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公开(公告)号：CN119153031B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411627537.0
申请日：2024-11-14
Applicant: 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
Abstract: 本发明涉及放射治疗的技术领域，更具体地，涉及一种基于肿瘤靶区距离权重的体表配准方法及系统，在搜索实时点云获得点对集合的过程引入权重模型，使得点对中对应点的距离均方误差更加聚焦在距离等中心点周围的对应点的误差，在变换矩阵的计算过程引入权重模型，使得计算出来的变换矩阵更加能反映靶区周围体表点云的刚性变换，距离等中心点较近的区域权重较大，距离等中心点较远的区域权重较小，使得距离等中心点距离较远的区域形变点云对配准结果影响较小，即等中心点附近区域实时点和参考点趋于重合，不受远离等中心点的点云的影响。
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公开(公告)号：CN116802686A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202280007558.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
IPC: G06T7/33
Abstract: 本申请公开了一种ROI区域关联及标注方法，方法包括：获取当前扫描到的检测对象的实时表面轮廓点集；获取检测对象的参考表面轮廓点集，参考表面轮廓点集为对摆位标准的检测对象扫描得到的表面轮廓点集；对参考表面轮廓点集和实时表面轮廓点集进行位姿关联计算，得到关联变换矩阵；根据关联变换矩阵对实时表面轮廓点集进行变换，生成变换轮廓点集；确定参考表面轮廓点集的第一ROI区域，并将第一ROI区域迁移变换到变换轮廓点集上，生成第二ROI区域；根据关联变换矩阵，对包含第二ROI区域的变换轮廓点集进行逆变换，生成目标轮廓点集。通过本申请，可依据参考表面轮廓点集和第一ROI区域，实现ROI区域在实时表面轮廓点集上的自动标注。
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公开(公告)号：CN112463388A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011430585.2
申请日：2020-12-09
Applicant: 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多线程的SGRT数据处理方法及装置，应用于装有GPU内核的数据处理系统，所述方法包括：在接收到待处理数据时，将所述待处理数据分别划分成多个最小待处理数据块；获取所述多个最小待处理数据块的处理数量和每个待处理数据块的处理容量；按照所述处理容量生成对应的运行线程，得到多个运行线程；确定所述多个最小待处理数据块的处理顺序，按照所述处理顺序将所述多个运行线程发送至所述GPU内核，以使所述GPU内核按照所述处理顺序分别并行处理所述多个最小待处理数据块。本发明可以实现GPU内核的串联并行运算，从而提高数据的处理效率。
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公开(公告)号：CN118059396A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311872707.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 武汉大学中南医院 , 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗定位的技术领域，更具体地，涉及一种激光定位线追踪方法及追踪系统，将待检测图像输入到目标检测模型中即可自动识别得到手描线感兴趣区域和激光定位线感兴趣区域，对手描线感兴趣区域和激光定位线感兴趣区域进行数据处理得到水平线段和垂直线段的坐标信息，再映射回对应的待检测图像；基于手描线垂直线和水平线的坐标信息以及激光定位线垂直线和水平线的坐标信息即可得到治疗床的移动参数，治疗床根据移动参数自动对位。本发明自动识别手描线和激光定位线的位置并计算手描线和激光定位线之间的平移和旋转误差，并控制治疗床自动摆位，减小治疗床位置误差，提高摆位效率，满足精准放疗的要求。
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公开(公告)号：CN114699661A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210493439.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
Abstract: 本申请公开了以一种位姿关联确定及显示方法，包括：获取被引导人的标准表面轮廓点集和当前表面轮廓点集；对当前表面轮廓点集和标准表面轮廓点集进行区域分割，并对分割后的每一区域进行对应位姿关联计算，生成每一区域的重叠表面轮廓点集；确定重叠表面轮廓点集中构成标准表面轮廓点集的各第一特征点与构成当前表面轮廓点集的第二特征点间的唯一对应关系，以及对应的第一特征点相对于第二特征点的相对位置量；根据相对位置量，确定当前表面轮廓点集中每一第二特征点的显示方式。本申请根据第二特征点的相对位置量，以不同显示方式进行显示，以实现直观提示被引导人，达到快速有效地引导进行摆位调整，避免耗费大量时间精力的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112465795A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011426607.8
申请日：2020-12-09
