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公开(公告)号：CN116741410A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310622477.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 无锡海斯凯尔医学技术有限公司 , 清华大学 , 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
Abstract: 本发明公开了一种随访信息确定方法、装置、设备和可读存储介质，其中，随访信息确定方法包括获取离体目标组织的超声成像数据和弹性成像数据；从超声成像数据中提取离体目标组织在不同位置处的组成成分信息，得到离体目标组织的成分分布信息，以及从弹性成像数据中提取离体目标组织不同位置处的弹性信息，得到离体目标组织的弹性分布信息；及将成分分布信息和弹性分布信息输入融合模型中，由融合模型输出与离体目标组织相对应的随访信息。可以提高随访信息的获取效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116671996A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310622261.6
申请日：2023-05-30
Applicant: 无锡海斯凯尔医学技术有限公司 , 清华大学 , 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
Abstract: 本申请公开了一种组织检测方法、电子设备。该方法包括：控制影像学检测设备获取待测组织的影像学检测信息；根据影像学检测信息确定待测组织的目标检测区域；控制弹性检测探头对目标检测区域施加压力，在施加压力过程中获取待测组织的准静态弹性成像参数信息；以及当施加压力满足第一压力条件时触发剪切波激励，并追踪剪切波在待测组织中的传播，以获得剪切波成像参数信息；综合准静态弹性成像参数信息和剪切波弹性成像参数信息评估病灶的位置和特性。解决了相关技术中在进行组织检测时，由于难以准确观测组织内部情况，导致检测准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN116721026A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310627320.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 无锡海斯凯尔医学技术有限公司 , 清华大学 , 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
Abstract: 本发明涉及图像优化领域，具体涉及一种图像优化方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取待优化图像；对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，并对待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像；对第一平滑图像和第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像；对第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像；对第二锐化图像进行平滑处理，得到第三平滑图像；对第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像。上述方法保证了得到的优化后的优化图像不仅清晰，噪声少，且亮度合适，保证了优化图像的质量。
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公开(公告)号：CN111821016A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910330003.4
申请日：2019-04-23
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
IPC: A61B18/14
Abstract: 本发明涉及一种电刀、具有其的治疗设备及控制方法和装置，该电刀包括导管组件以及设置于所述导管组件上的球囊，所述导管组件具有连通至所述球囊内腔的连通孔，所述导管组件能够通过该连通孔向所述球囊内腔充入膨胀介质，所述球囊的外表面上设置有能够随所述球囊的胀缩而变形的电极，电极设置于球囊的外表面，因此，电刀在支气管镜介入下一次进入气管，可以进行电刀切割和球囊膨胀两个操作，节省了操作时间，操作安全性也随之提高。尤其是，电极能够随球囊的胀缩而变形，通过控制充入球囊内的膨胀介质的量控制球囊的膨胀速度与程度，即可控制电极与消融组织之间的接触速度与深度，进而实现对气道内狭窄组织的定向切割。
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公开(公告)号：CN116597124A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310381664.6
申请日：2023-04-11
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) , 广州天鹏计算机科技有限公司
IPC: G06V10/10 , A61B1/00 , A61B1/267 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00
Abstract: 本发明属于医疗技术领域，提供了一种基于AI识别纤支镜下气道解剖位置的取图系统，包括，画面截取模块，被配置为截取视频中气道解剖位置自然图片；数据传输模块，被配置为传输所述画面截取模块所截取的气道解剖位置自然图片；AI识别分析模块，被配置为接收所述数据传输模块所传输的图片信息，并分析所述图片信息；本发明相比于现有的人工取图方案，我们提出的方案具有自动化，准确率高等特点，减轻了医疗工作者进行人工取图操作的工作负担，并且，我们提出的方案在一定程度上平衡了输入分辨率、深度和宽度这三个维度，减轻了部署相关系统对于算力的要求，从而降低了成本，提高了相应的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119517328A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411563993.3
