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公开(公告)号：CN114332263B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202011049936.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
IPC: G06T11/00
Abstract: 本申请涉及一种有效时间分辨率确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取心脏按照预设静止时长跳动时的医学图像，并对伪影校正后的医学图像和预设的金标准图像进行匹配，若匹配成功，则根据匹配成功的校正后的医学图像确定成像设备的有效时间分辨率。该方法实现了有效测量加持伪影校正算法后的成像设备的时间分辨率的功能，为工程师对成像设备的性能评估和/或对伪影校正算法的加持效果进行评估提供了定量的参考指标。
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公开(公告)号：CN113724841B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111028870.6
申请日：2018-11-08
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了用于降低辐射剂量方法，所述方法包括获取与第一对象的感兴趣区域ROI相关的第一图像数据。所述第一图像数据对应第一等效剂量，所述第一图像数据可以由第一设备获取。所述方法还可以包括获取与第一图像数据相关的降噪模型以及基于第一图像数据和降噪模型确定对应第二等效剂量的第二图像数据，所述第二等效剂量高于所述第一等效剂量。在一些实施例中，所述方法可以进一步包括基于第二图像数据，确定与第一对象的感兴趣区域ROI相关的信息，以及记录与第一对象的感兴趣区域ROI相关的信息。本申请通过降噪模型，将低剂量图像转化成高剂量图像，可在获得同等或更高质量的图像下避免患者暴露于过多的辐射中。
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公开(公告)号：CN117788326A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311808111.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像重建方法及装置，其中，该方法首先获取患者的扫描数据，扫描数据包括门控数据与非门控数据；然后根据门控数据与非门控数据，分别建立门控权重曲线与非门控权重曲线；最后根据门控权重曲线及非门控权重曲线进行图像重建，得到重建图像。由此，通过在门控数据与非门控数据的交界处，利用门控权重曲线与非门控权重曲线进行数据的缓慢过渡，并以此完成图像重建，降低了图像噪声以及减少了结构断层问题。
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公开(公告)号：CN110176047B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910476005.4
申请日：2019-06-03
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
IPC: G06T11/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种提高CT图像质量的方法。所述提高CT图像质量的方法包括：获取单焦点输入数据，所述单焦点输入数据包括单焦点扫描数据或单焦点图像；所述单焦点扫描数据为CT设备在单焦点状态下采集得到；所述单焦点图像为CT设备在单焦点状态下扫描获得的扫描数据重建得到的图像；基于图像质量优化模型处理所述单焦点输入数据以获得对应的优化图像；所述优化模型为机器学习模型。本申请采用深度神经网络模型，将单焦点图像模拟为飞焦点图像，可以提高单焦点图像的分辨率，减少图像中的伪影。
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公开(公告)号：CN107610195B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201710771940.4
申请日：2017-08-31
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Abstract: 一种图像转换的系统和方法，所述方法实施于计算装置上，所述计算装置具有至少一个处理器、至少一个计算机可读存储介质以及连接到成像装置的通信端口，所述方法包括：获取与第一剂量水平相关的第一组投影数据；基于所述第一组投影数据重建第一图像；基于所述第一组投影数据确定第二组投影数据，所述第二组投影数据与第二剂量水平相关，所述第二剂量水平低于所述第一剂量水平；基于所述第二组投影数据重建第二图像；和基于所述第一图像和所述第二图像训练第一神经网络模型，经训练的第一神经网络模型被配置为将第三图像转换为第四图像，所述第四图像比所述第三图像呈现更低的噪声水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111462020B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010331997.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Inventor： 全国涛
Abstract: 本申请涉及一种心脏图像的运动伪影校正方法、系统、可读存储介质和设备，属于医疗影像技术领域，在扫描过程中，获取扫描对象的心脏扫描数据，根据心脏扫描数据获取扫描对象的心脏重建图像；将心脏重建图像输入至预设的深度学习网络，获取深度学习网络输出的心脏运动伪影校正图像；利用深度学习网络的分析学习能力可以对心脏图像的特征的变换进行训练，从而达到心脏运动伪影校正的能力，而且通过深度学习网络实现对整个心脏重建图像的端对端校正，有效避免校正误差。
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公开(公告)号：CN115062760A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210612660.X
申请日：2018-12-28
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及生成用于图像处理的神经网络模型的系统和方法。该方法可以包括至少一个处理器从至少一个客户端接收至少两个第一训练样本；所述至少一个处理器使用所述至少两个第一训练样本训练第一神经网络模型来生成第二神经网络模型；所述至少一个处理器将所述第二神经网络模型发送到所述至少一个客户端；所述至少一个客户端生成从所述至少一个服务器设备接收的所述第二神经网络模型的第一测试结果；以及响应于确定所述第一测试结果满足第一条件，所述至少一个处理器确定所述第二神经网络模型作为用于图像处理的目标神经网络模型。
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公开(公告)号：CN107992817B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201711222006.3
申请日：2017-11-29
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Inventor： 全国涛
Abstract: 本发明公开了一种自动成像方法和系统。所述方法包括：获取被安置在扫描床上的目标对象的图像数据；基于所述图像数据，通过处理器确定所述目标对象的第一位置信息；基于所述图像数据，通过所述处理器确定与所述目标对象的扫描区域相关的第二位置信息；以及基于所述第一位置信息和所述第二位置信息通过成像装置扫描所述目标对象。采用自动成像方法，减少了临床扫描前用户操作时间，还可以避免用户手动操作时的失误，从而提高临床检查效率和准确性。
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公开(公告)号：CN109493951B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811326758.9
申请日：2018-11-08
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了用于降低辐射剂量方法，所述方法包括获取与第一对象的感兴趣区域ROI相关的第一图像数据。所述第一图像数据对应第一等效剂量，所述第一图像数据可以由第一设备获取。所述方法还可以包括获取与第一图像数据相关的降噪模型以及基于第一图像数据和降噪模型确定对应第二等效剂量的第二图像数据，所述第二等效剂量高于所述第一等效剂量。在一些实施例中，所述方法可以进一步包括基于第二图像数据，确定与第一对象的感兴趣区域ROI相关的信息，以及记录与第一对象的感兴趣区域ROI相关的信息。本申请通过降噪模型，将低剂量图像转化成高剂量图像，可在获得同等或更高质量的图像下避免患者暴露于过多的辐射中。
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公开(公告)号：CN112837392A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110377385.3
申请日：2021-04-08
Applicant: 上海联影医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种CT图像的生成方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该CT图像的生成方法包括：获取第一拍摄图像集中的第一重叠图像，以及第二拍摄图像集中的第二重叠图像；其中，该第一拍摄图像集与该第二拍摄图像集的扫描帧数相邻，该第一重叠图像的位置信息，与该第二重叠图像的位置信息相同；根据该第一重叠图像和该第二重叠图像计算得到形变向量场；利用该形变向量场对该第一拍摄图像集和该第二拍摄图像集进行配准处理，生成目标CT图像。通过本申请，避免了相邻两次扫描生成的CT图像之间错层的现象，解决了CT图像在扫描区域的边界处不连续的问题。
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