Applicant: 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种体表追踪方法，包括：采集大量的第一点云数据，将第一点云数据进行标注处理、数据增强处理后得到的点云数据作为训练数据；搭建点云分割网络和深度学习训练环境，将训练数据加载到点云分割网络和深度学习训练环境中进行迭代训练和优化，得到最优点云数据分割模型；采集第二点云数据，对第二点云数据进行体素栅格下采样处理，得到待分割点云数据；利用最优点云数据分割模型对待分割点云数据进行数据分割处理，得到人体体表点云数据。本发明实施例通过对第一点云数据进行标注、数据增强处理，得到训练数据，能够有效增加训练样本的数量，有效地提升模型的鲁棒性，进而提高体表追踪的效果。
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公开(公告)号：CN120000240A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510459622.9
申请日：2025-04-14
Applicant: 华中科技大学 , 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
IPC: A61B6/00 , A61B6/50 , A61N5/10 , G16H20/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T19/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本发明涉及一种实时靶区追踪和动态调控方法及其系统，方法包括基于4DCT重建数据和三维点云体表轮廓数据得到相位预测模型；根据所述相位预测模型输出的结果和4DCT重建数据得到二阶段模型；叠加相位预测模型和二阶段模型，融合得到靶区预测模型；获取实时的体表轮廓数据和呼吸信号；将所述体表轮廓数据和呼吸信号输入至靶区预测模型，所述靶区预测模型预测体内靶区的当前位置；根据体内靶区的当前位置计算加速器治疗床目标位姿并令加速器治疗床转换至目标位姿。通过靶区预测模型，实时输入数据就可以得到实时的体内的靶区位置，能够实时响应靶区的动态变化，实现动态调控。而靶区预测模型是通过基于4DCT重建数据进行建模，预测结果精确度高。
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公开(公告)号：CN119606399A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411409541.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
Abstract: 本发明涉及4D‑CT图像技术领域，更具体地，涉及一种4D‑CT图像重建方法。呼吸曲线的获取是利用3D扫描设备的三维图像体表数据得到的，无需再使用额外的设备采集呼吸运动信息，操作更加的简单，患者也不会因佩戴额外呼吸设备而感到不适，提高了患者了体验，也简化了医生的操作流程，在一定程度上减小了操作误差；而且，对于胸腹部的放疗，在采集呼吸数据的过程中，可以根据患者所需放疗的位置进行采集，选取的感兴趣ROI直接选在放疗区域，这样可以使得获取的呼吸相位信息更加的贴合待放疗区域的起伏运动，靶区的设置能够更加精确，有助于减少靶区外放边界，提高靶区受照剂量，降低对正常组织的毒副作用，从而提高了放疗的精度。
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公开(公告)号：CN119153031A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411627537.0
申请日：2024-11-14
Applicant: 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
Abstract: 本发明涉及放射治疗的技术领域，更具体地，涉及一种基于肿瘤靶区距离权重的体表配准方法及系统，在搜索实时点云获得点对集合的过程引入权重模型，使得点对中对应点的距离均方误差更加聚焦在距离等中心点周围的对应点的误差，在变换矩阵的计算过程引入权重模型，使得计算出来的变换矩阵更加能反映靶区周围体表点云的刚性变换，距离等中心点较近的区域权重较大，距离等中心点较远的区域权重较小，使得距离等中心点距离较远的区域形变点云对配准结果影响较小，即等中心点附近区域实时点和参考点趋于重合，不受远离等中心点的点云的影响。
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公开(公告)号：CN119152197A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411630566.2
申请日：2024-11-15
Applicant: 广州科莱瑞迪医疗器材股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06T7/00 , G06T7/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，提出一种体表三维点云目标区域提取方法及系统，其中，所述方法包括以下步骤：对配置有开窗膜片的目标患者体表进行三维扫描和拍摄，得到目标患者体表的三维点云数据和二维图像；基于所述三维点云数据与所述二维图像构建映射关系；将所述二维图像输入图像分割模型中，得到二维图像中关于膜片开窗区域外轮廓的ROI识别结果；遍历所述三维点云数据中的三维点，基于映射关系将三维点映射到一二维图像的二维点上，并判断其是否位于二维图像所在视角的ROI识别结果内，若是，则将该三维点#imgabs0#加入目标区域集合，否则对下一三维点进行判断；完成遍历后，将所述目标区域集合作为目标区域提取结果输出。
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