-
公开(公告)号：CN117098510A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202380010720.3
申请日：2023-03-20
Applicant: 博医来股份公司
IPC: A61B34/10
Abstract: 本发明涉及预测患者身体的至少一部分的变形的计算机实施的方法、对应的计算机程序、具有这种程序的程序存储介质以及医疗系统。所述方法包括以下步骤：提供患者身体的所述至少一部分的计算机可模拟生物力学模型(步骤S1)；执行所述生物力学模型的S>1个正向模拟，从而计算S个所产生的变形向量(步骤S2)；基于所述S个所产生的变形向量计算近似的生物力学模型(步骤S3)；获取术前数据(步骤S4)；以计算方式优化通过所述近似的生物力学模型预测的变形，这产生优化的预测的变形向量(步骤S5)；以及通过将所述优化的预测的变形向量应用于所述术前患者数据来使所述术前数据变形(步骤S6)。所述近似的生物力学模型的所述计算的特定实施例需要多变量插值的不同实施例，和/或需要模式分解的不同实施例。
-
公开(公告)号：CN116648700A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202180084953.9
申请日：2021-12-07
Applicant: 博医来股份公司
Inventor： 克里斯托弗·汉密尔顿 , 朱莉安·温齐尔
IPC: G06F16/583
Abstract: 本公开提出一种基于音频数据和图像数据训练学习算法的计算机实施方法，所述音频数据和图像数据经预处理生成音频信息和图像信息的时间同步转录，以允许学习算法标识图像数据中可见的医疗设备，如医疗仪器或器械台上医疗器械，向用户输出相应信息。本公开实施例包括额外预测下一个待用器械以及计数已用器械。
-
公开(公告)号：CN113287149A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201980078509.9
申请日：2019-12-19
Applicant: 博医来股份公司
Abstract: 本公开涉及一种计算机实施的方法，其包含将具有已知观察方向和图谱的跟踪成像设备(诸如显微镜)配准到患者空间，以便能够在图谱空间与用于定义患者的解剖结构的图像中的位置的参考系之间建立变换。标签与图像的某些组成部分相关联，并与医学图像和解剖向量以及例如图谱一起输入到学习算法中以训练学习算法(诸如机器学习算法，例如卷积神经网络)，以便自动分割用跟踪成像设备生成的患者图像。然后，训练过的学习算法允许对患者图像进行有效的分割和/或标记，而不必每次都将患者图像配准到图谱，从而节省计算量。
-
公开(公告)号：CN113164066A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202080006509.0
申请日：2020-09-22
Applicant: 博医来股份公司
Inventor： 米歇尔·伯特拉姆 , 弗洛里安·格拉茨 , 格奥尔格·克里斯蒂安
Abstract: 本文件涉及使用承载医疗成像系统的可移动龙门架和相对于龙门架可调节的至少一个激光器，将切口标记投射到患者上的技术。该医学成像系统用于从观察方向捕获患者至少一部分的透视图像或X射线图像。然后，在所捕获的图像中设置虚拟标记，以指示感兴趣的点或区域，例如指示为切口的点或至少一条线。然后使用激光器，以从不同于观察方向的投射方向将感兴趣的点或区域指示到患者表面上，从而使感兴趣的点或区域从外部可视。
-
公开(公告)号：CN112912006A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201980058643.2
申请日：2019-09-24
Applicant: 博医来股份公司
Inventor： 米歇尔·伯特拉姆 , 弗洛里安·格拉茨 , 格奥尔格·克里斯蒂安
IPC: A61B6/00
Abstract: 本文件涉及确定医学成像系统的配置，特别是定义医学成像系统到患者身上的期望视角方向的配置。首先，使用医学成像系统捕获患者的至少一部分的荧光透视图像，并且在荧光透视图像中设定目标中心束。然后，确定空间目标线，该空间目标线当投影到荧光透视图像中时与设定的目标中心束重合。然后，确定医学成像系统的配置，使得医学成像系统的中心束与空间目标线重合。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109152618A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201780002938.9
申请日：2017-04-20
Applicant: 博医来股份公司
Inventor： 曼纽尔·沃特曼 , 安德里亚斯·贝雷克特
Abstract: 本发明涉及用于固定处于仰卧位的患者的患者头部的头部固定系统，系统包括：适于与患者托架相连接并至少在患者头部的两侧面延伸的支撑轨道结构，适于与至少一个可变形上部面罩片材相连接的面罩框架，其中面罩框架经由第一接口部分和第二接口部分可释放地连接支撑轨道结构，至少两个插脚在第一方向上从第一接口部分突出，并且在第二接口部分处设有至少两个插脚接收部，其中插脚接收部中的每一个接收其中一个插脚，以及用于每个插脚接收部和每个相应的插脚的抓取机构，其使得插脚在第一方向上被进一步推入插脚接收部，但是如果试图将插脚在相反的第二方向上从插脚接收部中取出，则抓取机构互锁。
-
公开(公告)号：CN104145295B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201280071164.2
