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公开(公告)号：CN113239951B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110329907.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
IPC: G06F7/00
Abstract: 本申请涉及一种超声乳腺病灶的分类方法、装置及存储介质，方法包括：获取待分类的目标超声乳腺信息；确定目标超声乳腺图像是否为乳腺切面所对应的乳腺图像；若是乳腺切面所对应的乳腺图像则识别病灶区域；将病灶区域分割为n1*n2个数据块；将每个数据块转换为p1*p2*c维的向量数据；将n1*n2个数据块对应的向量数据合并，得到n1n2×p1p2c的二维数据矩阵；根据每个数据块在目标超声乳腺图像中的位置，生成位置对应的位置编码向量，并将位置编码向量添加至二维数据矩阵中，得到的待处理的数据矩阵；将待处理的数据矩阵输入图像分类网络中，得到的目标超声乳腺病灶的病灶性质分类；解决了人工分类时分类效率较低的问题；提高对超声乳腺图像进行分类的准确率及效率。
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公开(公告)号：CN111144163B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN201811301602.5
申请日：2018-11-02
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
IPC: G06V40/14 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
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公开(公告)号：CN111820947B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201910318296.4
申请日：2019-04-19
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种超声心脏反流自动捕捉方法、系统及超声成像设备，在进行心脏部位超声检测时，对检测数据进行心脏反流自动捕捉，包括：获取超声视频；每隔设定的T秒时间，截取前T秒超声视频流分别提取静态特征和动态特征；训练后的卷积神经网络模型根据静态特征和动态特征判断心脏是否存在心脏反流。本应用了本发明的超声设备在连续多普勒或脉冲多普勒模式下扫描心脏时，能够自动检测到心脏反流现象，准确度高具有高灵敏度的特点。
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公开(公告)号：CN110751179B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910882495.8
申请日：2019-09-18
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/774 , G16H30/20
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及超声设备，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行以下步骤：获取超声图像；基于所述超声图像，利用病灶预测模型预测超声图像中的病灶区域及病灶类别；利用预测出的病灶区域，确定与预测出的病灶区域对应的第一目标病灶区域；获取预测出的病灶类别对应的第一目标病灶类别；第一目标病灶区域和第一目标病灶类别为超声图像的病灶信息。对于获取到的超声图像先利用病灶预测模型预测该超声图像中的病灶区域及病灶类别，对病灶信息的获取形成辅助引导，以减轻病灶信息获取的工作量，以得到精确的病灶信息。
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公开(公告)号：CN111292298A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010069727.0
申请日：2020-01-21
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及超声影像处理技术领域，具体涉及一种乳腺癌病理分型确定方法、装置和存储介质。其中，乳腺癌病理分型确定方法包括：获取同一乳腺癌病灶的N条超声信息，所述N条超声信息为在不同角度和/或不同位置处的超声检查信息，所述超声信息为超声图像和/或超声视频，N为大于1的整数；对于每条超声信息，通过分型神经网络确定所述超声信息中的病灶的病理分型；通过聚合神经网络基于确定得到的各个病理分型确定得到最终病理分型。解决了现有技术中获取到的病理分型准确率不高的问题，达到了可以根据不同角度和/或不同位置的多个超声信息来确定病理分型，进而提高确定得到的病理分型的准确率的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111144163A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201811301602.5
申请日：2018-11-02
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的静脉与动脉识别系统，包括：超声图像输入单元，用于输入超声图像，将待识别的超声图像输入神经网络模型进行处理；神经网络模型，用于通过所述神经网络模型从待识别超声图像中获取静脉和动脉的位置信息；超声图像生成单元，根据获取的位置信息区别标记静脉与动脉，并生成含有静脉标记和动脉标记的超声图像。本发明用于对待识别的超声图像中的动脉和静脉进行自动识别，此系统安全高效，能够帮助医生提高诊断准确度，更好地辅助医生进行动脉与静脉的识别，进而进一步辅助医生进行静脉穿刺。
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公开(公告)号：CN109727243A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811633896.1
申请日：2018-12-29
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种自动分析乳腺超声图像，识别乳腺病灶后进行病灶区域轮廓提取及参数计算的方法及系统。本发明使用卷积神经网络来构建识别分类识别及分割提取模型，能够识别出视频或图像中的乳腺病灶区域，并可以自动提取出病灶区域轮廓，并计算出病灶区域的参数。本发明的方法及系统显著提高辅助诊断正确率，大大减少医生的重复操作，且鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN108261208A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611263816.9
申请日：2016-12-30
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种自由M型超声成像系统及方法，步骤如下：S1：超声信号处理得到B型图像；S2：B型图像进行筛选抓取使用者选择的自定义采样线对应的超声B型图像帧，将B型图像自定义采样线的极坐标数据生成M型线数据；S3：根据当前帧图像上的自定义采样线的端点坐标，插值出对应M型线数据的每个点坐标；S4：根据前一帧图像上对应的若干条M型线上所有点的坐标，插值出向前、向后运动矢量场；S5：对经过去除异常值及平滑后的向前、向后运动矢量场进行补偿处理；S6：对补偿后的向前、向后运动矢量场进行双线性插值，插值出M型线的长度。本发明能够更加高效的获得自由M型超声图像，且能够根据使用者的需求进行自由M型超声成像的各种参数设置。
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公开(公告)号：CN113870636A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202010615295.9
申请日：2020-06-30
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗成像技术领域，提供一种超声模拟培训方法，所述方法包括：利用超声探头对检测对象进行扫查；获取所述超声探头相对于所述检测对象的空间位置信息，根据所述空间位置信息确定所述超声探头扫查的扫查部位；根据培训模型获得所述检测对象的扫查部位的超声影像，并将所述超声影像进行显示；至少基于所述超声探头相对于所述检测对象的空间位置信息，根据所述培训模型生成所述超声探头的移动路径，引导所述超声探头基于所述移动路径进行移动扫查，通过本发明超声模拟培训方法，有助于使用者进行超声模拟培训，提高培训效果及效率。
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公开(公告)号：CN113470495A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110696904.2
申请日：2020-11-04
Applicant: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种超声模拟培训方法、装置、存储介质及超声设备，该方法包括：超声探头对检测对象进行扫查；确定超声探头扫查的扫查部位；根据超声探头的扫查部位以及培训模型确定扫查部位的超声影像并显示；生成超声探头的移动路径，引导超声探头基于移动路径进行移动扫查；在引导超声探头移动扫查的过程中，显示扫查引导区；扫查引导区包括第一引导区和第二引导区，第一引导区包括超声探头当前的位置信息和角度信息、目标虚拟探头的位置信息和角度信息、以及操作提示信息；第二引导区包括被检对象、超声探头、移动路径以及目标虚拟探头。通过实施本发明，使得使用者可以进行获取高质量超声影像的训练。
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