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公开(公告)号：CN115148368A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210752156.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于深度学习推荐首发弹簧圈的方法、装置及存储介质，其中基于深度学习推荐首发弹簧圈的方法包括步骤：获取待预测目标影像，基于预先构建的特征提取模型，确定所述待预测目标影像中的第一目标特征；通过预先选定的图像旋转轴旋转所述第一目标特征，获取旋转后所述第一目标特征各个方向对应的形态学参数；根据所述形态学参数，通过预先构建的特征识别模型，确定第二目标特征，其中所述第一目标特征包括动脉瘤对应的3D图像，所述第二目标特征包括所述动脉瘤对应的首发弹簧圈。
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公开(公告)号：CN115147390A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210850380.2
申请日：2022-07-19
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
Abstract: 本公开提供一种基于深度学习的推荐栓塞动脉瘤的弹簧圈的方法及装置。所述方法包括：获取动脉瘤的三维医学图像；通过图像处理网络模型获得动脉瘤的识别结果；根据动脉瘤的识别结果，获得动脉瘤的尺寸信息；将动脉瘤的尺寸信息输入决策树模型，获得首发弹簧圈的推荐信息。根据本公开，能够在术前规划选择合适的弹簧圈，达到最佳的动脉瘤瘤内致密填塞，减少错误的选择后导致的动脉瘤残留的可能性。且通过对首发弹簧圈的合理选择，减少血管内操作，避免出现血管痉挛，首发弹簧的合理选择可以减少不必要的手术耗材的浪费，降低医保支出，减轻手术经济负担，提高治疗效果及预后生活质量。提高了动脉瘤介入手术治疗水平。
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公开(公告)号：CN114271939A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111299082.0
申请日：2021-11-04
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种动脉瘤手术规划方法、装置、电子设备及可读存储介质，其所述方法包括：获取目标患者的CT血管造影图像；基于卷积神经网络模型，从CT血管造影图像识别出动脉瘤；对载有动脉瘤的载瘤血管进行重建，得到所述载瘤血管三维模型；对载瘤血管三维模型进行几何分析，得到动脉瘤和所述载瘤血管的几何结构特征；根据动脉瘤的几何结构特征，模拟出首发弹簧圈，以对动脉瘤填塞；根据载瘤血管的几何结构特征，模拟出血管支架，以对载瘤血管填塞。本申请涵盖了动脉瘤诊断和治疗一体化的过程，能够根据患者的CT造影图像，能够实现动脉瘤和载瘤血管的自动测量，并通过模拟出合适弹簧圈和血管支架，为手术规划提供有力的基础。
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公开(公告)号：CN113066574A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110336245.1
申请日：2021-03-29
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的动脉瘤破裂预测方法、装置及存储介质，包括：获取血管的3D‑DSA图像，基于所述3D‑DSA图像获取图像中每个动脉瘤的血管几何形状信息以及血液动力学参数；对所述血管几何形状信息以及血液动力学参数中分别包括的平均流量参数、动脉瘤流入率、周转时间进行量化；将量化后的血管几何形状信息、血液动力学参数以及健康检查数据作为神经网络模型的输入，得到动脉瘤破裂预测数据。基于神经网络算法，不仅根据动脉瘤的大小、形状或位置来描绘破裂源，还可以提供更可靠的参数识别。有助于改善多发性动脉瘤患者中IAs破裂的临床鉴定，提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113066091A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110336239.6
申请日：2021-03-29
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于黑血管壁曲面重建的脑血管分割方法、装置及存储介质，包括：获取图像中黑血管壁轮廓的离散点，基于所述离散点得到黑血管壁重建曲面；获取所述黑血管壁重建曲面的中心线，在所述中心线的X轴、Y轴及Z轴分别进行线性采样；建立与所述X轴、Y轴及Z轴对应的三个成像平面，所述三个成像平面分别映射中心线上三个感兴趣矢量方向上的采样数据；构建分割子网和诊断子网，基于所述分割子网和诊断子网对所述采样数据进行处理，分割管腔区域和外壁区域，得到脑血管的形态信息和血管形态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862786A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110183276.8