申请日：2024-11-05
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) , 上海澳华内镜股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种路径生成方法、系统、设备及可读介质。其中，路径生成方法包括：根据CT图像重建出支气管树3D mask，提取支气管树3D mask的中心线点集并结构化处理获取中心线树，选取支气管镜的导航示意图的绘制起点及目标区域，从目标区域对应的目标节点开始遍历中心线树，逐步回溯目标节点在中心线树中的父节点直至到达绘制起点形成追踪路径，记录所述追踪路径中包括的节点生成追踪数据，并绘制出沿绘制起点至目标区域的导航示意图。通过本方案能够减少手动操作的主观误差，降低手动导航路径规划的时间，快速地自动化路径生成能够显著提高医生的工作效率。
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公开(公告)号：CN119454236A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411563990.X
申请日：2024-11-05
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) , 上海澳华内镜股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于支气管镜视图的气道导航系统及方法，该系统包括：重建模块，通过CT图像重建得到支气管树3D mask；模型构建模块，根据支气管树3D mask得到包括3D支气管树的三维虚拟地图模型；路径提取模块，基于3D支气管树提取从支气管入口至目标部位的所有可能导航路径；路径选定模块，选定一导航路径中为目标导航路径；导航模块，基于可视化的指引路径引导支气管镜沿着三维虚拟地图模型中的目标导航路径移动；导航辅助模块，其将识别到的支气管镜对应的实时部位映射至3D支气管树进行匹配，以实现支气管镜对应的实时部位与目标导航路径动态同步。能够实现在复杂气道网络中可靠方便地导航，有效避免误操作，节约时间和降低操作难度。
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公开(公告)号：CN117821388A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410041532.3
申请日：2024-01-11
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) , 广州呼吸健康研究院
IPC: C12N5/09 , C12N5/071 , C12N15/113 , C12N15/90 , C12N15/867 , C12N15/12 , C07K14/47 , C07K14/82 , A01K67/0271 , A61K49/00 , C12R1/91
Abstract: 本发明提供了一种源于犬原代气道基底干细胞的肺癌细胞株及其应用，属于细胞技术领域。本发明针对TP53、KRAS两种肺癌患者常见突变位点设计gRNA构建敲降载体，同时构建过表达人KRAS G12D的载体，通过慢病毒递送系统对支气管镜下刷检获取的犬气道基底干细胞进行感染和多重基因编辑，构建犬原代气道基底干细胞来源的肺癌细胞株。与犬原代气道基地干细胞系和已知的小鼠肺癌细胞系(A72，CMT167)相比，本发明保护的肺癌细胞株均具有更强的增殖和迁移能力以及较强的成瘤特性。
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公开(公告)号：CN119313934A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411130318.1
申请日：2024-08-16
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) , 上海澳华内镜股份有限公司
Abstract: 本披露公开了用于辅助支气管内镜镜检的方法、系统、电子设备及存储介质。该方法包括：实时获取支气管内镜检查图像；操作第一预先训练的分类器对支气管内镜检查图像进行分类，支气管内镜检查图像包括用于识别至少两个内腔的标志识别信息；响应于分类后的支气管内镜检查图像，获取对支气管内镜检查图像的识别结果，调用用于获取支气管内镜的镜检状况的状态请求；根据状态请求，反馈支气管内镜的实时镜检状况。通过本方案能够利用支气管树模型智能识别出支气管镜当前所在位置，从而辅助医生判断支气管镜的位置并更新，可以防止发生关键位置漏检或者错检其他位置的情况，同时实时评估镜检操作水平、检查图像质量等，以此提升支气管镜检结果的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN117694825A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202211113413.1
申请日：2022-09-14
Applicant: 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心) , 广州呼吸健康研究院(广州呼吸疾病研究所)
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的气管OCT图像识别和分割的方法，其包括：（a）提供针对整个气道的OCT图像；（b）使用第一卷积神经网络得到每张图像中的气管内腔区域；（c）使用第二卷积神经网络得到每张图像的气管壁区域，并将其与气管内腔区域进行合并，得到最终的气管壁分割结果；（d）使用第三卷积神经网络识别疑似分叉图像，通过计算相邻两张图像间气管内腔的几何变化识别关键分叉图像；（e）以关键分叉图像为节点将所有OCT图像分割为5‑10段，并根据该数量段显示气管内腔与气管壁的分割结果。通过使用本发明，医生可以快速对多张OCT图像进行绘图测量，从而使人力成本至少降低90%，同时测量效率至少提升90%。
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