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公开(公告)号：CN118873161A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410920432.8
申请日：2024-07-10
IPC分类号： A61B6/03 , A61B6/50 , A61B6/00 , A61B5/055 , A61B5/00 , G06T7/00 , G06T3/14 , G06T7/187 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T17/20 , G16H50/30 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/09
摘要： 本发明提供一种颅内动脉血管狭窄双重判定方法及系统，涉及血管狭窄检测技术领域，包括获取患者的CT灌注成像数据和定量磁共振血管成像数据，将预处理后的CT灌注成像数据与定量磁共振血管成像数据配准到同一坐标系下，得到标准CT灌注成像数据和标准量磁共振血管成像数据；在标准CT灌注成像数据上选取输入动脉和静脉窦作为参考区域，提取时间‑密度曲线，计算脑灌注参数，同时提取狭窄部位及其前后的血流动力学参数；将得到的脑灌注参数与血流动力学参数进行关联分析，根据关联分析结果构建颅内动脉狭窄的定量评估模型，利用所述定量评估模型对患者颅内动脉血管狭窄程度进行预测，并根据预测结果指导临床干预决策。
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公开(公告)号：CN118864407A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410919512.1
申请日：2024-07-10
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/194 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06F30/28 , G16H50/30 , G16H50/50 , G16H50/70 , G06N20/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的动脉瘤检测及破裂风险评估方法及系统，涉及医学影像分析技术领域，包括：多模态医学影像数据集，进行去噪处理，计算相似性并增强图像纹理和结构信息，进行标准化处理，进行前景分割，得到感兴趣区域；添加至三维稠密连接网络模型中，提取多尺度特征，构建多尺度血管分割模型，获取血管内血流速度和压力信息，计算剪切应力分布和血流动力学特征，生成血管树并转化为邻接矩阵，进行编码学习，得到综合特征表示；添加至集成学习模型中，进行重要性分析，生成分类器预测结果，进行组合，生成定量评估结果，通过生存分析模型预测得到动脉瘤破裂时间窗口和长期预后情况，生成当前患者的个性化评估报告。
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公开(公告)号：CN118841143A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411207675.3
申请日：2024-08-30
摘要： 本发明提供一种颈动脉斑块识别方法及装置，根据标注请求端发送的超声斑块筛选图生成超声筛选队列，依次发送超声筛选队列中超声筛选集合至动态超声标注树中的标注节点进行处理，得到斑块标注图像；基于斑块融合策略对斑块标注图像中的标注斑块轮廓进行融合处理，得到融合斑块图像发送至标注请求端；确定预设轮换时段内动态超声标注树中的动态标注组合接收超声斑块筛选图的基础数量，并调取预设轮换时段内相应动态标注组合对应融合斑块图像的融合数量；根据融合数量和基础数量进行计算，得到各标注端对应的评分值。
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公开(公告)号：CN118674712A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410901882.2
申请日：2024-07-05
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/62 , G06F18/214 , G06F18/2433
摘要： 本发明提供一种基于高精度图像的脑出血预测方法及装置。其中，所述方法包括：获取脑血管患者脑部血管高精度图像，得到脑部血管三维图像；检测血管厚度，将血管厚度小于预设厚度的各血管段确定为具备异常标签，提取脑部血管三维图像，得到各初始异常血管图像；对具备异常标签的各血管段的血管厚度进行不同血压等级的破裂预测，更新各初始异常血管图像，得到各预测异常血管图像；在脑部血管三维图像的外周形成血管展示区域，生成用于填充各预测异常血管图像的各填充区域；响应于医护端对任一具备异常标签的血管段的交互，将位于与其对应的填充区域中的预测异常血管图像由隐藏状态转换为显示状态。本发明至少提高了医疗诊断辅助效率。
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公开(公告)号：CN118593123A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410920445.5
申请日：2024-07-10
IPC分类号： A61B34/10
摘要： 本发明提供一种适用于医护端的动脉瘤手术过程确定方法及系统。其中，所述方法包括：创建与脑部血管组织对应脑血管三维模型，并进行模型识别，确定位于其中的各动脉瘤组织；确定与每个动脉瘤组织具有连通关系的侧边血管组织，确定侧边血管组织的厚度属性及长度属性；基于厚度属性确定对应虚拟夹闭结构的夹闭规格，并基于长度属性确定与虚拟夹闭结构对应的初始夹闭位置；生成对应夹闭规格的虚拟夹闭结构，并基于初始夹闭位置将虚拟夹闭结构夹闭于侧边血管组织；判断虚拟夹闭结构是否与除侧边血管组织之外的其他实体部分具有干涉关系，并在具有干涉关系的情况下基于初始夹闭位置对虚拟夹闭结构进行调整。本发明至少提高了医疗诊断辅助效率。
