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公开(公告)号：CN108926345B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201810839194.2
申请日：2018-07-27
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/347 , A61B5/349 , A61B5/353 , A61B5/366 , A61B5/355 , A61B5/358 , A61B5/00
Abstract: 一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定时期自动判别系统，涉及心肌梗死定时期判别技术领域，包括数据采集系统、云平台数据存储系统、定时期判别分析系统和数据显示系统；可穿戴心电监护仪与待判别人员连接，记录并生成12导联原始心电图；心电图采集系统获取12导联原始心电图数据，包括P波的波幅、QRS波群的波幅、ST段的波幅和T波的波幅；定时期判别分析系统利用基于CNN神经网络训练获得的定时期判别模型进行卷积计算获得判别中间数据，再经过sigmoid函数映射获得判别结果数据，从而做出待判别人员急性心肌梗死发生时期的定时期判别；本申请提供一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定时期自动判别系统，对待判别人员是急性心机梗死发生时期做出准确的判别。
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公开(公告)号：CN109872818A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910006026.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据自动智能化处理判别系统技术领域，且公开了基于人工智能的经食道心超指导左心耳封堵器选择系统，包括数据采集总系统、云平台数据存储系统、数据建模分析系统和数据显示系统，所述数据采集总系统通信连接于云平台数据存储系统，云平台数据存储系统连接于数据建模分析系统，数据建模分析系统上连接有数据显示系统。该基于人工智能的经食道心超指导左心耳封堵器选择系统，根据该判别结果数据选择左心耳封堵器的类型及大小，使软件可根据食道心超提供的左心耳影像数据自动选择最适合患者的封堵器，从而降低术者主观选择偏倚导致的器械选择不当，减少术者射线摄入量及患者造影剂摄入量，并最终提高手术成功率。
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公开(公告)号：CN108926343A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810835499.6
申请日：2018-07-26
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04012 , A61B5/6802 , A61B5/7235 , A61B5/7253 , A61B5/742 , A61B5/746
Abstract: 一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定性自动判别系统，涉及心肌梗死定性判别技术领域，包括数据采集系统、云平台数据存储系统、定性判别分析系统和数据显示系统；可穿戴心电监护仪与待判别人员连接，记录并生成12导联原始心电图；心电图采集系统获取12导联原始心电图数据，包括P波的波幅、QRS波群的波幅、ST段的波幅和T波的波幅；定性判别分析系统利用基于CNN神经网络训练获得的定性判别模型进行卷积计算获得判别中间数据，判别中间数据经过sigmoid函数映射获得判别结果数据，从而做出待判别人员是否患有急性心肌梗死的定性判别；本申请提供一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定性自动判别系统，对待判别人员是否为急性心机梗死做出准确的定性判别。
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公开(公告)号：CN117547314A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311492055.4
申请日：2023-11-09
Applicant: 上海市第十人民医院 , 上海移视网络科技有限公司
IPC: A61B10/06 , A61B17/295
Abstract: 本申请实施方式涉及医疗器械技术领域，特别涉及一种心肌活检钳，心肌活检钳具有靠近操作者且远离患者的近端，以及靠近患者且远离操作者的远端；心肌活检钳包括：位于近端、且用于供操作者握持并操作的手柄；位于远端、且用于夹取心内膜心肌组织的钳夹；自手柄沿伸至钳夹的导管；位于远端的检测构件；位于近端的响应构件；以及，连接检测构件以及响应构件的连接构件；其中，检测构件、连接构件以及响应构件共同配置为：当检测到钳夹夹取心内膜心肌组织时，响应构件发出提示操作者的响应信号。本申请实施方式提供的心肌活检钳，可减少患者及医生暴露于X射线的时间，以及降低活检钳损坏的机率以降低手术风险。
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公开(公告)号：CN109872818B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201910006026.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
IPC: G16H50/50 , G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据自动智能化处理判别系统技术领域，且公开了基于人工智能的经食道心超指导左心耳封堵器选择系统，包括数据采集总系统、云平台数据存储系统、数据建模分析系统和数据显示系统，所述数据采集总系统通信连接于云平台数据存储系统，云平台数据存储系统连接于数据建模分析系统，数据建模分析系统上连接有数据显示系统。该基于人工智能的经食道心超指导左心耳封堵器选择系统，根据该判别结果数据选择左心耳封堵器的类型及大小，使软件可根据食道心超提供的左心耳影像数据自动选择最适合患者的封堵器，从而降低术者主观选择偏倚导致的器械选择不当，减少术者射线摄入量及患者造影剂摄入量，并最终提高手术成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108926345A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810839194.2
