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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：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：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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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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Patent Agency Ranking
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：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：CN119850506A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311340110.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 首都医科大学附属北京友谊医院
Abstract: 本申请实施例提供一种数据处理方法、装置及设备。本申请实施例提供的技术方案中，对基于弥散张量成像DTI技术得到的原始脑部图像进行降噪处理、伪影去除处理和/或脑组织提取处理等预处理，可提高后续各向异性分数图像和彩色弥散张量图的生成准确性。根据将各向异性分数图像变换为分辨率较高的标准各向异性分数图像所需的仿射变换矩阵，对所述彩色弥散张量图进行变换，可完成彩色弥散张量图中脑部影像的方向校正以及分辨率提升，进而提高后续基于该彩色弥散张量图计算得到的ALPS指标的准确性。
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公开(公告)号：CN119832014A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510301106.3
申请日：2025-03-14
Applicant: 大连理工大学 , 首都医科大学附属北京友谊医院 , 首都师范大学 , 北京明上医疗科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种用于分割大肠积液的方法、设备及存储介质。所述方法包括：从三维肠道影像中提取骨架体积最大的目标骨架，并将其作为初始分割区域；基于所述初始分割区域，使用主动轮廓模型进行轮廓提取，以获得肠部分割结果；计算所述肠部分割结果在截面区域的最小包围圆；使用高斯混合模型在所述最小包围圆内拟合大肠区域的概率分布和大肠积液区域的概率分布；以及将拟合结果输入至图割算法模型进行积液分割，以从大肠区域中分割出大肠积液区域。利用本申请的方案，可以准确提取大肠积液区域，后续通过将大肠积液区域与大肠区域结合，可以分割出完整的大肠区域。
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公开(公告)号：CN119619943A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411731893.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 天津大学 , 首都医科大学附属北京友谊医院
IPC: G01R33/54 , G01R33/56 , G06T3/04 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/055
Abstract: 本申请公开了一种磁共振图像对比度转换方法、设备、介质及产品，涉及磁共振图像处理算法技术领域，该方法为获取包括三个相邻切片的多个对比度的磁共振图像数据，并输入到磁共振图像对比度转换模型，得到目标对比度磁共振图像；其中，模型的确定过程为：构建磁共振图像样本数据集，每一样本包括样本和真值对比度的磁共振图像数据；构建磁共振图像对比度转换网络和鉴别器网络；将每一样本输入到磁共振图像对比度转换网络，得到预测对比度磁共振图像，并将样本、预测对比度和真值对比度的磁共振图像输入到鉴别器网络，得到鉴别器结果；据此计算损失函数更新磁共振图像对比度转换模型，从而有效提高了磁共振图像在对比度转换后的质量。
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