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公开(公告)号：CN111163700A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201880062477.9
申请日：2018-09-26
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于将包括超声探头的血管内超声导管设备引导至血管树(31)中的潜在病变的系统和方法。在所述系统中，探头的位置信息被提供用于显示给用户和/或用于对位置信息的自动处理。评价单元被配置为接收血管树的诊断图像，确定针对血管树中的多个位置的至少一个血管参数的值，并且识别与至少一个血管参数的异常值相关联的至少一个位置。此外，映射单元被配置为在血管树的可视化中提供至少一个位置的视觉指示(32)和/或提供关于至少一个位置的信息以用于对位置信息的自动处理。
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公开(公告)号：CN111163700B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN201880062477.9
申请日：2018-09-26
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于将包括超声探头的血管内超声导管设备引导至血管树(31)中的潜在病变的系统和方法。在所述系统中，探头的位置信息被提供用于显示给用户和/或用于对位置信息的自动处理。评价单元被配置为接收血管树的诊断图像，确定针对血管树中的多个位置的至少一个血管参数的值，并且识别与至少一个血管参数的异常值相关联的至少一个位置。此外，映射单元被配置为在血管树的可视化中提供至少一个位置的视觉指示(32)和/或提供关于至少一个位置的信息以用于对位置信息的自动处理。
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公开(公告)号：CN116392592A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310050758.5
申请日：2023-02-01
Applicant: 南京中医药大学
IPC: A61K45/00 , C12Q1/02 , G01N33/574 , A61K31/7088 , A61K33/243 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了一种XBP1‑US在制备抗肿瘤药物中的应用。本发明的XBP1‑US可增强LUAD细胞和肿瘤对顺铂的耐药性。
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公开(公告)号：CN117132520A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210115007.2
申请日：2022-01-31
Applicant: 复旦大学附属妇产科医院
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种ASC‑US判断结果分流方法及其所用装置。一种ASC‑US判断结果分流方法，其特征是：包括：获取待测玻片图像；提取所述待测玻片图像的前景区域；对多个所述图像块进行预处理得到多个预处理图像块；得到所述图像块的标签；统计标签为异常的图像块的占比；根据所述占比判断所述待测玻片图像的风险等级。本发明检测精确，分流精度高、速度快，无创、高效。
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公开(公告)号：CN104471424A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201380038060.6
申请日：2013-07-03
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： G·L·T·F·豪特瓦斯特
IPC: G01R33/56 , G01R33/563
CPC classification number: G06T7/20 , G01R33/546 , G01R33/5608 , G01R33/56308 , G06F19/00 , G06T7/0016 , G06T15/06 , G06T2200/24 , G06T2207/10072 , G06T2207/10081 , G06T2207/10136 , G06T2207/20101 , G06T2207/30048 , G06T2210/41 , G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/50
Abstract: 一种用于对轮廓的不确定性的量化的系统(10)包括显示器(48)，所述显示器显示至少左心室在多个心脏相位内的4D图像的一部分。测量设备(16)包括至少一个处理器(42)，所述至少一个处理器被编程为接收来自成像设备(12)的所述4D图像(18)，接收在所述左心室的心肌壁上的选择的位置，将射线垂直于所述左心室的心肌壁或中心中的至少一个投射通过所选择的位置，沿着所投射的射线计算所述心肌壁的厚度，评价在所述心脏相位的范围内的心肌壁运动，计算对心肌收缩功能的量化，并且在显示设备(48)上显示所计算的对所述心肌收缩功能的量化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104471424B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201380038060.6
申请日：2013-07-03
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： G·L·T·F·豪特瓦斯特
IPC: A61B5/055
