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公开(公告)号：CN116035538A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310342022.5
申请日：2023-04-03
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了评估组织氧合状态的多模态成像系统、工作方法及用途，系统包括：测试对象获取模块，基础数据测量模块，灰阶超声模块、光声成像模块，平面波成像模块，计算模块，统计分析模块。本发明通过获取妊娠的大鼠的胎盘的结构信息、氧合状态数据、血管密度信息，用标准方法计算诊断模式的接收器操作特征ROC的诊断能力AUC，并进行统计分析，能够实时和无创地评估组织氧合状态，评估结果更精确。
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公开(公告)号：CN115474898A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210970076.1
申请日：2022-08-12
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 多模态成像测评滑膜氧合状态和RA活动度的方法与系统，更准确地获得光声成像测量的组织氧饱和度(SO2)和临床标准评分之间的关联，并确定其在评估RA疾病活动度中的潜在效用。方法包括：(1)通过超声机、可调谐光参量振荡器激光器建立多模态成像系统，在体外采集图像信息；(2)勾画滑膜感兴趣区域，计算SO2相对值；(3)进行多模态光声/超声图像评分；(4)根据SO2相对值进行氧合状态分组；(5)收集图像对应患者的临床资料和临床评分；(6)进行统计分析，统计学意义被定义为P值为小于0.05。
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公开(公告)号：CN115439701A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211387968.5
申请日：2022-11-07
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 多模态超声图像的RA活动度深度学习方法与装置，能够对RA患者以静态图像或视频剪辑形式获得的GS和PD图像进行处理，从而更客观和可靠地对疾病活动进行分类。方法包括以：（1）静态模型建立；（2）动态模型建立；（3）采用均数±标准差SDs来描述定量参数，包括临床评分和实验室数据；采用受试者工作特征ROC曲线分析来说明DL评分模型的预测性能；采用Delong检验来比较ROC曲线；以超声医生的评价作为金标准，计算模型中每种二元分类的敏感性和特异性。
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公开(公告)号：CN112998651A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110183802.0
申请日：2021-02-10
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明涉及光声成像在乳腺肿瘤评分系统的应用，包括如下步骤，(1)光声/超声双模态成像通过体外形式对乳腺肿瘤进行图像信息采集；(2)分析采集到的图像信息并分别进行定量评分和半定量评分；(3)结合定量评分和半定量评分结果，得出综合评分并判断乳腺肿瘤是否具有恶性倾向结果；如定量评分或半定量评分一项或全部判断为恶性倾向则认为肿瘤为恶性倾向。还涉及了该具体评分系统。与先前研究中应用的评分系统相比，基于诊断模型以及列线图来对恶性和良性肿瘤进行区分，更加方便、可重复性高、诊断更客观。
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公开(公告)号：CN116035538B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310342022.5
申请日：2023-04-03
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了评估组织氧合状态的多模态成像系统、工作方法及用途，系统包括：测试对象获取模块，基础数据测量模块，灰阶超声模块、光声成像模块，平面波成像模块，计算模块，统计分析模块。本发明通过获取妊娠的大鼠的胎盘的结构信息、氧合状态数据、血管密度信息，用标准方法计算诊断模式的接收器操作特征ROC的诊断能力AUC，并进行统计分析，能够实时和无创地评估组织氧合状态，评估结果更精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115719329A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211015198.1
申请日：2022-08-23
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G16H50/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于深度学习对RA超声模态滑膜评分融合的方法及系统，共用一个提取器，灰阶超声输入特征提取器得到灰阶特征，多普勒超声输入特征提取器得到多普勒特征，采用多任务学习的方式进行端到端训练，同时训练卷积神经网络特征提取器、SH评分四分类器、血流评分四分类器，灰阶特征和多普勒特征被拼接为一个特征向量，输入SH评分四分类器中得到SH评分，多普勒特征输入血流评分四分类器中得到血流评分，综合SH评分和血流评分得到联合评分，显示原始超声图像、热图叠加图像和预测结果，能够对关节滑膜的灰阶超声和多普勒超声两个模态超声图像分别评估和综合评估，以达到辅助超声医生诊断的目的，具有准确的超声图像评分能力。
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公开(公告)号：CN109567861B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201811251501.1
申请日：2018-10-25
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种超声成像方法以及相关设备，所述方法包括：接收到对工作流的触发指令，其中，所述工作流为目标检测对象对应的工作流；根据所述触发指令执行所述工作流以获取所述目标检测对象对应的超声图像；获取所述超声图像对应的属性标识；将所述属性标识与所述超声图像进行关联。上述方法可以提高超声检测效率。
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公开(公告)号：CN114305499A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210143133.9
申请日：2018-10-19
Applicant: 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B8/00
Abstract: 本申请涉及一种超声成像方法、设备和存储介质。该方法包括：使用默认检查模式对应的检查参数执行超声成像流程，接收第一切面扫查协议的触发指令，第一切面扫查协议包括至少一个切面标识，根据第一切面扫查协议启动切面扫查流程，包括：从至少一个切面标识中确定第一目标切面标识，根据预设的切面标识与检查模式的对应关系，确定第一目标切面标识对应的第一检查模式，并按照第一检查模式对应的检查参数执行超声成像流程。采用本方法能够提高检查效率，提高检查图像的准确度和检查结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114266917A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111466822.5
申请日：2021-12-03
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种病灶预测模型的在线学习方法及设备。该方法包括：获取包含乳腺病灶的超声图像以及乳腺病灶的BI‑RADS分级；从超声图像中提取BI‑RADS特征对应的多个特征子向量；从多个特征子向量中确定具有标注信息的目标特征子向量；确定多个特征子向量对应的第一损失函数；确定目标特征子向量对应的第二损失函数；融合多个特征子向量得到融合特征向量，并根据获取的BI‑RADS分级确定融合特征向量对应的第三损失函数；根据第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数对乳腺病灶预测模型进行在线训练。实现了基于标注缺失的超声图像对乳腺病灶预测模型的在线训练，缩短了模型更新周期，简化了更新操作步骤。
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公开(公告)号：CN114202514A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111426251.2
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明实施例提供一种乳腺超声图像分割方法及设备，该方法包括：获取被检者乳腺区域或者乳腺区域中乳腺病灶感兴趣区域的超声图像；基于预先训练好的BI‑RADS特征分类模型从超声图像中提取至少一个BI‑RADS特征对应的特征图；将特征图与超声图像进行融合，得到融合特征图；基于预先训练好的乳腺病灶分割模型对融合特征图进行乳腺病灶分割，在超声图像上确定乳腺病灶区域。通过BI‑RADS特征分类模型可以准确地获取BI‑RADS特征对应的特征图，将BI‑RADS特征对应的特征图与超声图像进行融合，可以突出乳腺病灶区域和边界特征，基于融合特征图进行乳腺病灶分割，可以提高乳腺病灶区域分割的准确性。
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