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公开(公告)号：CN110265102A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201810770960.4
申请日：2018-07-13
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京天使软件技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种数据处理方法、装置及电子设备，该方法包括：数据处理设备响应于用户对待检测区域的选择操作，显示与待检测区域对应的操作界面。响应于用户触发的子区域显示操作，在操作界面中显示待检测区域内包含的全部子区域。响应于用户对第一类问题子区域的输入操作，获取与输入顺序一致的第一类问题子区域以及各自的预设区域序号。按照预设区域序号重新排序第一类问题子区域，记录重新排序后的第一类问题子区域。数据处理设备通过对第一类问题子区域的重新排序能够保证第一类问题子区域会以统一的排列顺序被记录下来。通过对第一类问题子区域排列顺序的规范也可以进一步减小对大量第一类问题子区域进行分析时的分析复杂度。
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公开(公告)号：CN110264437A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201810771628.X
申请日：2018-07-13
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京天使软件技术有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供一种密度数据分析方法、装置及电子设备，该方法包括：数据分析设备接收N个被扫描区域分别经过平扫产生的N张第一扫描图像以及经过增强扫描产生的N张第二扫描图像。然后，根据N张第一扫描图像确定目标子区域的第一密度值，再根据N张第二扫描图像确定目标子区域的第二密度值。最终，数据分析设备根据第一密度值以及第二密度值确定此目标子区域密度值的变化程度。本发明提供的方法中，数据分析设备会对目标子区域的密度进行量化，并根据量化后得到的第一密度值以及第二密度值对目标子区域密度值的变化程度进行评估。整个评估过程没有人的介入，这样可以避免由于人工主观判断而造成的评估结果准确性不高的问题。
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公开(公告)号：CN110262727A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201810769918.0
申请日：2018-07-13
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京天使软件技术有限公司
IPC: G06F3/0484 , G06F9/451 , G16H40/60
Abstract: 本发明实施例提供一种数据处理方法、装置及电子设备，该方法包括：数据处理设备响应于用户对可发生移位的待检测区域的选择操作，在操作界面中显示对应于待检测区域的全部移位方向。接着，通过响应于用户对移位方向的输入操作，获取与输入顺序一致的实际移位方向。数据处理设备按照预设方向顺序调整获取到的实际移位方向。最终，记录显示于操作界面预设位置的调整后实际移位方向。无论用户输入的实际移位方向的方向顺序如何，数据处理设备通过对实际移位方向的调整处理，能够保证用户输入的实际移位方向以统一的方向顺序被记录下来。通过规范移位方向的方向顺序也可以进一步减小后续对大量的移位方向数据进行分析时的分析复杂度。
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公开(公告)号：CN110265103B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201810771620.3
申请日：2018-07-13
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京天使软件技术有限公司
IPC: G16H15/00
Abstract: 本发明实施例提供一种数据输出方法、装置及电子设备，该方法包括：数据输出设备响应于用户触发的待检测区域的选择操作，在操作界面中显示与待检测区域对应的全部评估项。接着，数据输出设备获取分别对应于各个评估项的评估数据，再按照预设规则对获取到的评估数据进行重新排序。最终，数据输出设备将重新排序后的评估数据以评估报告的形式输出出来。根据上述描述可知，本发明提供的数据输出方法可以自动生成评估报告，简化了用户的操作。并且以评估报告形式输出的评估数据的顺序具有规范性，在对大量评估报告进行分析时，这种具有规范顺序的评估数据可以大大降低分析的复杂程度。
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公开(公告)号：CN110264437B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810771628.X
申请日：2018-07-13
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京天使软件技术有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供一种密度数据分析方法、装置及电子设备，该方法包括：数据分析设备接收N个被扫描区域分别经过平扫产生的N张第一扫描图像以及经过增强扫描产生的N张第二扫描图像。然后，根据N张第一扫描图像确定目标子区域的第一密度值，再根据N张第二扫描图像确定目标子区域的第二密度值。最终，数据分析设备根据第一密度值以及第二密度值确定此目标子区域密度值的变化程度。本发明提供的方法中，数据分析设备会对目标子区域的密度进行量化，并根据量化后得到的第一密度值以及第二密度值对目标子区域密度值的变化程度进行评估。整个评估过程没有人的介入，这样可以避免由于人工主观判断而造成的评估结果准确性不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110262727B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810769918.0