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公开(公告)号：CN118505668A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410701785.9
申请日：2024-05-31
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的颅内动脉瘤评估方法及系统，其中，所述方法包括：接收医疗端发送的初始血管造影图像并识别，确定初始血管造影图像中的所有动脉瘤；基于预设风险评估策略评估每个动脉瘤的破裂风险，将所有具备高风险的动脉瘤确定为一级风险集合、将所有具备低风险的动脉瘤确定为二级风险集合；将位于二级风险集合中的各动脉瘤从初始血管造影图像中进行剔除，得到当前血管造影图像，并对血管造影图像进行图像划分，得到各划分子图像；分别确定分布于每个划分子图像中的动脉瘤的瘤体数量，并基于对应每个划分子图像的瘤体数量与预设数量的比较结果，分别确定与每个划分子图像对应的评估处理方式。本发明至少提高了医疗诊断辅助效率。
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公开(公告)号：CN118172734B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410521417.6
申请日：2024-04-28
摘要： 本发明提供一种基于高精图像的神经内科病灶辅助识别方法及装置，其中，所述方法包括：获取初始高精图像，确定各血管段；分别对每一血管段进行段落划分，得到各血管子段，并确定各段落宽度；分别基于各段落宽度与预设宽度的比较结果，确定各血管子段的当前状态，并对处于当前异常状态的血管子段进行第一标记；基于位于同一血管段的处于当前正常状态的各血管子段沿所述血管延伸方向的宽度变化趋势，确定各血管段的预测状态，并对处于预测异常状态的血管段进行第二标记；响应于包括处于预测异常状态的血管段，触发定期监控任务，并生成监控视频。本发明至少能够帮助医护人员进行相应的辅助识别，提高对应的医疗诊断效率。
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公开(公告)号：CN118279302A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410695171.4
申请日：2024-05-31
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/126 , G06N5/048 , G06T15/04 , G06T17/00 , G06T5/30 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/187
摘要： 本发明提供面向脑肿瘤图像的三维重建检测方法及系统，涉及检测技术领域，包括对不同模态的脑部医学影像进行配准与融合，利用加权融合策略，自适应确定融合权重，得到融合脑部图像；提取融合脑部图像的脑组织区域；构建多尺度特征集成的肿瘤候选区域提取模型，确定肿瘤候选特征集；根据自适应模糊推理优化策略，动态调整隶属度函数和推理规则，根据肿瘤候选特征集自适应生成最优的模糊推理参数，确定肿瘤目标区域；在三维空间中追踪肿瘤目标区域的肿瘤边界，结合局部形状特征和全局形状先验知识，提取三维肿瘤边界；基于光线投射和表面重建的三维可视化算法，综合利用多视角投影和三维纹理映射技术，实现肿瘤三维形态重建。
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公开(公告)号：CN118039191A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410429940.6
申请日：2024-04-10
摘要： 本发明提供一种基于神经网络学习的神经外科伤口辅助治疗方法及系统，根据医师端的辅助治疗需求对所述医师端为患者端配置的定制元素进行排列得到定制指示结构，所述定制元素包括伤口元素和治疗元素；接收所述医师端对辅助虚拟模型的伤口配置信息，根据所述伤口配置信息生成所述伤口元素对应的伤口虚拟层；调取治疗层生成策略按照所述定制指示结构生成所述治疗元素对应的治疗虚拟层，根据所述伤口虚拟层和所述治疗虚拟层对所述辅助虚拟模型进行更新得到治疗指示模型发送至所述患者端；基于所述医师端的记录查看需求获取所述患者端对所述治疗指示模型的治疗记录数据发送至所述医师端。
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公开(公告)号：CN118279302B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410695171.4
申请日：2024-05-31
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/126 , G06N5/048 , G06T15/04 , G06T17/00 , G06T5/30 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/187
摘要： 本发明提供面向脑肿瘤图像的三维重建检测方法及系统，涉及检测技术领域，包括对不同模态的脑部医学影像进行配准与融合，利用加权融合策略，自适应确定融合权重，得到融合脑部图像；提取融合脑部图像的脑组织区域；构建多尺度特征集成的肿瘤候选区域提取模型，确定肿瘤候选特征集；根据自适应模糊推理优化策略，动态调整隶属度函数和推理规则，根据肿瘤候选特征集自适应生成最优的模糊推理参数，确定肿瘤目标区域；在三维空间中追踪肿瘤目标区域的肿瘤边界，结合局部形状特征和全局形状先验知识，提取三维肿瘤边界；基于光线投射和表面重建的三维可视化算法，综合利用多视角投影和三维纹理映射技术，实现肿瘤三维形态重建。
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