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公开(公告)号：CN117916813A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202280060607.1
申请日：2022-09-06
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种用于定义用于超声成像系统的预设参数值的集合的机制。由多个超声成像系统生成并响应于操作者反馈而更新的关于本地机器学习模型的信息被提供给外部服务器。所述外部服务器基于该信息生成全局机器学习模型，所述全局机器学习模型然后用于更新目标超声成像系统上的本地机器学习模型。
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公开(公告)号：CN111095428A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201880060280.1
申请日：2018-08-02
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 具有深度学习神经网络的超声系统被用于通过对正交信息的分析消除颈动脉的B模式图像中的薄雾伪影。在所描述的实施方式中，正交信息包括B模式图像的结构信息以及与B模式图像的视场相同的视场的运动信息。在另一实施例中，神经网络通过降低伪影的深度处的TGC增益来降低薄雾伪影。
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公开(公告)号：CN113905670A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202080040358.0
申请日：2020-05-27
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 本公开描述了被配置为基于在超声扫描期间识别的解剖标志并且根据用户选择的视图来生成目标特征的体积图像的成像系统。系统可以包括被配置为采集响应于朝向目标区域发射的超声脉冲的回波信号的超声换能器。与所述换能器耦合的处理器可以呈现所述目标特征的说明性体积图像以供用户选择，每幅图像对应于特定视图。然后，所述处理器可以识别对应于在2D图像帧内体现的目标特征的解剖标志，并且基于所识别的标志和用户选择的视图来提供用于将换能器操纵到目标位置以生成特异于所述视图的2D图像帧的指令。回波信号然后在所述目标区域处被采集，并且被用于生成对应于用户选择的视图的目标特征的实际体积图像。
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公开(公告)号：CN113194837A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201980083549.2
申请日：2019-12-11
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61B8/08
Abstract: 本公开描述了成像系统，所述成像系统被配置为生成索引信息以指示多个图像帧中的哪些图像帧包括一个或多个目标解剖特征，诸如胎儿的头部或股骨。还确定目标解剖特征的存在的置信度水平。系统可以被配置为通过实施至少一个神经网络确定目标解剖特征是否存在于图像帧中。还可以确定基于图像帧的质量的品质水平。可以采集一个或多个感兴趣项目的测量结果。可以经由用户接口提供索引信息(502)、置信度水平、品质水平和/或测量结果的视觉表示(500)。用户接口可以基于视觉表示接收用户输入以导航到多个图像帧中的特定图像帧(508)。
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公开(公告)号：CN106999149B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201580064043.9
申请日：2015-11-24
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 提供了一种用于多方面检查，例如用于分诊和紧急情况的超声探头。所述探头可以包括不同的换能器阵列，例如线性、弯曲线性和扇形阵列，其被组合为具有无线显示器的单个手持单元。提供了相关方法，例如用于基于预期检查和/或探头在患者的身体上的位置来自动选择适于用户扫描的阵列的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113194837B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN201980083549.2
申请日：2019-12-11
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: A61B8/08
Abstract: 本公开描述了成像系统，所述成像系统被配置为生成索引信息以指示多个图像帧中的哪些图像帧包括一个或多个目标解剖特征，诸如胎儿的头部或股骨。还确定目标解剖特征的存在的置信度水平。系统可以被配置为通过实施至少一个神经网络确定目标解剖特征是否存在于图像帧中。还可以确定基于图像帧的质量的品质水平。可以采集一个或多个感兴趣项目的测量结果。可以经由用户接口提供索引信息(502)、置信度水平、品质水平和/或测量结果的视觉表示(500)。用户接口可以基于视觉表示接收用户输入以导航到多个图像帧中的特定图像帧(508)。
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公开(公告)号：CN111095428B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN201880060280.1
申请日：2018-08-02
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 具有深度学习神经网络的超声系统被用于通过对正交信息的分析消除颈动脉的B模式图像中的薄雾伪影。在所描述的实施方式中，正交信息包括B模式图像的结构信息以及与B模式图像的视场相同的视场的运动信息。在另一实施例中，神经网络通过降低伪影的深度处的TGC增益来降低薄雾伪影。
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公开(公告)号：CN110381845B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201880015836.5
申请日：2018-01-03
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , A61B8/08 , A61B8/00 , G01S7/52 , G06T7/00 , A61B8/13 , G01S15/89 , G16H50/30
Abstract: 根据一些实施例的超声系统可以包括：超声换能器，其被配置为向组织发射超声脉冲并响应于超声脉冲而生成回波信号；信道存储器，其被配置为存储回波信号；波束形成器，其被配置为响应于回波信号而生成波束形成信号；神经网络，其被配置为接收回波信号或波束形成信号的一个或多个样本并产生第一类型的超声成像数据；以及处理器，其被配置为生成第二类型的超声成像数据，其中，一个或多个处理器还可以被配置为基于第一类型的超声成像数据和第二类型的超声成像数据生成超声图像，并且使与其通信地耦合的显示器显示超声图像。
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公开(公告)号：CN112040876A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201980027163.X
申请日：2019-04-11
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 本公开描述了被配置为基于在对象的产前扫描期间识别的解剖特征和状况来生成自适应扫描协议的成像系统。系统可以包括超声换能器，所述超声换能器被配置为采集响应于朝向目标区域发射的超声脉冲的回波信号。与所述换能器耦合的处理器能够根据所述回波来生成图像帧并且将所述图像帧提供到第一神经网络。所述第一神经网络可以被配置为识别所述图像帧中的解剖特征。可以将所述解剖特征的指示提供到第二神经网络。所述第二神经网络然后可以部分地基于所识别的特征来确定要被获得的解剖测量。所述处理器可以还被配置为使要被获得的所述解剖测量的指示符被显示在用户接口上。
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公开(公告)号：CN119403493A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202380042557.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： S·A·马图尔 , S·博沃米克 , G·N·拉贾戈帕莱阿 , M·阿瓦斯蒂 , K·T·拉贾马尼 , C·菲尔雄 , P·瓦集内帕里 , C·米什拉 , M·R·里利 , E·M·坎菲尔德
Abstract: 根据一个方面，提供了一种处理具有周期性移动的解剖特征的超声US图像的序列的方法。所述方法包括：i)使用第一机器学习ML模型根据在所述序列中的每幅图像中可见的所述解剖特征的视图平面在相应图像中标记所述解剖特征的检测结果；ii)基于所述标记来获得所述序列中的全部与第一视图平面相对应的相继图像的第一集群；iii)使用所述第一集群作为所述解剖特征的所述第一视图平面的第一剪辑；重复步骤i)、ii)和iii)以获得所述解剖特征的不同视图平面的多个剪辑；并且如果所述第一剪辑包括以下相继图像的集群，则从所述多个剪辑中选择所述第一剪辑作为所述解剖特征的优选剪辑：针对所述的相继图像的集群的相应标记与所述多个剪辑中的其他标记相比在统计上更加显著。
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