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公开(公告)号：CN106778035A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710018855.0
申请日：2017-01-10
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16H50/50
Abstract: 本发明实施例提供一种特征参数确定方法及装置。其中，方法包括如下的步骤：基于颞骨影像，建立颞骨三维力学计算机模型；对所述颞骨三维力学计算机模型进行虚拟声音振动波测试，得到第一测试结果；记录所述颞骨三维力学计算机模型中至少一个部位的特征参数；调整所述至少一个部位的特征参数；对调整后的所述颞骨三维力学计算机模型进行虚拟声音振动波测试，得到第二测试结果；基于所述至少一个部位的特征参数、第一测试结果、调整后的所述至少一个部位的特征参数以及第二测试结果，确定出影响声音振动波传导的目标部位的特征参数。本发明实施例提供的技术方案，仅需要一个颞骨影像即可进行试验和研究，可改变试验条件使得试验数据更加全面。
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公开(公告)号：CN106725848A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710018859.9
申请日：2017-01-10
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: A61B34/10
Abstract: 本申请实施例提供一种乙状窦沟骨壁数据处理方法及装置。其中，方法包括如下的步骤：根据乙状窦沟骨壁参数，建立多个颞骨有限元模型，每个颞骨有限元模型的乙状窦沟骨壁参数是不同的；对每个颞骨有限元模型进行离散化处理，得到每个颞骨有限元模型对应的离散后的有限元监测节点；获取耳部乙状窦血流的血流动力学参数，生成相应的血流流场压力波动曲线；将所述血流流场压力波动曲线加载到每个颞骨有限元模型对应的离散后的有限元监测节点中，监测各监测节点的振动速度幅值。解决了在探索搏动性耳鸣发生机制方面的瓶颈在于缺乏实验模型进行验证的问题。
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公开(公告)号：CN115701878B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202211262660.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , A61B5/026 , A61B8/06 , A61B8/08 , A61B3/10
Abstract: 本申请实施例提供一种眼灌注状态预测方法、装置、及电子设备。其中，获取利用医学检测设备检测受检用户的颈部数据；基于所述颈部数据，构建由至少一个目标特征构成的目标特征集；利用眼灌注状态预测模型，基于所述目标特征集预测获得所述受检用户的眼灌注状态；所述眼灌注状态预测模型基于样本颈部数据以及对应的样本眼灌注状态训练获得。本申请提供的技术方案通过一些简单的医学检测设备获取受检用户的颈部数据，并利用眼灌注状态预测模型，基于所述目标特征集预测获得所述受检用户的眼灌注状态，从而可以在一些复杂的应用场景(航天场景、户外急救场景等)基于颈部数据得到眼灌注状态。
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公开(公告)号：CN118261961A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410274478.7
申请日：2024-03-11
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种听骨链观察层面确定方法、设备和存储介质，该方法包括：获取目标对象的耳部CT图像，耳部CT图像中包括听骨链和外半规管；根据耳部CT图像，构建目标对象的耳部三维模型；根据耳部三维模型的多个截面中外半规管分别对应的面积，从多个截面中确定出耳部三维模型的标准横断面；根据标准横断面和耳部三维模型，确定听骨链包含的多个结构对应的多个观察层面，其中，多个观察层面为耳部三维模型的不同截面。本方案通过提供一种基于耳部三维模型的自动化听骨链观察层面确定方法，提升了听骨链观察层面确定效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116646089A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310522885.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京工业大学
IPC: G16H50/50 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明充分利用医学影像中传统的影像信息、类别信息，在只有少量训练数据的任务中，创新性的实现了一种基于监督且用于医学影像的特征解耦网络模型，其中，所述特征解耦网络模型包括编码器和解码器。本发明能够高质量的生成类别转换后的影像，以进行影像样本合成，有效扩充医学影像数据集，服务其他下游任务。此外，对于任意两类需要分类或解耦的影像，本发明还能够解耦两类影像的鉴别特征，提升影像分类准确率，能够在临床中为医生提供有效的参考信息，以辅助医生的工作，减轻医生工作负担。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114748086B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202111572451.9
