用于在基于医学成像的程序中导航到目标解剖对象的系统和方法

    公开(公告)号:CN109074665A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201780002386.1

    申请日:2017-06-29

    申请人: 阿文特公司

    IPC分类号: G06T7/73

    摘要: 本发明涉及一种用于向用户提供导航指示以经由医疗成像系统在医疗程序期间定位目标解剖对象的系统和方法。该方法包括选择对象周围的解剖区域;生成来自解剖区域周围的场景的多个实时二维图像,并将多个图像提供给控制器;开发和训练深度学习网络以自动检测和识别来自解剖区域的场景;经由所述深度学习网络基于所述解剖区域中的每个所识别的场景的相对空间位置和相对时间位置,自动地标测来自所述解剖区域的所述多个图像中的每个图像;以及基于每个所识别的场景的相对空间和时间位置,向所述用户提供指示以在所述医疗程序期间定位所述对象。

    患者结果跟踪平台
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108352182A

    公开(公告)日:2018-07-31

    申请号:CN201680065154.6

    申请日:2016-11-10

    申请人: 阿文特公司

    IPC分类号: G16H10/20 G16H10/40

    CPC分类号: G16H10/20 G06F19/00 G16H10/60

    摘要: 提供了用于管理患者健康数据的方法和系统。提供患者数据跟踪系统,其汇总患者数据以创建一个或多个患者数据集。系统分析和/或分类患者数据集以选择性地向不同实体提供信息。患者数据可以被保护,以使得患者数据集根据一个或多个适用的政府或组织规定被存储和/或传播。作为一个示例,该系统可以向医生和医疗保健组织提供目标信息,该信息可以帮助医生和医疗保健组织指导患者的疼痛管理疗法,为患者群体开发治疗方案等。该平台可以使用一个或多个仪表板来向不同实体传播目标信息。仪表板可以呈现关于个体患者或一个或多个患者群体的信息,例如,汇总的患者群体数据或趋势。

    用于神经阻滞应用的3D超声成像系统

    公开(公告)号:CN108348215B

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN201680061021.1

    申请日:2016-09-15

    申请人: 阿文特公司

    IPC分类号: A61B8/00 A61B8/08 G10K11/35

    摘要: 本公开涉及用于生成3D图像的超声成像系统。该系统包括具有换能器外壳和换能器发射器的超声探头。外壳具有沿着纵向轴线从近端延伸到远端的主体。远端包括内腔,该内腔沿着外壳的横向轴线至少从第一侧延伸到第二侧。发射器被安装到腔内的第一侧和第二侧,并被配置为围绕横向轴线旋转以用于扫描超声波束。因此,在操作期间,发射器围绕横向轴线以顺时针方向和/或逆时针方向自由地旋转,以便连续地扫描二维(2D)图像。该系统还可以包括控制器,该控制器被配置成实时接收和组织2D图像并且基于2D图像生成3D图像。

    用于神经阻滞应用的3D超声成像系统

    公开(公告)号:CN108348215A

    公开(公告)日:2018-07-31

    申请号:CN201680061021.1

    申请日:2016-09-15

    申请人: 阿文特公司

    IPC分类号: A61B8/00 A61B8/08 G10K11/35

    摘要: 本公开涉及用于生成3D图像的超声成像系统。该系统包括具有换能器外壳和换能器发射器的超声探头。外壳具有沿着纵向轴线从近端延伸到远端的主体。远端包括内腔,该内腔沿着外壳的横向轴线至少从第一侧延伸到第二侧。发射器被安装到腔内的第一侧和第二侧,并被配置为围绕横向轴线旋转以用于扫描超声波束。因此,在操作期间,发射器围绕横向轴线以顺时针方向和/或逆时针方向自由地旋转,以便连续地扫描二维(2D)图像。该系统还可以包括控制器,该控制器被配置成实时接收和组织2D图像并且基于2D图像生成3D图像。

    用于经由医学成像系统导航到目标解剖对象的系统和方法

    公开(公告)号:CN109074665B

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN201780002386.1

    申请日:2017-06-29

    申请人: 阿文特公司

    IPC分类号: G06T7/73

    摘要: 本发明涉及一种用于向用户提供导航指示以经由医疗成像系统在医疗程序期间定位目标解剖对象的系统和方法。该方法包括选择对象周围的解剖区域;生成来自解剖区域周围的场景的多个实时二维图像,并将多个图像提供给控制器;开发和训练深度学习网络以自动检测和识别来自解剖区域的场景;经由所述深度学习网络基于所述解剖区域中的每个所识别的场景的相对空间位置和相对时间位置,自动地标测来自所述解剖区域的所述多个图像中的每个图像;以及基于每个所识别的场景的相对空间和时间位置,向所述用户提供指示以在所述医疗程序期间定位所述对象。