公开(公告)号：CN117912704A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410077987.0

申请日：2024-01-18

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 宋兰 ,  胡歌 ,  朱振宸 ,  潘政松 ,  谭卫雄 ,  周振 ,  应周梦 ,  金征宇

IPC: G16H50/70 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明属于智能领域，具体涉及一种病毒性肺炎的预测方法、设备、系统，方法包括获取病毒性肺炎患者的CT影像，提取所述CT影像得到定量CT特征，所述CT定量特征包括BV1％～BV100％之间的一个或几个，和/或ΔBV1％～ΔBV100％之间的一个或几个，将所述CT定量特征输入分类器中进行分类，根据分类器的输出标签得到预测结果，所述预测结果包括下列的一种或几种：肺炎严重程度、不良预后、预后死亡。本发明利用创新性指标BV5％、BV10％、ΔBV2％预测病毒性肺炎患者的严重程度和/或预后情况，可用于指导临床实践。

公开(公告)号：CN117912692B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202410118317.9

申请日：2024-01-29

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 宋兰 ,  应周梦 ,  朱振宸 ,  胡歌 ,  周振 ,  谭卫雄 ,  金征宇

IPC: G16H50/30 ,  G06V10/764 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明属于智能医疗领域，具体涉及一种病毒性肺炎后肺纤维化发生的预测方法、设备和系统。方法包括：获取病毒性肺炎患者的CT影像；提取所述CT影像得到CT参数，所述CT参数包括下列的一个或几个：PV、CV、GV、PM；所述CT参数输入模型中进行分类，根据模型的输出标签得到是否会发生肺纤维化。本发明采用基于AI工具导出的定量CT参数预测病毒性肺炎后是否会发生肺纤维化，有利于根据预测结果尽早采取治疗干预措施。

公开(公告)号：CN117912704B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410077987.0

申请日：2024-01-18

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 宋兰 ,  胡歌 ,  朱振宸 ,  潘政松 ,  谭卫雄 ,  周振 ,  应周梦 ,  金征宇

IPC: G16H50/70 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明属于智能领域，具体涉及一种病毒性肺炎的预测方法、设备、系统，方法包括获取病毒性肺炎患者的CT影像，提取所述CT影像得到定量CT特征，所述CT定量特征包括BV1％～BV100％之间的一个或几个，和/或ΔBV1％～ΔBV100％之间的一个或几个，将所述CT定量特征输入分类器中进行分类，根据分类器的输出标签得到预测结果，所述预测结果包括下列的一种或几种：肺炎严重程度、不良预后、预后死亡。本发明利用创新性指标BV5％、BV10％、ΔBV2％预测病毒性肺炎患者的严重程度和/或预后情况，可用于指导临床实践。

公开(公告)号：CN116864119A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310583056.3

申请日：2023-05-22

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 宋兰 ,  朱振宸 ,  金征宇 ,  应周梦 ,  胡歌 ,  王金华

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G16H30/20 ,  G16H50/80

Abstract: 本发明提供了一种基于感染时期的肺炎风险预测方法、设备、系统及可存储介质，涉及生物医学技术领域。所述方法包括：获取患者的临床信息、感染时期和胸部CT图像；基于患者的感染时期将患者分为早期、中期和晚期；根据患者分期，将患者的临床信息和胸部CT图像输入到相应阶段的预测模型，得到肺炎风险预测结果。本发明方法集成了临床信息、生化检测结果、CT图像特征等多种数据，通过分时期建模来预测肺炎危重型风险，大大提高了预测准确率和可靠性，采用该方法可以更快速、更准确地识别肺炎患者的风险，为医生提供更精准的诊疗建议，具有重要的科研和临床价值。

公开(公告)号：CN117912692A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410118317.9

申请日：2024-01-29

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 宋兰 ,  应周梦 ,  朱振宸 ,  胡歌 ,  周振 ,  谭卫雄 ,  金征宇

IPC: G16H50/30 ,  G06V10/764 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明属于智能医疗领域，具体涉及一种病毒性肺炎后肺纤维化发生的预测方法、设备和系统。方法包括：获取病毒性肺炎患者的CT影像；提取所述CT影像得到CT参数，所述CT参数包括下列的一个或几个：PV、CV、GV、PM；所述CT参数输入模型中进行分类，根据模型的输出标签得到是否会发生肺纤维化。本发明采用基于AI工具导出的定量CT参数预测病毒性肺炎后是否会发生肺纤维化，有利于根据预测结果尽早采取治疗干预措施。

公开(公告)号：CN116864119B

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202310583056.3

申请日：2023-05-22

Applicant: 中国医学科学院北京协和医院

Inventor： 宋兰 ,  朱振宸 ,  金征宇 ,  应周梦 ,  胡歌 ,  王金华

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G16H30/20 ,  G16H50/80

Abstract: 本发明提供了一种基于感染时期的肺炎风险预测方法、设备、系统及可存储介质，涉及生物医学技术领域。所述方法包括：获取患者的临床信息、感染时期和胸部CT图像；基于患者的感染时期将患者分为早期、中期和晚期；根据患者分期，将患者的临床信息和胸部CT图像输入到相应阶段的预测模型，得到肺炎风险预测结果。本发明方法集成了临床信息、生化检测结果、CT图像特征等多种数据，通过分时期建模来预测肺炎危重型风险，大大提高了预测准确率和可靠性，采用该方法可以更快速、更准确地识别肺炎患者的风险，为医生提供更精准的诊疗建议，具有重要的科研和临床价值。