申请日：2021-12-21
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种CT扫描方法和系统、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：根据待扫描部位的双目视觉图像，确定待扫描部位的标志点在双目视觉坐标系下的第一坐标；根据坐标系转化参数，将第一坐标转换为标志点在CT坐标系下的第二坐标；根据第二坐标生成第一定位信息，以驱动扫描床移动到第一定位信息指定的第一位置；获取待扫描部位的投照图像；根据投照图像，确定待扫描部位的第二定位信息以及扫描信息；根据第二定位信息驱动扫描床移动到所述第二定位信息指定的第二位置并且根据扫描信息进行CT扫描。本申请实施例能够通过宽视和详视联动实现对于精细结构目标的自动摆位和准确扫描，消除了现有技术中需要人工摆位并且扫描效果不佳的缺陷。
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公开(公告)号：CN116205909B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310465922.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种用于预测帕金森病认知障碍的装置和存储介质，该装置包括：处理器；存储器，其存储有用于预测帕金森病认知障碍的程序指令，当程序指令由处理器执行时，使得装置实现以下操作：获取被检者的脑区图谱图像和扩散峰度成像，并从扩散峰度成像中提取与认知相关的目标参数图像；使用第一神经网络分别对脑区图谱图像和目标参数图像执行特征提取操作，以获得对应的第一特征量和第二特征量；基于第一特征量和第二特征量，使用第二神经网络执行融合操作，以获得第三特征量；以及将第三特征量输入至第三神经网络进行预测，以输出预测帕金森病认知障碍的预测结果。利用本申请的方案，可以高效且准确地预测帕金森病认知障碍。
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公开(公告)号：CN115147673B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210541459.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明实施例提供一种影像设备质量检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取通过影像设备采集的被测模体的图像序列，图像序列包括多层图像；识别图像序列，以确定被测模体的型号信息；基于型号信息以及图像序列，确定与影像设备对应的至少一项待测指标参数；将至少一项待测指标参数与对应的标准数值范围进行比较，以评估影像设备的质量。在本发明中，测量待检测指标参数完全是按照设定的标准由设备进行的，其中不涉及人工参与，提高了检测过程的标准化程度，所得的测试结果的可信度较高，并且由于本发明实现了高度的自动化，因此对影像设备质量的检测操作效率高。
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公开(公告)号：CN114386479B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111498958.4
申请日：2021-12-09
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/09 , G16H50/20
Abstract: 本说明书公开了一种医学数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，能够至少部分地解决相关技术中存在的训练样本不足导致的模型处理数据的效果受到负面影响的技术问题。本说明书中的医学数据处理方法对多个扩增策略进行评估，从其中确定出较为适于扩增的目标策略。然后，采用目标策略对目标样本集进行扩增，得到训练样本集。由于目标策略是在多种扩增策略中基于评估结果确定出的，则经目标策略扩增得到的训练样本集一方面其中包含的样本数量不会过于不足；另一方面，其中包含的扩增后的样本对医学预测模型的训练造成负面影响的隐患也较低。由此，基于训练样本集训练得到的医学预测模型也能够获得较好的模型性能。
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公开(公告)号：CN115147673A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210541459.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明实施例提供一种影像设备质量检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取通过影像设备采集的被测模体的图像序列，图像序列包括多层图像；识别图像序列，以确定被测模体的型号信息；基于型号信息以及图像序列，确定与影像设备对应的至少一项待测指标参数；将至少一项待测指标参数与对应的标准数值范围进行比较，以评估影像设备的质量。在本发明中，测量待检测指标参数完全是按照设定的标准由设备进行的，其中不涉及人工参与，提高了检测过程的标准化程度，所得的测试结果的可信度较高，并且由于本发明实现了高度的自动化，因此对影像设备质量的检测操作效率高。
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