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公开(公告)号：CN112991166B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN201911294041.5
申请日：2019-12-16
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
IPC分类号： G06T3/4038 , G06T3/147 , G06T7/00 , A61B8/00
摘要： 本发明涉及一种智能辅助导引方法，包括：获取待检测对象的第一超声数据；至少基于第一超声数据，获得待检测对象的宽景图像数据，获得第一超声数据中的每帧超声图像与待检测对象的对应关系；获取查询信息，查询信息至少包括第二超声数据；将第二超声数据中的每帧超声图像与待检测对象的宽景图像数据进行匹配处理，获得第二超声数据中的每帧超声图像在宽景图像数据中的对应关系；基于第一超声数据中的每帧超声图像与待检测对象的对应关系和第二超声数据中的每帧超声图像在宽景图像数据中的对应关系，获得提示信息。本发明基于第二超声图像帧与宽景图像提供提示信息，快速引导超声探头移动至目标特征区域。
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公开(公告)号：CN111145137B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201811302485.4
申请日：2018-11-02
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V40/14 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种基于神经网络的静脉与动脉识别方法，包括：将待识别的超声图像输入神经网络模型进行处理；通过所述神经网络模型从待识别超声图像中获取静脉和动脉的位置信息；根据获取的位置信息区别标记静脉与动脉，并生成含有静脉标记和动脉标记的超声图像。本发明用于对待识别的超声图像中的动脉和静脉进行自动识别，此方法安全高效，能够帮助医生提高诊断准确度，更好地辅助医生进行动脉与静脉的识别，进而进一步辅助医生进行静脉穿刺。
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公开(公告)号：CN111134727B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201811301540.8
申请日：2018-11-02
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
摘要： 本发明提供一种基于神经网络的静脉与动脉识别的穿刺引导系统，包括：超声图像输入单元，用于输入超声图像，将待识别的超声图像输入神经网络模型进行处理；神经网络模型，用于通过所述神经网络模型从待识别超声图像中获取静脉和动脉的位置信息；超声图像生成单元，根据获取的位置信息区别标记静脉与动脉，并生成含有静脉标记和动脉标记的超声图像；超声图像显示模块，用于实时显示穿刺针与静脉标记和动脉标记的相对位置图像，以及穿刺参数；穿刺引导单元，根据所述相对位置图像以及所述穿刺参数引导穿刺针进行穿刺。本发明能够对待识别的超声图像中的动脉和静脉进行自动识别，进而辅助医生进行静脉穿刺。
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公开(公告)号：CN114680938A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011599941.3
申请日：2020-12-29
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
摘要： 本申请涉及一种去除颈动脉收缩舒张影响的斑块测量方法及装置，所述方法包括获取颈动脉超声图像中预设分段处的颈动脉外膜数据和颈动脉斑块数据，所述预设分段包括颈总动脉、颈外动脉和颈内动脉中的至少一种；对于每一预设分段，根据所述预设分段的颈动脉外膜数据获取所述预设分段中的最大外膜舒张状态时的放大颈动脉外膜数据；根据每一预设分段的所述放大颈动脉外膜数据分别获取对应分段的实际斑块数据。本发明通过将颈动脉的各段动脉均放大至最大舒张状态时，再获取斑块数据，排除了颈动脉收缩舒张对斑块测量的影响，提升斑块数据测量的数据准确性。
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公开(公告)号：CN110648327B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201910947137.0
申请日：2019-09-29
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的超声影像视频自动追踪方法和设备，通过神经网络的训练和使用，实现超声影像中目标位置的自动识别和跟踪，节省了医生手动标记的时间，且目标位置获取准确快速，可以在实时跟踪的同时结合当前的造影图像即时生成TIC曲线，提升了超声影像中目标识别和追踪的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN114631841A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202011489677.8
申请日：2020-12-16
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种超声扫查反馈装置，包括：超声探头，用于对检测对象的目标部位进行扫查，以获得检测对象目标部位的超声影像；存储器，存储有至少一条程序指令；处理器，所述处理器加载并执行所述至少一条程序指令以实现如下步骤：控制所述超声探头以至少两个扫查路径扫查所述目标部位，获取每个所述扫查路径对应得到的所述目标部位的三维超声影像；区别显示每个所述扫查路径对应的所述三维超声影像中的病灶信息，所述病灶信息至少包括病灶区域和病灶类型；确定每个所述扫查路径对应的所述三维超声影像中的病灶信息是否一致。本发明提供对超声探头获取的超声影像和/或操作者进行反馈，避免漏检，也提高了超声扫查的效率。
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公开(公告)号：CN111820948B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910320623.X
申请日：2019-04-20
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及超声图像处理技术领域，具体公开了一种胎儿生长参数测量方法。测量方法包括：获取胎儿至少一个部位的超声图像；根据卷积神经测量模型确定超声图像中待测量部位的分布区域，卷积神经测量模型通过卷积神经网络对已标记的不同胎儿部位的若干超声图像进行训练确定；突出显示待测量部位的分布区域轮廓并进行拟合；通过对待测量部位对应的拟合后的轮廓进行测量，获取不同待测量部位的生长参数。本发明了还提供了一种胎儿生长参数测量系统、超声设备及存储介质。本发明能够利用训练好的卷积神经测量模型自动测量不同胎儿部位的生长参数，提高了测量的准确度，提高了医生的工作效率。
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公开(公告)号：CN113239951A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110329907.2
申请日：2021-03-26
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
摘要： 本申请涉及一种超声乳腺病灶的分类方法、装置及存储介质，方法包括：获取待分类的目标超声乳腺信息；确定目标超声乳腺图像是否为乳腺切面所对应的乳腺图像；若是乳腺切面所对应的乳腺图像则识别病灶区域；将病灶区域分割为n1*n2个数据块；将每个数据块转换为p1*p2*c维的向量数据；将n1*n2个数据块对应的向量数据合并，得到n1n2×p1p2c的二维数据矩阵；根据每个数据块在目标超声乳腺图像中的位置，生成位置对应的位置编码向量，并将位置编码向量添加至二维数据矩阵中，得到的待处理的数据矩阵；将待处理的数据矩阵输入图像分类网络中，得到的目标超声乳腺病灶的病灶性质分类；解决了人工分类时分类效率较低的问题；提高对超声乳腺图像进行分类的准确率及效率。
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公开(公告)号：CN112837317A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110331903.8
申请日：2021-03-29
申请人： 无锡祥生医疗科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，涉及一种基于乳腺超声图像增强的病灶分类方法、装置及存储介质。方法包括：获取样本乳腺超声图像，样本乳腺超声图像中包括标准乳腺超声图像以及待增强图像；将待增强图像输入生成器中，确定得到增强后的乳腺超声图像；提取待增强图像、增强后的乳腺超声图像和标准乳腺超声图像中的乳腺特征；根据判别器确定标准乳腺超声图像以及待增强图像的判别结果，得到d_reals和d_fakes；根据提取得到的特征，确定图像内容评价参数和图像质量评价参数；根据d_reals和d_fakes确定损失因子；根据图像内容评价参数、图像质量评价参数和损失因子训练生成器和判别器，得到训练后的生成器和训练后的判别器。
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