性。
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公开(公告)号：CN110490803A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910729032.8
申请日：2019-08-08
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
Abstract: 本发明属于医学影像技术领域，涉及一种图像语义分割分块预测的拼接方法、设备和存储介质。该方法包括如下步骤：将待分割2D或3D图像的四周进行边缘补零扩充；对扩充后的图形进行分割；各分块分别进行分割预测；将各分块的预测结果图像进行边缘抛弃，保留核心区域；对所有保留的核心区域按分块顺序进行拼接，合成全图预测结果图。本发明可以让原图像和分块区域的分割预测结果都保持在分割预测准确率较高的图像内部区域；显著降低各分块边缘拼接痕迹明显的问题；可以改进原图外边缘预测结果；且本发明同时适用于对2D、3D图像的分块预测拼接问题。
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公开(公告)号：CN109308477A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811110633.2
申请日：2018-09-21
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
CPC classification number: G06K9/342 , G06K9/6227 , G06K2209/05
Abstract: 本发明属于医学影像和计算机技术领域，涉及一种医学影像的自动分割方法、设备和存储介质。该方法包括如下步骤：将医学影像中的器官划分成若干类；训练用于对人体医学影像进行粗分类的深度学习神经网络，使医学影像输入到粗分类深度学习神经网络后判断出其所属的分类类别；将待分类的医学影像输入到训练好的粗分类深度学习神经网络进行粗分类，输出包含感兴趣器官的医学影像层；将包含感兴趣器官的医学影像层输入到与之相匹配的用于对特定感兴趣器官进行分割的精细分割神经网络中，完成对医学影像上的感兴趣器官的精确分割。本发明使放疗结构的自动分割过程能节省分割预测的时间；本发明提供的方法不依赖特定的神经网络，具有很强的普适性。
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公开(公告)号：CN104338240B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410607268.1
申请日：2014-10-31
Applicant: 北京连心医疗科技有限公司
IPC: A61N5/00
Abstract: 本发明公开了在线自适应放疗计划自动优化装置，通过读取原始放疗计划与获得的当前分次引导图像、勾画靶区等信息，计算每个机架角度的射束方向视图，进而获得优化后的新生成子野及其对应的剂量分布、机器跳数等内容，完成放疗计划的在线自适应自动优化，同时通过三维伽马索引值计算评估进行自动放疗计划的剂量分布二次检查，如不通过，则进行归一化运算并更新子野的机器跳数，完成质量保证工作。进一步的，本发明可通过放疗计划参数传输过程检查，有效避免参数传输和写入执行系统中可能出现的问题，以及在计划执行过程中通过实时剂量检测进行安全监控。实现了放疗计划的在线自适应优化、质量保证、参数传输检查和实时剂量检测的全自动化。
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