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公开(公告)号：CN119048593A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411079276.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 北京科技大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种基于磁共振成像图像的肩部囊肿定位方法及系统，涉及医疗影像处理技术领域，方法包括：获取多张磁共振成像图像；分别构建基于深度学习算法的肱骨头区域目标检测模型和囊肿目标检测模型；将所述磁共振成像图像输入至所述肱骨头区域目标检测模型中进行检测，输出肱骨头区域图像；将所述肱骨头区域图像输入至所述囊肿目标检测模型中进行检测，输出囊肿区域图像；根据所述囊肿区域图像的中心点坐标，通过空间定位算法，确定囊肿的位置。本发明减少了MRI图像受到斑点噪声和回波扰动的影响以及对医生的认知能力和临床经验的依赖，提高了图像质量，使囊肿与正常组织之间的差异变得更加明显，避免了将囊肿与肩袖损伤引起的积液混淆。
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公开(公告)号：CN106419821B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610791593.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京大学第三医院
Abstract: 本发明公开了一种关节镜下测量关节内结构的方法和装置。其中，该方法包括以下步骤，当检测到图像拍摄的触发操作时，通过探入关节内部的关节镜获取目标图像，目标图像包括关节内病变缺损部位和设置于关节内病变缺损部位附近的测量尺；显示目标图像；根据测量尺在目标图像中所指示的像素距离，和测量尺所指示的实际距离，计算目标图像的显示比例尺；根据对关节内病变缺损部位轮廓的描点操作，确定关节内病变缺损部位的轮廓线；根据关节内病变缺损部位的轮廓线和显示比例尺，计算关节内病变缺损部位的轮廓线上的任意两点的实际距离和/或关节内病变缺损部位的面积。该方法对于不规则形状的关节损伤，能使实现移植物与关节损伤精确匹配。
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公开(公告)号：CN106419821A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610791593.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京大学第三医院
CPC classification number: A61B1/317 , A61B1/00009 , A61B1/04 , A61B5/1072 , A61B5/1076 , A61B5/1079 , A61B5/4528 , A61B5/4585 , A61B5/6878 , A61B5/7435 , A61B5/748
Abstract: 本发明公开了一种关节镜下测量关节内结构的方法和装置。其中，该方法包括以下步骤，当检测到图像拍摄的触发操作时，通过探入关节内部的关节镜获取目标图像，目标图像包括关节内病变缺损部位和设置于关节内病变缺损部位附近的测量尺；显示目标图像；根据测量尺在目标图像中所指示的像素距离，和测量尺所指示的实际距离，计算目标图像的显示比例尺；根据对关节内病变缺损部位轮廓的描点操作，确定关节内病变缺损部位的轮廓线；根据关节内病变缺损部位的轮廓线和显示比例尺，计算关节内病变缺损部位的轮廓线上的任意两点的实际距离和/或关节内病变缺损部位的面积。该方法对于不规则形状的关节损伤，能使实现移植物与关节损伤精确匹配。
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公开(公告)号：CN106618671B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN201610908255.7
申请日：2016-10-18
Applicant: 北京大学第三医院
Abstract: 本发明公开了一种用于关节软骨修复的定位导向器及其应用，属于关节软骨修复器械领域。该定位导向器包括实心导向杆及间隙套装在实心导向杆上的空心定位杆，其中，空心定位杆的杆体远端为斜面开口，斜面开口的下端沿空心定位杆的轴向连接一个定位齿。通过设置一个定位齿，便于准确地定位待打通骨道处，避免了因定位不准确多次定位引起的对软骨组织的损伤。通过在空心定位杆的杆体远端设置斜面开口，便于通过关节镜清楚地观察电钻钻头打通骨道的入口位置，以便于准确地打通骨道，同样减轻了对软骨组织的损伤。该定位导向器定位准确，安全性好，可缩短关节软骨修复手术的时间。
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公开(公告)号：CN117727420A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311640893.1
申请日：2023-12-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京医月科技有限公司
IPC: G16H20/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N5/04 , G06T5/70 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，公开了非接触式动静态动作训练辅助方法、装置、设备及介质，方法包括：基于历史动作训练对应的动作图像数据结合预设深度学习模型建立动静态关节点推理模型；实时获取训练者根据预设动作进行训练的动作图像数据；根据动作图像数据通过预设识别算法得到训练者的人体关节点数据；基于动静态关节点推理模型得到动静态特征数据，和人体关节点数据进行数据处理及融合计算，得到实时动作指标数据；将实时动作指标数据与预设动作对应的预设动作指标数据进行比对根据比对结果对训练者动作训练对应的动作进行辅助引导提示。从而能够帮助训练者更好地进行动作训练，进而提高训练效率和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119385640A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411321805.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 北京大学第三医院 , 北京百优华泰医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种带角度的内固定钉定位导向器，包括横握手柄、保护套筒、变向引导套筒、挠性钻孔器和挠性打入器；所述保护套筒固定在横握手柄中；所述变向引导套筒安装在保护套筒的前端，所述变向引导套筒的前端设置有弧形转向的引导套筒段；所述挠性钻孔器或挠性打入器从保护套筒后端装入到变向引导套筒中；所述挠性钻孔器的钻头与钻杆之间带有挠性杆，所述挠性打入器的骨钉连接头与打入杆之间带有挠性杆。该骨钉变向引导固定器结构简单实用，克服了现有的直线型的骨钉引导固定器在关节骨腔中不能变向钻孔、不能变向打入骨钉的缺陷。