申请日：2018-07-13
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京天使软件技术有限公司
IPC: G06F3/0484 , G06F9/451 , G16H40/60
Abstract: 本发明实施例提供一种数据处理方法、装置及电子设备，该方法包括：数据处理设备响应于用户对可发生移位的待检测区域的选择操作，在操作界面中显示对应于待检测区域的全部移位方向。接着，通过响应于用户对移位方向的输入操作，获取与输入顺序一致的实际移位方向。数据处理设备按照预设方向顺序调整获取到的实际移位方向。最终，记录显示于操作界面预设位置的调整后实际移位方向。无论用户输入的实际移位方向的方向顺序如何，数据处理设备通过对实际移位方向的调整处理，能够保证用户输入的实际移位方向以统一的方向顺序被记录下来。通过规范移位方向的方向顺序也可以进一步减小后续对大量的移位方向数据进行分析时的分析复杂度。
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公开(公告)号：CN110265103A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201810771620.3
申请日：2018-07-13
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院 , 北京天使软件技术有限公司
IPC: G16H15/00
Abstract: 本发明实施例提供一种数据输出方法、装置及电子设备，该方法包括：数据输出设备响应于用户触发的待检测区域的选择操作，在操作界面中显示与待检测区域对应的全部评估项。接着，数据输出设备获取分别对应于各个评估项的评估数据，再按照预设规则对获取到的评估数据进行重新排序。最终，数据输出设备将重新排序后的评估数据以评估报告的形式输出出来。根据上述描述可知，本发明提供的数据输出方法可以自动生成评估报告，简化了用户的操作。并且以评估报告形式输出的评估数据的顺序具有规范性，在对大量评估报告进行分析时，这种具有规范顺序的评估数据可以大大降低分析的复杂程度。
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公开(公告)号：CN205597929U
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201620329849.8
申请日：2016-04-18
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
Abstract: 本实用新型公开了一种耳鸣噪声量化仪，包括转换接头、头部固定装置、前置放大器、信号探测器、信号适调仪。其中，头部固定装置与转换接头相连；转换接头与前置放大器相连；前置放大器与信号探测器相连；信号探测器与信号适调仪相连。该耳鸣噪声量化仪可以对颞骨内血流所产生的噪声的性质及强度进行量化评估，从而根据耳鸣状况不同阶段具有的不同响度确定耳鸣程度，有助于诊断病因，制定有效的治疗方案，提高耳鸣患者的治愈率。
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公开(公告)号：CN108665949A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810288263.5
申请日：2018-04-03
Applicant: 首都医科大学附属北京同仁医院 , 北京天使软件技术有限公司
IPC: G16H15/00 , G06F3/0481
CPC classification number: G16H15/00 , G06F3/0481
Abstract: 本申请提供了一种结构化提取和展示眼眶MRI影像数据的系统，所述系统包括：人机交互界面，提供预设的指示部和至少一个输入部，所述预设的指示部为用户提供预设的指示信息，所述用户根据眼眶MRI影像和所述预设的指示信息在所述至少一个输入部输入评估所述眼眶MRI影像的参数，其中，用户输入的参数被存储为计算机可读的数据；数据处理模块，根据语言规则将所存储的与用户输入的参数对应的数据转换成自然语言数据；以及数据合成模块，基于所存储的与用户输入的参数对应的数据的结构顺序将所述自然语言数据按顺序整合以生成自然语言报告。利用本申请提供的系统，可使生成结构化报告的术语统一化且提高用户体验。
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公开(公告)号：CN108665978A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810288245.7
申请日：2018-04-03
Applicant: 首都医科大学附属北京同仁医院 , 北京天使软件技术有限公司
CPC classification number: G16H50/30 , A61B5/0033 , A61B5/055 , G16H30/20
Abstract: 本申请提供了用于肿瘤MRI影像学动态强化程度的分析方法和系统，所述方法包括：获取要评估的病变的动态强化曲线；从所获取的动态强化曲线获取病变的最大强化信号强度值和第一时相信号强度值；根据所获取的最大强化信号强度值和第一时相信号强度值得到要评估的病变的最大强化指数，其中，最大强化指数为最大强化信号强度值与第一时相信号强度值之间的差值相对于第一时相信号强度值的比值；以及根据所得到的最大强化指数，确定要评估的病变的强化程度。该方法和系统可对强化程度进行量化，使得医生书写的诊断报告内容更为统一，避免了评估因外部因素影响而产生差异。
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