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公开(公告)号：CN114822746A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210518393.X
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种冠心病筛查模型的构建方法，包括：对一组对象的心脏超声切面图像进行心肌做功分析，获取心肌做功参数；将所述一组对象的基本检查信息和所述心肌做功参数作为神经网络模型的输入，获得冠心病筛查模型；将所述一组对象的诊断结果作为标准来修正所述冠心病筛查模型。采用准确性优于斑点追踪的心肌做功分析，并将获得的心肌做功参数与基本检查信息融合，通过神经网络构建智能的冠心病筛查模型，进一步根据冠状动脉造影的诊断结果进行修正。通过构建的冠心病筛查模型可用于冠心病的筛查。该筛查方法与负荷超声心动图检查相比，更简便易行、更适合在临床进行应用；与斑点追踪相比，具有更高的准确性、特异性和敏感性。
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公开(公告)号：CN115565667A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211184912.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种CTO介入治疗成功率的预测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取病变心脏的冠脉CTA图像；利用预先训练的血管分割模型，确定所述冠脉CTA图像的血管分割掩膜；接收用户输入的PCI预介入位置，并基于所述PCI预介入位置对所述冠脉CTA图像进行裁剪，得到裁剪图像；将所述血管分割掩膜和所述裁剪图像输入预先训练的特征提取模型，以获取所述冠脉CTA图像对应的影像特征；提取所述血管分割掩膜和所述裁剪图像对应的影像组学特征；将所述影像特征和所述影像组学特征输入预先训练的成功率预测模型，以获取对所述病变心脏进行PCI手术的预测成功率。本申请仅需用户输入PCI预介入位置即可自动、快速、准确地预测出PCI手术的成功率。
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公开(公告)号：CN116649994B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202310646594.2
申请日：2023-06-01
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种CTA与DSA图像智能融合方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取患者冠脉的二维图像和三维图像，所述二维图像为数字减影血管造影图像，所述三维图像为计算机断层摄影血管造影重建图像；确定所述患者处于预设体位时，所述二维图像的投射角度；将所述三维图像进行体位校正处理，得到所述患者处于所述预设体位时冠脉的第一图像；基于所述二维图像、所述投射角度以及所述第一图像进行配准融合，得到二维的融合图像；对所述融合图像进行展示。本公开通过对患者冠脉的二维和三维图像进行配准融合，能够通过融合图像展示完全闭塞病变和斑块性质信息，辅助医生进行冠状动脉病变诊断并规划介入路径，提高治疗成功率，改善患者预后。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117173706A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310981980.7
申请日：2023-08-04
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
IPC: G06V30/14 , G06V30/148 , G16H15/00
Abstract: 本公开涉及一种核医学影像报告文本识别方法、装置、设备及介质。其中，核医学影像报告文本识别方法包括：对目标报告进行区域识别处理，得到第一目标区域和第二目标区域；对第一目标区域的图像进行第一文本识别，得到对应的第一文本结果；对第二目标区域的图像进行第二文本识别，得到对应的第二文本结果；根据第一文本结果和第二文本结果，生成对应的结果分析报告。根据本公开实施例，能够提高文本识别精度，提高工作效率，减少漏诊误诊的情况。
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公开(公告)号：CN116778515A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310728173.4
申请日：2023-06-19
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
IPC: G06V30/413 , G06V30/418 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种图像识别方法、系统、电子设备和存储介质。所述图像识别方法包括：对待处理图像进行图像矫正处理得到正向图像；通过光学字符识别对正向图像进行图像识别，得到图像数据信息；基于预设算法对图像数据信息进行数据匹配提取，得到具有结构化数据的文档信息。
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公开(公告)号：CN116649994A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310646594.2
申请日：2023-06-01
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
IPC: A61B6/00
Abstract: 本公开涉及一种CTA与DSA图像智能融合方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取患者冠脉的二维图像和三维图像，所述二维图像为数字减影血管造影图像，所述三维图像为计算机断层摄影血管造影重建图像；确定所述患者处于预设体位时，所述二维图像的投射角度；将所述三维图像进行体位校正处理，得到所述患者处于所述预设体位时冠脉的第一图像；基于所述二维图像、所述投射角度以及所述第一图像进行配准融合，得到二维的融合图像；对所述融合图像进行展示。本公开通过对患者冠脉的二维和三维图像进行配准融合，能够通过融合图像展示完全闭塞病变和斑块性质信息，辅助医生进行冠状动脉病变诊断并规划介入路径，提高治疗成功率，改善患者预后。
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公开(公告)号：CN114298193A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111570816.4
申请日：2021-12-21
Applicant: 科亚医疗科技股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本申请涉及基于分割网络的血管斑块检测装置和方法，该装置包括：预处理模块，用于对血管图像进行预处理；特征提取模块，包括编码器和解码器，编码器用于对经预处理的血管图像进行下采样，解码器用于对经下采样的血管图像进行上采样，通过上采样弥补下采样过程中丢失的信息；以及分类网络模块，用于基于上采样后的血管图像输出血管图像有无斑块的结果。根据本申请的方案，在分割网络中使用3D卷积核，可以很好的学习到层间信息；通过上采样弥补下采样过程中丢失的信息，有利于降低斑块漏检的概率；下采样的每一层和上采样的相应层之间有跨层链接，能够更准确地检测血管；此外，在对分割网络进行训练的过程中添加分割分支，进一步提高检测精度。
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公开(公告)号：CN119693709A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411821148.1
申请日：2024-12-11
Applicant: 北京医院 , 北京术析科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06T7/10 , G16H30/00
Abstract: 本申请涉及一种头部中矢面的识别方法、装置及系统。该识别方法从头部3D医学图像中选择不少于两种核心组织和/或左右对称组织，核心组织以头部中矢面上的点为形心点，左右对称组织以头部中矢面上的点为对称点；基于第一学习网络对所选的核心组织和/或左右对称组织进行分割并生成对应的3D分割掩模；基于核心组织的3D分割掩模确定其在各图像层的形心点，基于左右对称组织的3D分割掩模确定其在各图像层的对称点；基于各个组织的形心点/对称点点云集合，利用曲面拟合算法进行多轮曲面拟合以得到最终的头部中矢面。本申请能够在不过度依赖图像质量、单一组织分割质量和可能产生精度误差的对称性计算的情况下，实现头部中矢面的精确和稳健识别。
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