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公开(公告)号：CN112288752B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202011181703.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割方法，包括以下步骤：对原始胸部平扫CT图像进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据输入到心脏分割模型中，对原始胸部平扫CT图像中的心脏区域进行分割，得到与原始胸部平扫CT图像对应的包含心脏区域的心脏分割图像；在心脏区域筛选疑似冠脉钙化灶；从筛选出的疑似冠脉钙化灶中提取多个候选样本块；以及基于多个候选样本块及其在原始胸部平扫CT图像对应的坐标系中的对应坐标，利用钙化灶分割模型获得候选样本块的冠脉钙化灶分割结果。本发明的方法采取coarse‑to‑fine的策略，使用两阶段深度神经网络实现了基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割，对于噪声较大的数据也能取得很好的分割结果。
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公开(公告)号：CN112288752A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011181703.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割方法，包括以下步骤：对原始胸部平扫CT图像进行预处理，得到预处理数据；将预处理数据输入到心脏分割模型中，对原始胸部平扫CT图像中的心脏区域进行分割，得到与原始胸部平扫CT图像对应的包含心脏区域的心脏分割图像；在心脏区域筛选疑似冠脉钙化灶；从筛选出的疑似冠脉钙化灶中提取多个候选样本块；以及基于多个候选样本块及其在原始胸部平扫CT图像对应的坐标系中的对应坐标，利用钙化灶分割模型获得候选样本块的冠脉钙化灶分割结果。本发明的方法采取coarse‑to‑fine的策略，使用两阶段深度神经网络实现了基于胸部平扫CT的冠脉钙化灶全自动分割，对于噪声较大的数据也能取得很好的分割结果。
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公开(公告)号：CN117198514B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311473361.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G16H50/20 , G16H15/00 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06F40/20
Abstract: 得有效训练。本发明涉及医学工程领域，针对易损斑块对主要心血管不良事件的影响以及目前基于图像领域自动识别易损斑块研究的现状，提供了一种基于CLIP模型的易损斑块识别方法和系统。本发明构建的易损斑块识别网络模型在CLIP模型的基础上，引入了BN层和Dropout层分别对文本特征和图像特征做处理，减少了过拟合。另外，考虑到部分易损斑块的特征判断极具主观性，金标准标签易混入噪声，本发明采用bootstrapping loss代替标准的交叉熵损失函数,在(56)对比文件万黎明.基于深度学习的HRMR图像颅内动脉粥样硬化斑块分割与识别方法研究.中国优秀硕士论文电子期刊网.2023,全文.门婷婷 等.基于人工智能的成像技术在冠心病诊断中的应用《.中国实验诊断学》.2023,第第27卷卷(第第8期期),全文.Peiwen Shi 等.WEAKLY SUPERVISEDVULNERABLE PLAQUES DETECTION BY IVOCTIMAGE.2020 IEEE 17th InternationalSymposium on Biomedical Imaging (ISBI).2020,全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117197164A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311473386.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京联影智能影像技术研究院
Abstract: 本发明涉及医学工程领域，公开了一种用于计算心肌血管供血区域的管道流域计算方法和系统。本发明考虑了图像扫描和管道提取算法的局限性，在计算流域时，不仅计算了末端分支，将主干分支也参与计算流量。当一段主干管道附近的区域没有分支管道时，认为此处区域是由主干管道的分支提供流量，避免了有部分管道提取不全的问题。另外，在计算出管道之后，不是单纯的根据距离长和区域生长获得最终结果，而是依据管道本身的粗细和流量，确定流域大小，即在距离的基础上，较粗的管道，供流的区域更大，较细的管道，供流的区域更小。本发明综合考虑了不同冠脉的粗细和层级对心肌组织供血区域大小的不同，使得供血区域的划分更接近人体真实情况。
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公开(公告)号：CN117198514A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311473361.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G16H50/20 , G16H15/00 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06F40/20
Abstract: 本发明涉及医学工程领域，针对易损斑块对主要心血管不良事件的影响以及目前基于图像领域自动识别易损斑块研究的现状，提供了一种基于CLIP模型的易损斑块识别方法和系统。本发明构建的易损斑块识别网络模型在CLIP模型的基础上，引入了BN层和Dropout层分别对文本特征和图像特征做处理，减少了过拟合。另外，考虑到部分易损斑块的特征判断极具主观性，金标准标签易混入噪声，本发明采用bootstrapping loss代替标准的交叉熵损失函数,在bootstrapping loss公式中引入了预测标签，降低了噪声样本的loss值，间接影响了的更新，如果预测值为真实值，则loss为0，正常样本仍可获得有效训练。
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公开(公告)号：CN112561871B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202011442642.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于平扫CT图像的主动脉夹层分割方法和装置，该方法包括以下步骤：从原始平扫CT图像中提取出主动脉图像；对主动脉图像进行径向切片处理，得到多层径向切片图像；根据每一层径向切片图像的不同区域的Hu值差异和面积来确定夹层区域，和/或，根据每一层径向切片图像的主动脉长径来确定夹层区域；以及当至少连续9层径向切片图像存在夹层区域时，将至少连续9层径向切片图像的每一张中的夹层区域分割出来并合并为主动脉夹层图像。本发明基于更安全的平扫CT图像对主动脉夹层进行自动分割，可降低患者的相关费用支出，且有利于推广实施，整个过程不需要人工参与，能够极大地提高临床诊断的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN112561871A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011442642.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于平扫CT图像的主动脉夹层分割方法和装置，该方法包括以下步骤：从原始平扫CT图像中提取出主动脉图像；对主动脉图像进行径向切片处理，得到多层径向切片图像；根据每一层径向切片图像的不同区域的Hu值差异和面积来确定夹层区域，和/或，根据每一层径向切片图像的主动脉长径来确定夹层区域；以及当至少连续9层径向切片图像存在夹层区域时，将至少连续9层径向切片图像的每一张中的夹层区域分割出来并合并为主动脉夹层图像。本发明基于更安全的平扫CT图像对主动脉夹层进行自动分割，可降低患者的相关费用支出，且有利于推广实施，整个过程不需要人工参与，能够极大地提高临床诊断的准确性和效率。
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