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公开(公告)号：CN116758087A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311055663.9
申请日：2023-08-22
Applicant: 邦世科技(南京)有限公司 , 江苏世钰智能医疗科技有限公司 , 山东世钰智能医疗科技有限公司
Abstract: 本申请提供的一种腰椎CT骨窗侧隐窝间隙检测方法及装置，属于图像处理领域，该方法包括：获取骨窗图像数据，对所有的骨窗图像进行层间插值，重构后得到CT的矢状位图像；选择带有第三节锥体的所有图像中心的骨窗图像中椎体在Y轴上最长时x轴的坐标确定为矢状位的层面；并计算腰椎参数、获得椎骨分割结果和重构角度；根据骨窗中的标签信息确定其包含目标椎骨的骨窗层数区间；根据重构角度对腰椎参数和椎骨分割结果旋转，获得重构图像；对重构图像进行3D组合后进行关键点和关键位置侧隐窝间隙的数值检测。本申请通过对CT图像进行重建，对椎体平扫检测中无法平行观察椎体结构的弊端进行弥补，提高图像中特征的辨识度，进一步提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118864484B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411369885.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 江苏世钰智能医疗科技有限公司 , 山东泽普医疗科技有限公司 , 邦世科技(南京)有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种腰椎CT骨性侧隐窝区图像强逻辑重建模型训练方法及装置，属于图像处理技术领域，包括：S1、获取包括骨窗的腰椎CT平扫数据；S2、提取骨窗的dicom数据，并转化为二维的png图像；S3、对png图像进行标注，获得标注后的json文件；S4、使用域适应模型对数据进行训练；训练过程分为预训练阶段和领域自适应训练阶段；预训练阶段利用源域数据训练一个在源域上表现最好的模型作为预训练模型；领域自适应训练阶段利用预训练模型对源域数据和目标域数据进行联合训练，利用目标域数据进行验证。本发明能够对腰椎CT骨性侧隐窝区图像进行旋转校正。
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公开(公告)号：CN117237365A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311523518.9
申请日：2023-11-16
Applicant: 江苏世钰智能医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T3/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种腰椎CT盘黄间隙检测方法，属于图像数据处理领域，包括：获取输入图像数据；提取输入图像数据的特征信息tf1、tf2、tf3、tf4，以及ts1、ts2、ts3、ts4和ts5；对ts5循环四次解码，四次解码结果分别与ts4、ts3、ts2和ts1融合，再分别与tf4、tf3、tf2和tf1融合，输出融合特征图像；将融合特征图像进行解码、降维，设置特征图通道数为num_classes，生成重建图；根据重建图对椎间盘区域进行选择和旋转重建；基于旋转重建的椎间盘区域进行盘黄间隙检测。本申请通过不同维度特征处理和融合，包含更多信息，因此不需要医生进行手动调节以及额外的扫描，即可获取腰椎CT盘黄间隙的相关信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116797597A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311048201.4
申请日：2023-08-21
Applicant: 邦世科技(南京)有限公司 , 江苏世钰智能医疗科技有限公司 , 山东世钰智能医疗科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于三阶段全网络的脊柱退行性疾病全检测方法及系统，属于图像处理领域，该方法包括：对腰椎矢状位MRI图像的标注；对标注数据处理，依次获得椎间盘的目标检测数据、关键点测数据、目标形态数据；根据椎间盘的目标形态数据进行椎间盘退变分级，包括：根据预设的受损定义判断是否结构受损，若结构受损则标注6级，否则根据椎间盘的目标形态数据标注为1级~5级；根据退变分级结果确定椎间盘检测结果。本申请通过三个阶段检测的全连接神经网络，支持全脊椎和所有种类的医疗影像，提高病灶辨识度，使得人工智能检测准确。同时通过各个级别边界明确的评价指标，为放射科医生提供更好的参考指标，也为深度学习技术的应用提供更好的基础。