CPC classification number: G06T7/20 , G01R33/546 , G01R33/5608 , G01R33/56308 , G06F19/00 , G06T7/0016 , G06T15/06 , G06T2200/24 , G06T2207/10072 , G06T2207/10081 , G06T2207/10136 , G06T2207/20101 , G06T2207/30048 , G06T2210/41 , G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/50
Abstract: 一种用于对轮廓的不确定性的量化的系统(10)包括显示器(48)，所述显示器显示至少左心室在多个心脏相位内的4D图像的一部分。测量设备(16)包括至少一个处理器(42)，所述至少一个处理器被编程为接收来自成像设备(12)的所述4D图像(18)，接收在所述左心室的心肌壁上的选择的位置，将射线垂直于所述左心室的心肌壁或中心中的至少一个投射通过所选择的位置，沿着所投射的射线计算所述心肌壁的厚度，评价在所述心脏相位的范围内的心肌壁运动，计算对心肌收缩功能的量化，并且在显示设备(48)上显示所计算的对所述心肌收缩功能的量化。
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公开(公告)号：CN107417020A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710900590.7
申请日：2017-09-28
Applicant: 武汉嘉讯源科技有限公司
IPC: C02F9/08 , C02F1/72 , C02F1/36 , C02F1/32 , C02F101/30
CPC classification number: C02F9/00 , C02F1/32 , C02F1/36 , C02F1/722 , C02F2101/308 , C02F2209/06 , C02F2209/08 , C02F2209/20 , C02F2305/026
Abstract: 本发明公开了一种US/UV—Fenton体系处理印染废水的方法，主要包括如下步骤：1）印染废水的预处理，取500mL的印染废水置于玻璃反应器中，调至适当的pH值；2）印染废水的US/UV—Fenton反应，将反应器置于实验装置，先投加一定量的H2O2，然后依据一定的H2O2与Fe2+投加量的摩尔比投加FeSO4溶液，设置好反应时间和超声功率，打开超声波清洗仪、紫外灯，反应一定时间。本发明不仅弥补了传统Fenton反应条件苛刻且氧化能力相对较低的缺点，而且与传统Fenton反应相比，既无需额外添加Fe2+，也减少了铁泥的产生。
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公开(公告)号：CN107368707A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710596384.1
申请日：2017-07-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的基于US-ELM的基因芯片表达数据分析系统及方法包括，基因预处理单元，用于对基因芯片进行预处理以获得适用于实验的数据格式；差异基因筛选单元，基于基因表达数据矩阵寻找在基因芯片中不同个体或者是不同组织中表达发生明显变化的差异基因，获得差异表达基因矩阵；聚类单元，用于对差异表达基因矩阵进行聚类分析，得到共表达基因序列；富集分析单元，用于对共表达基因序列进行富集分析，得到关于基因所参与的多条通路，得出在数据上共表达基因序列的生物学功能解释。本发明的分析系统及方法整体上提高了数据分析的准确性，差异基因处理过程筛选出更有效的明显表达差异基因，聚类处理中得出的类别在生物学解释上具有更多的相似性。
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公开(公告)号：CN118986517A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411077697.2
申请日：2024-08-07
IPC: A61B34/20 , A61B17/34 , A61B10/02 , G06T7/30 , G06T3/4038
Abstract: 本申请的实施例揭示了一种US‑MRI融合成像导航方法、装置、设备及介质，方法包括：获取超声探头的位置信息，并根据所述超声探头的位置信息确定所述超声探头所采集到的超声图像中的目标的位置信息，将所述目标的位置信息标记于所述超声图像中；获取多个MRI序列图像，对多个MRI序列图像进行融合得到第一融合图像，并确定所述第一融合图像中穿刺靶目标的大小和位置；将所述超声图像与所述第一融合图像融合得到第二融合图像，所述第二融合图像中包括穿刺靶目标的大小和位置以及目标的位置信息。本发明满足了前列腺病灶定位和跟踪的要求可使穿刺针数量减少，解决了超声检测准确率低和穿刺针数多的缺陷。
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公开(公告)号：CN112686901B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110265875.4
申请日：2021-03-11
Applicant: 北京小白世纪网络科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于深度神经网络的US‑CT图像分割方法及装置，方法包括：从获取的视频流数据中抽取一帧图像数据进行预处理后存入raw_img寄存器中；从raw_img寄存器中获取存储的一帧图像数据并利用预先构建的推理模型进行推理得到推理结果；对所述推理结果进行后处理后显示输出。本申请实现了一个小型、灵活、可扩展的深度学习推理框架，该框架支持任意类型的模型，任意结构的模型，可以完成分类、检测和分割任务，可以在本机或者在服务器上推理，可以推理图片、视频文件、网络视频或摄像头。
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