公开(公告)号：CN118537519A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410604899.1

申请日：2024-05-15

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 崔旭蕾 ,  袁青 ,  吴林格尔 ,  谭刚 ,  申乐 ,  黄宇光

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G16H30/20 ,  G16H30/40

Abstract: 本发明提供了一种脊柱硬脊膜结构自动识别的方法，属于医学图像处理技术领域。本发明先采集超声图像数据并进行清洗处理；然后对超声图像进行联合增强标注得到标注数据集；再基于标注数据集通过训练构建目标部位深度学习识别模型并优化参数；将待检测医学图像输入目标部位深度学习识别模型进行共生识别，得到待检测医学图像的识别结果。本发明基于联合增强标注和共生识别结合的人工智能方法，可以自动识别目标脊柱内的硬膜结构，大幅提升准确性，降低假阳性概率，从而辅助临床医生在实践中识别和定位脊柱硬脊膜，设计椎管内穿刺路径。

公开(公告)号：CN117918889B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410323182.X

申请日：2024-03-20

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 吴林格尔 ,  申乐 ,  兰岭 ,  张羽冠 ,  夏迪 ,  何凯 ,  于春华

IPC: A61B8/06 ,  A61B8/12 ,  A61B8/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本申请公开了一种经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法及装置，涉及心脏超声技术领域，方法包括：对二维经食管超声心动图所包含的各帧四腔心切面二维超声目标图像进行预处理，得到各帧待处理二维超声图像；利用预训练网络模型对各帧待处理二维超声图像进行预测处理，根据预训练网络模型的各帧输出图像确定各帧左室预测结果二值图像；根据各帧左室预测结果二值图像的左室像素面积，从各帧左室预测结果二值图像中确定舒张末期帧图像和收缩末期帧图像；基于舒张末期帧图像和收缩末期帧图像，计算左室心输出量。通过上述方式，能够自动计算出左室心输出量，能够克服手工计算的局限性，提升左室心输出量计算的效率和准确性。

公开(公告)号：CN116385756A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202211634149.6

申请日：2022-12-19

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 崔旭蕾 ,  吴林格尔 ,  王瑾 ,  陈思 ,  申乐 ,  谭刚 ,  许力 ,  黄宇光

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法及相关装置，其中基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法包括：对医学图像中的目标部位进行增强标注得到标注数据集；其中，所述目标部位包括作为最终目标的第一部位和作为辅助的第二部位；基于所述标注数据集，训练得到目标部位深度学习识别模型；将待检测医学图像输入至所述目标部位深度学习识别模型，得到所述待检测医学图像的识别结果。本发明通过作为最终目标的第一部位和作为辅助的第二部位对目标部位进行增强标注，以及，通过建立目标部位深度学习识别模型，搜索临床目标区域，提升了医学图像识别和临床靶点的准确率。

公开(公告)号：CN117918889A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410323182.X

申请日：2024-03-20

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 吴林格尔 ,  申乐 ,  兰岭 ,  张羽冠 ,  夏迪 ,  何凯 ,  于春华

IPC: A61B8/06 ,  A61B8/12 ,  A61B8/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本申请公开了一种经食管超声心动图四腔心切面左室心输出量自动计算方法及装置，涉及心脏超声技术领域，方法包括：对二维经食管超声心动图所包含的各帧四腔心切面二维超声目标图像进行预处理，得到各帧待处理二维超声图像；利用预训练网络模型对各帧待处理二维超声图像进行预测处理，根据预训练网络模型的各帧输出图像确定各帧左室预测结果二值图像；根据各帧左室预测结果二值图像的左室像素面积，从各帧左室预测结果二值图像中确定舒张末期帧图像和收缩末期帧图像；基于舒张末期帧图像和收缩末期帧图像，计算左室心输出量。通过上述方式，能够自动计算出左室心输出量，能够克服手工计算的局限性，提升左室心输出量计算的效率和准确性。

公开(公告)号：CN116385756B

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202211634149.6

申请日：2022-12-19

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 崔旭蕾 ,  吴林格尔 ,  王瑾 ,  陈思 ,  申乐 ,  谭刚 ,  许力 ,  黄宇光

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法及相关装置，其中基于增强标注和深度学习的医学图像识别方法包括：对医学图像中的目标部位进行增强标注得到标注数据集；其中，所述目标部位包括作为最终目标的第一部位和作为辅助的第二部位；基于所述标注数据集，训练得到目标部位深度学习识别模型；将待检测医学图像输入至所述目标部位深度学习识别模型，得到所述待检测医学图像的识别结果。本发明通过作为最终目标的第一部位和作为辅助的第二部位对目标部位进行增强标注，以及，通过建立目标部位深度学习识别模型，搜索临床目标区域，提升了医学图像识别和临床靶点的准确率。

公开(公告)号：CN308930293S

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202430182333.5

申请日：2024-04-03

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Designer： 吴林格尔 ,  车璐 ,  于春华 ,  申乐

Abstract: 1.本外观设计产品的名称：写字板夹。
2.本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于临床麻醉的认知辅助工具。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
5.省略左视图、右视图、仰视图和俯视图。