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公开(公告)号：CN118864484A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411369885.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 江苏世钰智能医疗科技有限公司 , 山东泽普医疗科技有限公司 , 邦世科技(南京)有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种腰椎CT骨性侧隐窝区图像强逻辑重建模型训练方法及装置，属于图像处理技术领域，包括：S1、获取包括骨窗的腰椎CT平扫数据；S2、提取骨窗的dicom数据，并转化为二维的png图像；S3、对png图像进行标注，获得标注后的json文件；S4、使用域适应模型对数据进行训练；训练过程分为预训练阶段和领域自适应训练阶段；预训练阶段利用源域数据训练一个在源域上表现最好的模型作为预训练模型；领域自适应训练阶段利用预训练模型对源域数据和目标域数据进行联合训练，利用目标域数据进行验证。本发明能够对腰椎CT骨性侧隐窝区图像进行旋转校正。
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公开(公告)号：CN117237365B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311523518.9
申请日：2023-11-16
Applicant: 江苏世钰智能医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T3/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种腰椎CT盘黄间隙检测方法，属于图像数据处理领域，包括：获取输入图像数据；提取输入图像数据的特征信息tf1、tf2、tf3、tf4，以及ts1、ts2、ts3、ts4和ts5；对ts5循环四次解码，四次解码结果分别与ts4、ts3、ts2和ts1融合，再分别与tf4、tf3、tf2和tf1融合，输出融合特征图像；将融合特征图像进行解码、降维，设置特征图通道数为num_classes，生成重建图；根据重建图对椎间盘区域进行选择和旋转重建；基于旋转重建的椎间盘区域进行盘黄间隙检测。本申请通过不同维度特征处理和融合，包含更多信息，因此不需要医生进行手动调节以及额外的扫描，即可获取腰椎CT盘黄间隙的相关信息。
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公开(公告)号：CN116797597B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311048201.4
申请日：2023-08-21
Applicant: 邦世科技(南京)有限公司 , 江苏世钰智能医疗科技有限公司 , 山东世钰智能医疗科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于三阶段全网络的脊柱退行性疾病全检测方法及系统，属于图像处理领域，该方法包括：对腰椎矢状位MRI图像的标注；对标注数据处理，依次获得椎间盘的目标检测数据、关键点测数据、目标形态数据；根据椎间盘的目标形态数据进行椎间盘退变分级，包括：根据预设的受损定义判断是否结构受损，若结构受损则标注6级，否则根据椎间盘的目标形态数据标注为1级~5级；根据退变分级结果确定椎间盘检测结果。本申请通过三个阶段检测的全连接神经网络，支持全脊椎和所有种类的医疗影像，提高病灶辨识度，使得人工智能检测准确。同时通过各个级别边界明确的评价指标，为放射科医生提供更好的参考指标，也为深度学习技术的应用提供更好的基础。
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公开(公告)号：CN116758087B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311055663.9
申请日：2023-08-22
Applicant: 邦世科技(南京)有限公司 , 江苏世钰智能医疗科技有限公司 , 山东世钰智能医疗科技有限公司
Abstract: 本申请提供的一种腰椎CT骨窗侧隐窝间隙检测方法及装置，属于图像处理领域，该方法包括：获取骨窗图像数据，对所有的骨窗图像进行层间插值，重构后得到CT的矢状位图像；选择带有第三节锥体的所有图像中心的骨窗图像中椎体在Y轴上最长时x轴的坐标确定为矢状位的层面；并计算腰椎参数、获得椎骨分割结果和重构角度；根据骨窗中的标签信息确定其包含目标椎骨的骨窗层数区间；根据重构角度对腰椎参数和椎骨分割结果旋转，获得重构图像；对重构图像进行3D组合后进行关键点和关键位置侧隐窝间隙的数值检测。本申请通过对CT图像进行重建，对椎体平扫检测中无法平行观察椎体结构的弊端进行弥补，提高图像中特征的辨识度，进一步提高了检测的准确性。
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