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公开(公告)号：CN115170424B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210803955.5
申请日：2022-07-07
申请人： 北京安德医智科技有限公司
IPC分类号： G06T5/00 , G06T7/00 , G06N3/044 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本公开涉及一种心脏超声影像伪影去除方法及装置，所述方法包括：获取原始图像和所述原始图像对应的第一伪影类别向量，所述第一伪影类别向量用于指示需要从所述原始图像中去除的伪影的类别；将所述原始图像和所述第一伪影类别向量输入第一生成器中，输出无伪影的目标图像；其中，所述第一生成器是在循环生成对抗网络满足预设条件的情况下获得的，所述循环生成对抗网络是基于第一有伪影图像、第二伪影类别向量和第一无伪影图像训练得到的。本公开实施例可提高去除伪影的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN114638878A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210272944.9
申请日：2022-03-18
申请人： 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种基于深度学习的二维超声心动图管径检测方法及装置、电子设备和存储介质。通过将二维超声心动图待测图像输入至训练好的关键点检测网络中，输出关键点坐标，根据关键点坐标和待测图像的参数计算出待测血管的实际径长。本公开所述方法可以实现二维超声心动图血管内径的全自动测量，不需要提前指定血管区域，无需人工干预。并且，由于关键点检测网络可以将关键点置信度热力图转化为关键点坐标进行输出，既保证了空间泛化性，又降低了精度损失，提升了准确率。
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公开(公告)号：CN115511703A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211350737.7
申请日：2022-10-31
申请人： 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种二维心脏超声切面图像的生成方法及装置、设备、介质，方法包括将针对目标病例采集的第一组二维心脏超声切面图像、与第一组二维心脏超声切面图像相对应的空间方位参数、基准三维心脏模型输入配准模型中，得到目标病例的三维心脏预测变换场，第一组二维心脏超声切面图像与基准三维心脏模型处于心动周期中的同一时相；利用三维心脏预测变换场对基准三维心脏模型进行三维变换，得到目标病例处于同一时相下的三维心脏模型；基于目标二维切面的空间方位参数对目标病例的三维心脏模型进行切片，并结合第一组二维心脏超声切面图像的超声图像特征，生成目标病例的目标二维心脏超声切面图像。本公开能够灵活应对各种切面缺失问题，灵活性高。
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公开(公告)号：CN115170424A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210803955.5
申请日：2022-07-07
申请人： 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种心脏超声影像伪影去除方法及装置，所述方法包括：获取原始图像和所述原始图像对应的第一伪影类别向量，所述第一伪影类别向量用于指示需要从所述原始图像中去除的伪影的类别；将所述原始图像和所述第一伪影类别向量输入第一生成器中，输出无伪影的目标图像；其中，所述第一生成器是在循环生成对抗网络满足预设条件的情况下获得的，所述循环生成对抗网络是基于第一有伪影图像、第二伪影类别向量和第一无伪影图像训练得到的。本公开实施例可提高去除伪影的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN114372978B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210124077.4
申请日：2022-02-10
申请人： 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种超声造影影像分类方法及装置、电子设备和存储介质。所述超声造影影像分类方法包括：获取包含分类对象的超声造影影像和分类场景，所述分类场景用于指示对分类的速度和/或精度的要求；根据所述分类场景，对所述超声造影影像进行分类对象的状态分类，确定所述分类对象的至少一个状态分类结果，所述状态分类结果包括：正常状态或非正常状态；根据所述至少一个状态分类结果，确定所述分类对象的状态。通过上述过程，解决了超声造影分析对使用场景要求高、适应性差的问题，在进行状态分类时，通过至少一个状态分类结果来确定分类对象的状态，提高了对分类对象的状态识别的准确度。
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公开(公告)号：CN115511703B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211350737.7
申请日：2022-10-31
申请人： 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种二维心脏超声切面图像的生成方法及装置、设备、介质，方法包括将针对目标病例采集的第一组二维心脏超声切面图像、与第一组二维心脏超声切面图像相对应的空间方位参数、基准三维心脏模型输入配准模型中，得到目标病例的三维心脏预测变换场，第一组二维心脏超声切面图像与基准三维心脏模型处于心动周期中的同一时相；利用三维心脏预测变换场对基准三维心脏模型进行三维变换，得到目标病例处于同一时相下的三维心脏模型；基于目标二维切面的空间方位参数对目标病例的三维心脏模型进行切片，并结合第一组二维心脏超声切面图像的超声图像特征，生成目标病例的目标二维心脏超声切面图像。本公开能够灵活应对各种切面缺失问题，灵活性高。
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公开(公告)号：CN114638878B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210272944.9
申请日：2022-03-18
申请人： 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种基于深度学习的二维超声心动图管径检测方法及装置、电子设备和存储介质。通过将二维超声心动图待测图像输入至训练好的关键点检测网络中，输出关键点坐标，根据关键点坐标和待测图像的参数计算出待测血管的实际径长。本公开所述方法可以实现二维超声心动图血管内径的全自动测量，不需要提前指定血管区域，无需人工干预。并且，由于关键点检测网络可以将关键点置信度热力图转化为关键点坐标进行输出，既保证了空间泛化性，又降低了精度损失，提升了准确率。
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公开(公告)号：CN114372978A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210124077.4
申请日：2022-02-10
申请人： 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本公开涉及一种超声造影影像分类方法及装置、电子设备和存储介质。所述超声造影影像分类方法包括：获取包含分类对象的超声造影影像和分类场景，所述分类场景用于指示对分类的速度和/或精度的要求；根据所述分类场景，对所述超声造影影像进行分类对象的状态分类，确定所述分类对象的至少一个状态分类结果，所述状态分类结果包括：正常状态或非正常状态；根据所述至少一个状态分类结果，确定所述分类对象的状态。通过上述过程，解决了超声造影分析对使用场景要求高、适应性差的问题，在进行状态分类时，通过至少一个状态分类结果来确定分类对象的状态，提高了对分类对象的状态识别的准确度。
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