申请日：2012-03-05
Applicant: 博医来股份公司
Inventor： 斯特凡·维尔斯迈尔
CPC classification number: G06T7/246 , A61B6/032 , A61B6/5217 , A61B34/20 , A61N5/1049 , A61N5/1064 , G06K2009/3225 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明涉及一种用于确定称为目标变化数据并能用于执行放射治疗的数据的方法，所述目标变化数据描述了包含在患者体内的目标的位置变化的信息，其中该方法通过计算机来执行并且包括以下步骤：·获取描述映射规则的确定规则数据，其中所述映射规则用于将指示器变化集合映射到所述目标变化数据上，所述指示器变化集合是包括多于一个元素的集合，所述指示器变化集合的元素分别表示指示器位置的各个变化的信息，至少两个指示器分别指示称为指示器结构的不同身体结构的位置变化；·获取描述所获取的指示器变化集合的集合数据；以及·通过将映射规则应用于所获取的指示器变化集合上，基于确定规则数据和集合数据来确定目标变化数据。
-
公开(公告)号：CN104169967B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201280071270.0
申请日：2012-08-09
Applicant: 博医来股份公司
Inventor： 莱纳·拉赫讷 , 安德列亚斯·布鲁姆霍夫
IPC: G06T7/11
CPC classification number: A61B5/055 , A61B5/4893 , A61B5/7275 , G06F19/00 , G06F19/34 , G06T7/11 , G06T2207/10092 , G06T2207/20128 , G06T2207/30016
Abstract: 一种用于确定患者体内神经纤维的路径的数据处理方法，包括以下步骤：a)获取能表示包括了神经纤维的纤维结构的图谱的图谱数据集；b)获取包括适用于识别患者体内神经纤维的信息的神经指示数据集；c)通过向神经指示数据集注册图谱数据集来计算出匹配的图谱数据集；d)从匹配的图谱数据集获得神经纤维的通用路径；e)围绕通用路径定义出患者体内的约束体积，所述约束体积具有至少两个使通用路径终止于此的端面；以及f)使用概率法确定端面之间的神经纤维的路径，其中所确定的路径完全位于约束体积内部。(56)对比文件Sebastiano Barbieri等.Atlas-basedfiber reconstruction from diffusiontensor MRI data《.INTERNATIONAL JOURNAL OFCOMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY》.2012,第7卷(第6期),Anthony J.Sherbondy等.ConTrack:Finding the most likely pathways betweenbrain regions using diffusiontractography《.Journal of Vision》.2008,第8卷(第9期),
-
公开(公告)号：CN113164066B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202080006509.0
申请日：2020-09-22
Applicant: 博医来股份公司
Inventor： 米歇尔·伯特拉姆 , 弗洛里安·格拉茨 , 格奥尔格·克里斯蒂安
Abstract: 本文件涉及使用承载医疗成像系统的可移动龙门架和相对于龙门架可调节的至少一个激光器，将切口标记投射到患者上的技术。该医学成像系统用于从观察方向捕获患者至少一部分的透视图像或X射线图像。然后，在所捕获的图像中设置虚拟标记，以指示感兴趣的点或区域，例如指示为切口的点或至少一条线。然后使用激光器，以从不同于观察方向的投射方向将感兴趣的点或区域指示到患者表面上，从而使感兴趣的点或区域从外部可视。
-
公开(公告)号：CN113316803B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN201980078812.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 博医来股份公司
Inventor： 斯特凡·维尔斯迈尔 , 安德列亚斯·布鲁姆霍夫 , 延斯·施马勒
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N20/20
Abstract: 本公开涉及一种计算机实施的方法，其中确定用于校正医学图像数据的分割的校正分布，确定用于校正医学图像数据的分割的校正，训练用于确定数字医学图像的分割的学习算法，并使用训练过的机器学习算法确定个体医学图像中身体解剖部位的图像表示与待与个体医学图像中身体解剖部位的图像表示相关联的标签之间的关系。该方法包括读取图像分割的多个校正，其中，校正自身可能已经被手动生成，将这些校正变换为非患者特定的参考系(诸如图谱参考系)，进行校正的统计分析，并将统计分析的重变换结果应用于患者图像。统计分析的结果还可以用于适当训练用于自动分割患者图像的机器学习算法。这种训练过的机器学习算法的应用也是本公开的一部分。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
58
records
(took 0.04 seconds)
