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公开(公告)号：CN119963937A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311487917.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 提供医用数据处理装置、医用数据处理方法、医用图像诊断装置以及存储介质。医用数据处理装置，包括：初始任务模型训练部，使用已有数据集训练初始任务模型，得到已训练初始任务模型；候选数据初始任务模型训练部，获取候选数据；筛选部，利用所述已训练初始任务模型，对所述候选数据进行推理，并筛选出符合条件的所述候选数据，作为筛选数据集；调整部，对所述已有数据集和所述筛选数据集，进行特征关系分析，基于分析结果，调整训练策略和预处理方案；以及模型训练部，利用由所述已有数据集和所述筛选数据集构成的训练数据集，基于调整后的训练策略和预处理方案，进行模型训练，得到已训练模型。
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公开(公告)号：CN115137381B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210319855.5
申请日：2022-03-29
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Inventor： 勅使川原学
Abstract: 有关实施方式的核医学诊断装置具备处理电路。处理电路取得将向伽马射线检测器的直接入射事件和被摄体中的散射事件包含在内的同时计数数据；取得上述被摄体的电子密度函数及上述伽马射线检测器的几何信息；基于上述电子密度函数及上述几何信息中的至少一方，推断与上述被摄体的上述直接入射事件对应的第1概率值以及与上述散射事件对应的第2概率值；基于上述第1概率值、上述第2概率值和上述同时计数数据，重构PET图像。处理电路根据基于上述第1概率值和上述第2概率值的系统矩阵，重构上述PET图像。
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公开(公告)号：CN119673413A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202311230532.X
申请日：2023-09-21
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G16H40/60 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/70 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供能够使MR扫描规划具备更好的泛化性和稳定性的模型训练装置、MR扫描规划装置以及MR扫描规划方法。实施方式的MR扫描规划装置具备：取得部，取得MR定位图像；定位部，确定所述MR定位图像中的包括MR扫描的目标结构在内的感兴趣区域；多任务检测部，利用以包含所述感兴趣区域的图像作为输入而输出MR扫描规划中所需的参数的多任务检测模型，计算MR扫描规划中所需的参数，其中，所述多任务检测模型中使用多个任务的多个预测结果，所述多个任务是用于获得与同一个参数相关的预测结果的不同检测方法；以及MR扫描规划部，使用所述多任务检测部计算的所述参数，进行MR扫描规划。
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公开(公告)号：CN113509206B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202110371653.0
申请日：2021-04-07
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本说明书及附图所公开的实施方式涉及超声波诊断装置及体位标记显示方法。在不使用部位的大小、形状的情况下适当地显示用户所意图的体位标记。实施方式的超声波诊断装置具备位置取得部和切换部。位置取得部取得超声波探头的当前的三维空间上的位置信息。切换部在显示对左右一对部位中的一个部位进行表示的体位标记时，当超声波探头位于从左右一对部位的中间点向另一个部位侧离开规定距离以上的位置时，从表示一个部位的体位标记切换为表示另一个部位的体位标记。
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公开(公告)号：CN119530003A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411181565.4
申请日：2024-08-27
Applicant: 佳能株式会社 , 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 提供了细胞培养系统、细胞培养设备和细胞摄像系统。细胞培养系统包括：细胞培养设备，其包括：放置台，其放置培养容器，培养容器具有能够进行细胞培养的培养面和在培养面周围形成周壁的侧面，侧面是光学透明的；供应配管，其允许液体被供应到培养容器中；和排出配管，其允许液体从培养容器排出；摄像部，其允许观察培养面；和光照射部，其朝向侧面发射照明光，其中供应配管和排出配管配置为使得供应配管的开口和排出配管的开口位于培养容器的内侧表面上的点附近，该内侧表面限定培养面在与照明光的光轴正交的方向上的宽度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112107313B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202010558126.6
申请日：2020-06-18
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Inventor： 竹岛秀则
IPC: A61B5/055 , A61B5/00 , A61B6/03 , A61B6/04 , A61B6/00 , A61B6/40 , A61B6/42 , A61B8/06 , A61B8/00 , G16H30/00
Abstract: 技术问题在于提高机器学习的精度。医用数据处理装置具备：取得部，取得与被检体有关的医用数据；以及输出部，对所述医用数据实施规定的处理而输出医用诊断数据，并且对所述医用数据不实施所述规定的处理的一部分或者全部而输出被标准化为机器学习用的基于所述医用数据的标准化医用数据。
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公开(公告)号：CN119295365A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202310841761.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本发明提供分析装置、分析方法以及医用图像处理装置。分析装置包括：靶器官分析部，基于靶器官的医用图像进行分析，获得至少包括关联器官名称、与所述靶器官相关联的关联器官的置信度在内的关联器官信息；关联器官确定部，基于所述关联器官信息，根据所述关联器官的置信度，确定关联器官；以及控制部，进行控制，以进行如下处理：将由所述关联器官确定部所确定的所述关联器官作为新的靶器官，通过所述靶器官分析部进行分析。
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公开(公告)号：CN119180824A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202310746732.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供可提高瓣膜的分割精度的图像处理方法、图像处理装置及存储介质。本发明的图像处理方法包括如下步骤：在包含瓣膜的医学图像中获取瓣膜的解剖结构信息，该解剖结构信息包括所述瓣膜的特征点区域掩膜、几何形态信息、轮廓信息、领域信息中的至少一个；根据所述解剖结构信息，设定包含所述解剖结构信息的权重的损失函数及该损失函数中的解剖结构信息的权重，并通过该损失函数训练用于分割瓣膜的分割网络；以及使用训练好的分割网络对所述医学图像进行处理，生成作为分割结果的、预测出的瓣膜掩膜。
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公开(公告)号：CN119107323A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310670979.2
申请日：2023-06-07
Applicant: 佳能医疗系统株式会社 , 北京大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/187 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本发明提供血管分割装置、血管分割方法以及医用图像处理装置。血管分割装置具备：图像获取部，获取多幅医用图像；深度学习模型获取部，基于所述医用图像，进行使用中心线增强损失函数、形状统计量约束损失函数的深度学习模型训练，得到训练完毕深度学习模型；以及分割部，基于所述训练完毕深度学习模型，对于所获取的对象医用图像进行分割，分割出血管而得到分割结果。
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公开(公告)号：CN119060842A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410668639.0
申请日：2024-05-28
Applicant: 佳能株式会社 , 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本发明提供细胞培养系统和细胞培养方法，便于估计培养后的细胞数量。细胞培养系统包括：培养基板，其上布置有多个凹部并导致细胞附着在其上；刮具，用于通过在培养基板上滑动并与培养基板上的凹部以外的区域接触来剥离附着在培养基板上凹部以外的区域的细胞；以及细胞除去机构，用于从所述培养基板除去由所述刮具剥离的细胞。
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