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公开(公告)号：CN117274506A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311543061.8
申请日：2023-11-20
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G06T17/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种导管下介入目标场景的三维重建方法及系统，包括以下步骤：获取术前影像，通过影像三维重建，得到一组三维暂态场景；通过第一神经网络对一组三维暂态场景进行时序间动态规律性的深度学习，得到三维动态场景；再通过第二神经网络对所述三维暂态场景的暂态属性与介入目标位点进行深度学习，得到目标映射关系；在介入时间点处通过目标映射关系以及三维动态场景，得到介入时间点处的三维目标场景。本发明实现在导管介入手术直接介入到达治疗位点，同时有效的在手术时规避血管脏器运动对病灶造成遮挡或与病灶接触所导致被手术热量波及造成血管脏器损伤。
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公开(公告)号：CN116664659A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310436064.5
申请日：2023-04-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明实施例涉及图像或视频识别或理解技术领域，公开了一种测量主动脉夹层血管造影真假腔直径的方法及系统。其中，一种测量主动脉夹层血管造影真假腔直径的方法，包括如下步骤：①获取图像：从系统中获取主动脉夹层位置的CT血管造影图集，并按序缓存，以首个图像为当前图像；②提取特征；③对比类型库；④检查完成；⑤汇总完成。本发明能通过图像几何特征处理技术解决真假腔识别及直径测量的问题，效率高、计算量小、成本较低，能很好的适应主动脉夹层这种危急重症病患时间紧迫、多层螺旋CT血管造影图像较多、实践中医院工作量过饱和三大难处存在前提下测量真假腔直径的现实需求，尤其适用于硬件性能较差、无法满足大量运算的场合。
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公开(公告)号：CN115375560B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210868669.7
申请日：2022-07-22
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G06T5/00 , G06T7/00 , G06T3/40 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及稀疏视图3D‑DSA成像技术领域，公开了一种3D‑DSA图像的重建方法，所述方法包括以下步骤：S1，采集基于微血管的2D‑DSA图像，对所述2D‑DSA图像进行预处理；S2，将预处理后的所述2D‑DSA图像以及对应的相机参数输入至训练好的3D‑DSA重建网络中，获得重建的3D‑DSA图像。此外，本发明还公开了一种血管3D‑DSA图像的重建系统，本发明的3D‑DSA图像的重建方法及系统，通过极少的2D图像便可以有效地重建多尺度人类脑血管系统，不仅可以确保重建图像的质量，还能够显著降低病人所承受的辐射剂量。
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公开(公告)号：CN115761109A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202111018920.2
申请日：2021-09-01
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及生物医学成像技术领域，公开了一种运用于三维光声成像的深度学习图像重建方法，包括求二阶偏导数、可训练的卷积核、多尺度特征编码、上下文提取、多尺度特征解码。本发明具有以下优点和效果：与其他的深度学习方法相比，本发明所提出的图像重建方法具有以下优点：(1)3D PAI中最佳重建和分割结果。(2)具备超强泛化能力，又称迁移学习能力。本发明仅利用内源性小动物PAI的训练模型就可以重建和分割人体乳房光声图像和宽视场外源光声图像。这是第一次在3D成像的超密集和宽视野血管网络中进行高质量的重建和分割。这种提出的高保真重建和分割技术将加速光声成像在临床应用和基础研究中的转化。
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公开(公告)号：CN115751113A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211370351.2
申请日：2022-11-03
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明涉及学科评估技术领域，尤其是一种可调节高度和角度的分析装置，包括底座，所述底座上通过调节机构连接有连接座，所述连接座上通过轴承转动连接有转轴，所述转轴上固定连接有固定块，所述固定块上固定连接有分析装置，所述转轴上固定连接有齿轮，所述齿轮上相啮合有齿条，所述齿条通过移动机构进行驱动。以本发明便使用者根据自身的使用需求对分析装置进行调节，增加了装置的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115430065A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210998965.9
