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公开(公告)号：CN119648643A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411684140.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种癌病灶图像数据处理方法、处理系统、电子设备以及计算机可读存储介质，其中，癌病灶图像数据处理方法包括获取癌病灶对应的癌病灶mask；对癌病灶mask进行计算处理，得到癌病灶mask对应的病灶基准点；基于病灶基准点对癌病灶mask进行变换处理，得到癌病灶mask的K视图；基于K视图和癌病灶mask进行计算处理，得到癌病灶表面曲线长径的近似值，解决了现有技术中，通过人工测量方法或者采用临床医生基于计算机断层扫描血管造影影像对癌病灶测量癌病灶长径误差较大、无法在不手术或在术前准确获得癌病灶长径的技术问题。
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公开(公告)号：CN118571428A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410709293.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于CT影像进行胃癌分期和术后生存期预测的方法，所述方法包括：接收CT影像和个人信息；将CT影像和个人信息输入术前后胃癌分期与术后生存期预测模型进行预测得到对应的术前、术后分期预测向量和术后生存期预测向量；根据第一术前分期预测向量、第一术后分期预测向量和第一术后生存期预测向量进行预测记录组装得到对应的第一预测记录；并由第一CT影像、第一个人信息和第一预测记录组成一个对应的第一预测报告并保存。通过本发明可以提高预测实时性和预测效率。
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公开(公告)号：CN118609765A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410709291.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及一种由模型基于前后期CT影像评估胃癌治疗效果的方法，所述方法包括：将胃癌患者治疗前、后的CT影像作为对应的前期CT影像和后期CT影像；将前、后期CT影像输入疗效评估和前后期特征比对模型进行治疗效果评估和治疗前后特征比对得到对应的疗效预测结果和特征比对结果。通过本发明既可以提高评估效率也可以提高评估准确度。
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公开(公告)号：CN118506007A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410709289.8
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 北京安德医智科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例涉及一种对CT影像进行胃癌病灶语义分割和区域勾画的方法，所述方法包括：构建第一分割模型；并构建三类位姿的胃癌CT影像数据集训练第一分割模型得到三组模型参数；模型训练结束后接收第一CT影像、第一影像位姿；并根据第一影像位姿和三组模型参数配置第一分割模型；并对第一CT影像进行特征图预处理；并按三维滑窗切片方式对第一特征图进行切片；并将各个第一切片特征图输入第一分割模型进行胃癌病灶语义分割；并对得到的所有第一切片语义分割图按对应的切片位置进行拼接得到第一语义分割图；并基于第一语义分割图和第一CT影像进行胃癌病灶区域勾画显示处理。通过本发明可以提高胃癌病灶的识别效率、识别精度和识别准确度。
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公开(公告)号：CN114638878B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210272944.9
申请日：2022-03-18
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种基于深度学习的二维超声心动图管径检测方法及装置、电子设备和存储介质。通过将二维超声心动图待测图像输入至训练好的关键点检测网络中，输出关键点坐标，根据关键点坐标和待测图像的参数计算出待测血管的实际径长。本公开所述方法可以实现二维超声心动图血管内径的全自动测量，不需要提前指定血管区域，无需人工干预。并且，由于关键点检测网络可以将关键点置信度热力图转化为关键点坐标进行输出，既保证了空间泛化性，又降低了精度损失，提升了准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118334440A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410515492.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06T7/00 , G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于CT影像进行M期分类预测的处理方法和装置，所述方法包括：基于U‑Net模型构建第一、第二语义分割模型；并基于一类机器学习分类模型构建第一预测模型；并基于一类深度学习分类模型构建第二预测模型；对第一、第二语义分割模型以及第一、第二预测模型进行训练；四类模型训练结束后，接收CT影像和预测模式；若预测模式为第一模式则根据CT影像以及第一、第二语义分割模型和第一预测模型进行预测；若预测模式为第二模式则根据CT影像以及第一、第二语义分割模型和第二预测模型进行预测；并将得到的预测类型输出。通过本发明可以提高预测实时性和预测效率。
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公开(公告)号：CN115272374B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210924377.0
申请日：2022-08-01
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/055
Abstract: 本公开涉及一种心脏磁共振影像的心室分割方法和装置，所述方法包括：获取待处理心脏磁共振影像及待处理心脏磁共振影像中各图像对应的元数据；通过短轴分割模型，对第一短轴电影图像进行分割，得到短轴分割结果；通过长轴分割模型，对第一长轴电影图像进行分割，得到长轴分割结果；根据第一短轴电影图像对应的元数据及第一长轴电影图像对应的元数据，确定第一短轴电影图像与第一长轴电影图像之间的相交线；根据相交线及长轴分割结果，对短轴分割结果进行优化，得到心室分割结果。通过本公开实施例的方法，利用关联定位和长轴电影图像的分割结果，对短轴电影图像的分割结果进行优化，得到准确的心室分割结果。
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公开(公告)号：CN114638878A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210272944.9
申请日：2022-03-18
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种基于深度学习的二维超声心动图管径检测方法及装置、电子设备和存储介质。通过将二维超声心动图待测图像输入至训练好的关键点检测网络中，输出关键点坐标，根据关键点坐标和待测图像的参数计算出待测血管的实际径长。本公开所述方法可以实现二维超声心动图血管内径的全自动测量，不需要提前指定血管区域，无需人工干预。并且，由于关键点检测网络可以将关键点置信度热力图转化为关键点坐标进行输出，既保证了空间泛化性，又降低了精度损失，提升了准确率。
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公开(公告)号：CN115272374A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210924377.0
申请日：2022-08-01
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种心脏磁共振影像的心室分割方法和装置，所述方法包括：获取待处理心脏磁共振影像及待处理心脏磁共振影像中各图像对应的元数据；通过短轴分割模型，对第一短轴电影图像进行分割，得到短轴分割结果；通过长轴分割模型，对第一长轴电影图像进行分割，得到长轴分割结果；根据第一短轴电影图像对应的元数据及第一长轴电影图像对应的元数据，确定第一短轴电影图像与第一长轴电影图像之间的相交线；根据相交线及长轴分割结果，对短轴分割结果进行优化，得到心室分割结果。通过本公开实施例的方法，利用关联定位和长轴电影图像的分割结果，对短轴电影图像的分割结果进行优化，得到准确的心室分割结果。
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公开(公告)号：CN118334439A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410515491.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/10 , G06V10/82 , G06T7/00 , G16H50/20
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于CT影像进行N期分类预测的处理方法和装置，所述方法包括：接收CT影像和预测模式；基于第一语义分割模型对CT影像进行胃部肿瘤病灶区域点和胃周淋巴结区域点语义分割；预测模式为第一模式时根据语义分割图和CT影像对胃部肿瘤病灶区域以及所有胃周淋巴结区域的影像组学特征进行提取得到病灶特征集和淋巴特征集合，并基于第一预测模型根据病灶特征集和淋巴特征集合进行N期分类预测；预测模式为第二模式时根据语义分割图和CT影像进行胃部肿瘤病灶及胃周淋巴结区域图合成，并基于第二预测模型根据合成图进行N期分类预测型；并输出对应的预测类型。通过本发明可以提高预测实时性和预测效率。
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