公开(公告)号：CN119151943B

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411656517.6

申请日：2024-11-19

Applicant: 卡本(深圳)医疗器械有限公司

Inventor： 邓洋 ,  董丽君 ,  王振林 ,  吴梦麟

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本申请涉及一种安全治疗区域的生成方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括：获取目标对象的病灶区域和病灶区域每一轮廓点各自的单位法向量；将病灶区域的各轮廓点沿着对应的单位法向量移动预设距离，得到各轮廓点移动后的目标点；各轮廓点的移动方向与病灶区域的方向相反；基于各目标点，得到针对病灶区域的安全治疗区域；安全治疗区域用于对目标对象的病灶区域进行布针规划。采用本方法可以降低并发症发生率。

公开(公告)号：CN119672451B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510186013.0

申请日：2025-02-20

Applicant: 卡本(深圳)医疗器械有限公司

Inventor： 张羽 ,  王杉杉 ,  王振林 ,  吴梦麟

IPC: G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/18

Abstract: 本申请涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种击发帧识别方法、装置及设备。方法包括：在接收由图像采集设备按照时序所依次传送的图像帧的过程中，将所接收到的N个连续的图像帧确定为输入数据；其中，N≥2；将输入数据输入至特征提取模块得到N个图像特征；将N个图像特征输入至自注意力模块得到N个注意力向量；将N个注意力向量输入至特征降维模块得到各个图像帧为击发帧的预测概率；将N个预测概率中符合预设标准的预测概率，所对应的图像帧确定为击发帧；本申请能够解决现有的击发帧确定方法存在确定效率低的技术问题。

公开(公告)号：CN119151943A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411656517.6

申请日：2024-11-19

Applicant: 卡本(深圳)医疗器械有限公司

Inventor： 邓洋 ,  董丽君 ,  王振林 ,  吴梦麟

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本申请涉及一种安全治疗区域的生成方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括：获取目标对象的病灶区域和病灶区域每一轮廓点各自的单位法向量；将病灶区域的各轮廓点沿着对应的单位法向量移动预设距离，得到各轮廓点移动后的目标点；各轮廓点的移动方向与病灶区域的方向相反；基于各目标点，得到针对病灶区域的安全治疗区域；安全治疗区域用于对目标对象的病灶区域进行布针规划。采用本方法可以降低并发症发生率。

公开(公告)号：CN119672451A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202510186013.0

申请日：2025-02-20

Applicant: 卡本(深圳)医疗器械有限公司

Inventor： 张羽 ,  王杉杉 ,  王振林 ,  吴梦麟

IPC: G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/18

Abstract: 本申请涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种击发帧识别方法、装置及设备。方法包括：在接收由图像采集设备按照时序所依次传送的图像帧的过程中，将所接收到的N个连续的图像帧确定为输入数据；其中，N≥2；将输入数据输入至特征提取模块得到N个图像特征；将N个图像特征输入至自注意力模块得到N个注意力向量；将N个注意力向量输入至特征降维模块得到各个图像帧为击发帧的预测概率；将N个预测概率中符合预设标准的预测概率，所对应的图像帧确定为击发帧；本申请能够解决现有的击发帧确定方法存在确定效率低的技术问题。

公开(公告)号：CN119991750A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510459824.3

申请日：2025-04-14

Applicant: 卡本(深圳)医疗器械有限公司

Inventor： 王振林 ,  王文进 ,  王杉杉 ,  吴梦麟

IPC: G06T7/30 ,  G06T7/11 ,  G06T5/80 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请提供一种多模态医学图像配准方法、装置、设备及存储介质，涉及医疗器械技术领域，该方法包括：获取初始医学图像集，利用初始化配准网络对初始医学图像集进行初始化训练以生成第一形变场数据以及第二形变场数据，基于第一形变场数据调整第二初始医学图像以生成第一初始配准图像，基于第二形变场数据调整第三初始医学图像以生成第二初始配准图像，融合第一初始配准图像、第二初始配准图像及第一初始医学图像得到融合医学图像，利用分割神经网络对融合医学图像进行分割训练以得到分割结果，根据分割结果计算损失数据以优化第一形变场数据和第二形变场数据，实现训练分割神经网络的同时利用损失数据来优化分割神经网络以及配准网络。

公开(公告)号：CN119477926A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510073479.X

申请日：2025-01-17

Applicant: 卡本(深圳)医疗器械有限公司

Inventor： 王振林 ,  王文进 ,  付逆 ,  王杉杉 ,  吴梦麟

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种联合图像自适应增强的图像分割模型的训练方法、装置及设备，方法包括：将样本超声图像输入至图像处理系统模块，以使图像处理系统模块针对样本超声图像进行图像增强处理后输出样本增强图像；将样本增强图像输入至图像分割模块，以使图像分割模块针对样本增强图像进行图像分割处理后输出预测分割图像；根据预测分割图像确定损失值，根据损失值对模型的模型参数进行更新；本申请能够解决现有的应用神经网络模型针对超声图像进行图像分割的技术中由于有过多人工参与的环节导致输入至神经网络模型的图像质量不稳定以及神经网络模型输出的分割图像的质量比较差的技术问题。