申请日：2022-08-19
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: A61N5/10
Abstract: 本发明公开了一种放射性粒子介入治疗肿瘤的手术机器人系统，具备前推导入装置、分区装载机构、植入针筒、自调整架和限定支撑结构，前推导入装置用于将放射性粒子导入人体内肿瘤周侧，分区装载机构用于装载肿瘤放射性粒子植入治疗手术所需的放射性粒子；自调整架用于带动前推导入装置进行位置和角度调节。本发明设置限定支撑结构，对初次注射过程中推进的放射性粒子的数量进行控制，精准控制每次注射过程中推进的放射性粒子的数量，保证了初次注射穿刺通道内放射性粒子的最终放射治疗效果；另外通过自调整架带动前推导入装置做转动和位移运动实现对前推导入装置的自动穿刺定位，实现本发明的精准微创治疗，提高了手术准确性和安全性。
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公开(公告)号：CN115393417A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210848501.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种测量冠状动脉造影图像血管直径的方法，利用LSTM神经网络基于样本对象在单个心律周期内的血管直径时序序列进行模型训练得到血管直径预测模型；获取目标对象的现时冠状动脉造影图像序列，并利用图像直径测量模型提取出所述现时冠状动脉造影图像序列的血管直径作为现时血管直径序列，将现时血管直径序列输入至血管直径预测模型得到目标对象血管直径的将来预测值。本发明构建血管直径预测模型，可实现目标对象冠状动脉血管直径状况的提前掌控，能够用于对冠状动脉血管的整体情况进行预判，实现心肌桥血管异常的定量化解剖学评估和功能性评估，准确度更高，具有较高的临床使用价值。
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公开(公告)号：CN115375560A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210868669.7
申请日：2022-07-22
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明涉及稀疏视图3D‑DSA成像技术领域，公开了一种3D‑DSA图像的重建方法，所述方法包括以下步骤：S1，采集基于微血管的2D‑DSA图像，对所述2D‑DSA图像进行预处理；S2，将预处理后的所述2D‑DSA图像以及对应的相机参数输入至训练好的3D‑DSA重建网络中，获得重建的3D‑DSA图像。此外，本发明还公开了一种血管3D‑DSA图像的重建系统，本发明的3D‑DSA图像的重建方法及系统，通过极少的2D图像便可以有效地重建多尺度人类脑血管系统，不仅可以确保重建图像的质量，还能够显著降低病人所承受的辐射剂量。
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公开(公告)号：CN114998200A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210438073.3
申请日：2022-04-25
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于影像数据构建高个体辨识力的脑功能网络方法，包括以下步骤：步骤S1、基于一组参照脑影像数据得到群体共性脑影像数据分量和共性率，以及群体个性脑影像数据分量和群体个性脑影像数据分量的个性率；步骤S2、得到个体共性脑影像数据分量以及个体共性脑影像数据分量的共性率，共性惩罚率，得到个体个性脑影像数据分量的个性奖励率；步骤S4、基于所述共性惩罚率和个性奖励率将个体脑影像数据构建为基础个体脑功能网络，并得到表征高个体辨识力的目标个体脑功能网络。本发明实现在个体化识别时降低共性特征的对相似度识别的干扰，从有限的功能磁共振成像数据得到尽可能高个体辨识力的影像特征或者指标，提高个体化识别的精度。
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公开(公告)号：CN114926388A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210227144.5
申请日：2022-03-08
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
Abstract: 本发明公开了一种用于新冠肺炎病灶识别的CT图像处理方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、依次将一组新冠肺炎确诊患者在新冠肺炎确诊阶段且包含新冠肺炎病灶的肺部CT图像标记为确诊CT图像，以及在新冠肺炎未确诊阶段且不包含新冠肺炎病灶的肺部CT图像标记为未确诊CT图像；步骤S2、将确诊CT图像和未确诊CT图像分别沿横向中轴线和纵向中轴线均分割为四个局部图像，依次统计未确诊CT图像中每个局部图像的潜在发生率。本发明利用新冠肺炎确诊患者的确诊CT图像和未确诊CT图像进行模型训练，实现通过未确诊CT图像预测出未确诊患者患新冠肺炎疾病的患病概率和病灶的高发区域，以实现对新冠疾病的提前预警。
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