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公开(公告)号：CN118415623A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410401596.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 悟通感控(北京)科技有限公司
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明涉及关节角度测量技术领域，具体公开了一种基于电磁传感的关节角度测量装置，包括传感单元、数据处理单元以及上位机显示单元，所述传感单元包括电磁发射模块以及电磁接收模块，所述数据处理单元为微控制器，所述上位机显示单元为计算机，一种基于电磁传感的关节角度测量方法，测量方法包括以下步骤：S1：将电磁发射模块与电磁接收模块分别固定在患者的大腿与小腿上，确保模块与皮肤紧密接触且不影响关节活动，S2：患者活动腿部关节，利用电磁场的变化来感知关节角度的变化，电磁发射模块产生稳定的电磁信号，本发明能够对关节角度高精度测量，提高了测量的准确性和可靠性，结构简单，操作便捷。
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公开(公告)号：CN106618671A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610908255.7
申请日：2016-10-18
Applicant: 北京大学第三医院
CPC classification number: A61B17/17 , A61B17/16 , A61B17/1615
Abstract: 本发明公开了一种用于关节软骨修复的定位导向器及其应用，属于关节软骨修复器械领域。该定位导向器包括实心导向杆及间隙套装在实心导向杆上的空心定位杆，其中，空心定位杆的杆体远端为斜面开口，斜面开口的下端沿空心定位杆的轴向连接一个定位齿。通过设置一个定位齿，便于准确地定位待打通骨道处，避免了因定位不准确多次定位引起的对软骨组织的损伤。通过在空心定位杆的杆体远端设置斜面开口，便于通过关节镜清楚地观察电钻钻头打通骨道的入口位置，以便于准确地打通骨道，同样减轻了对软骨组织的损伤。该定位导向器定位准确，安全性好，可缩短关节软骨修复手术的时间。
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公开(公告)号：CN106344109A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610832451.0
申请日：2016-09-19
Applicant: 北京大学第三医院
IPC: A61B17/17
CPC classification number: A61B17/1739 , A61B2017/564
Abstract: 本发明涉及一种关节软骨损伤修复术的定位导向器，包括关节内定位杆、把手、滑槽、可调节杆和空心定位杆；所述关节内定位杆的一端设置有关节内定位头，所述关节内定位杆的另一端通过所述把手连接所述滑槽，所述滑槽采用弧形滑槽，所述弧形滑槽的圆心落在所述关节内定位头上；所述可调节杆包括与所述弧形滑槽滑动配合的弧形杆和设置在所述弧形杆的一端的连接部件，所述可调节杆通过所述连接部件与所述空心定位杆连接，所述空心定位杆的末端指向所述关节内定位头。本发明可以快速精确定位骨道位置，尤其适用于髌骨软骨修复，可以明显提高手术效率，缩短手术时间，降低患者手术风险，为软骨移植修复术提供器械支持。
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公开(公告)号：CN116703837B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310592019.9
申请日：2023-05-24
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及MRI图像处理技术领域，特别是指一种基于MRI图像的肩袖损伤智能识别方法及装置。一种基于MRI图像的肩袖损伤智能识别方法包括：采集患者数据，对患者数据进行处理，获得训练数据；基于U‑net网络结构和FPN网络结构建立模型，获得待训练肩袖损伤识别模型；采用训练数据，对待训练肩袖损伤识别模型进行训练，获得肩袖损伤识别模型；将待识别MRI图像，输入肩袖损伤识别模型，获得肩袖识别结果。本发明是一种准确、高效的基于MRI图像的肩袖损(56)对比文件US 2018160981 A1,2018.06.14US 2022265233 A1,2022.08.25林枫茗.基于深度学习的脑肿瘤分割算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》.2021,(第2期),E070-577.Pu, Bin等.Mobileunet-fpn: A semanticsegmentation model for fetal ultrasoundfour-chamber segmentation in edgecomputing environments《.IEEE Journal ofBiomedical and Health Informatics》.2022,第26卷(第11期),5540-5550.
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