申请日：2021-02-10
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/46 , G06K9/62 , G16H30/20 , G06T7/187
Abstract: 本发明提供一种CTA影像数据处理方法、装置及存储介质，包括：接收CTA影像数据，所述CTA影像数据包括一个或多个原始图像；对所述原始图像进行处理，获取原始图像中的所有节点，所述节点为大于预设体素值的点将原始图像中每两个相邻节点相连生成节点框架图；获取节点框架图中的三角路径得到三角路径直方图，所述三角路径为若干节点构成一个三角的路径。本发明提供的技术方案，在得到三角路径直方图的过程中不使用任何三维细化算法，使得在血管识别的过程中不存在错误节点识别的问题，提高了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112784928A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110183361.4
申请日：2021-02-10
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种DSA影像识别方法、装置及存储介质，包括：接收2D‑DSA影像数据，所述2D‑DSA影像数据包括一个或多个2D‑DSA图像；基于CNN模型对所述2D‑DSA图像进行第一阶段的区域识别，在所述2D‑DSA图像中定位特定区域，在定位特定区域后基于CNN模型对所述2D‑DSA图像进行第二阶段的动脉瘤识别得到识别结果数据；将所述识别结果数据输出，其中识别结果数据包括对所述2D‑DSA图像进行标记的动脉瘤标签。本发明通过CNN网络算法可以对2D‑DSA图像进行两阶段的处理，逐步定位到动脉瘤，有效减少其他因素的干扰、提高检测精度。
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公开(公告)号：CN112862785B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110183220.2
申请日：2021-02-10
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/50 , G06V10/764 , G16H30/20 , G06T7/187
Abstract: 本发明提供一种CTA影像数据识别方法、装置及存储介质，接收预处理后的图像，所述预处理后的图像中仅包含动脉图形；对动脉图形中的每个体素进行预测，得到动脉图形中每个体素为动脉瘤的概率；将体素为动脉瘤的概率大于预设值的标记位动脉瘤。上述的步骤通过HCNN模型执行处理，所述HCNN模型为具有编码器‑解码器结构的CNN；所述编码器用于将一个卷映射为抽象的低分辨率的编码；所述解码器用于将所述编码扩展为一个全分辨率的分割卷。本发明中的HCNN模型能够检测图像、影像中具有可变矩形盒的目标物体，进而能够检测动脉中各种大小的动脉瘤，提高了动脉瘤识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115082370A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210752117.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的海马体自动描绘方法及装置，通过对由磁共振成像扫描导出的磁共振切片图像进行预处理；将预处理图像输入至第一模型中，输出海马体边界框信息；将所述海马体边界框信息和所述预处理图像融合得到海马体裁剪后图像；将所述海马体裁剪后图像输入至第二模型中，输出描绘图像；根据所述描绘图像和所述海马体边界框信息得到海马体轮廓线。本发明能够大大提升目前手动描绘海马体的工作效率，减少手动描绘海马体的工作量，提高描绘海马体的准确度。
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公开(公告)号：CN113133827B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110371115.1
申请日：2021-04-07
Applicant: 昆明同心医联科技有限公司
IPC: A61B34/10
Abstract: 本发明公开的颅内动脉瘤手术进行术前预估方法，包括：从患者的3D‑DSA影像数据中分割得到每个动脉瘤血管的几何形状的表面表示；对每个动脉瘤血管进行未处理和用模型化手术植入物处理，将虚拟手术支架模拟植入动脉瘤的几何形状；对网格进行网格依赖测试；计算壁面剪切力对应于动脉瘤模型植入前后的动脉瘤压力和垂直于动脉瘤平面的速度，并在收缩峰进行比较，输出术前血流模型和术后血流模型；根据术后血流模型导出术后数值，计算出动脉瘤口的表面积与相应亲代动脉的剩余周向表面积的比值；根据术前血流模型和术后血流模型导出参数，根据参数和比值评估术后得分。该方法能对颅内动脉瘤手术前进行术后预测评估，为医生提供可靠有效的辅助判断。
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