申请日：2018-07-27
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04012 , A61B5/6802 , A61B5/7235 , A61B5/7253
Abstract: 一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定时期自动判别系统，涉及心肌梗死定时期判别技术领域，包括数据采集系统、云平台数据存储系统、定时期判别分析系统和数据显示系统；可穿戴心电监护仪与待判别人员连接，记录并生成12导联原始心电图；心电图采集系统获取12导联原始心电图数据，包括P波的波幅、QRS波群的波幅、ST段的波幅和T波的波幅；定时期判别分析系统利用基于CNN神经网络训练获得的定时期判别模型进行卷积计算获得判别中间数据，再经过sigmoid函数映射获得判别结果数据，从而做出待判别人员急性心肌梗死发生时期的定时期判别；本申请提供一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定时期自动判别系统，对待判别人员是急性心机梗死发生时期做出准确的判别。
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公开(公告)号：CN110276748B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201910507140.0
申请日：2019-06-12
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种心肌缺血区域的血流速和血流储备分数的分析方法，该算法模型首先使用数据增强和图像预处理，将预处理后的SPECT三维(3D)图像使用多重卷积神经网络(CNN)分别提取图像空间特征和进行下采样，然后再使用另一类算法模型：LSTM‑RNN(长短期记忆递归神经网络)对上一步已经提取的3D图像特征进行动态时序特征提取，再通过上采样的CNN形成可以被解析的3D定量参数图：心肌血流速(MBF)；然后按照SPECT在心肌功能rest(静息态)和stress(负荷态)两个状态下的图像，通过以上方法得出的MBF进一步计算冠脉血流储备分数(CFR)，进而帮助医生进行心肌和冠脉循环功能缺损与否的评估。
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公开(公告)号：CN108926343B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201810835499.6
申请日：2018-07-26
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/347 , A61B5/349 , A61B5/353 , A61B5/366 , A61B5/355 , A61B5/358 , A61B5/00
Abstract: 一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定性自动判别系统，涉及心肌梗死定性判别技术领域，包括数据采集系统、云平台数据存储系统、定性判别分析系统和数据显示系统；可穿戴心电监护仪与待判别人员连接，记录并生成12导联原始心电图；心电图采集系统获取12导联原始心电图数据，包括P波的波幅、QRS波群的波幅、ST段的波幅和T波的波幅；定性判别分析系统利用基于CNN神经网络训练获得的定性判别模型进行卷积计算获得判别中间数据，判别中间数据经过sigmoid函数映射获得判别结果数据，从而做出待判别人员是否患有急性心肌梗死的定性判别；本申请提供一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定性自动判别系统，对待判别人员是否为急性心机梗死做出准确的定性判别。
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公开(公告)号：CN108926344A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810837033.X
申请日：2018-07-26
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04012 , A61B5/6802 , A61B5/7235 , A61B5/7253
Abstract: 一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定位自动判别系统，涉及心肌梗死定位判别技术领域，包括数据采集系统、云平台数据存储系统、定位判别分析系统和数据显示系统；可穿戴心电监护仪与待判别人员连接，记录并生成12导联原始心电图；心电图采集系统获取12导联原始心电图数据，包括P波的波幅、QRS波群的波幅、ST段的波幅和T波的波幅；定位判别分析系统利用基于CNN神经网络训练获得的定位判别模型进行卷积计算获得判别中间数据，判别中间数据经过sigmoid函数映射获得判别结果数据，从而做出待判别人员急性心肌梗死发生部位的定位判别；本申请提供一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定位自动判别系统，对待判别人员是急性心机梗死发生部位做出准确的判别。
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公开(公告)号：CN109754877B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201810065498.8
申请日：2018-01-23
Applicant: 上海移视网络科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的十二导联标准心电图急性心肌梗死智能判别系统，包括：数据采集系统、云平台数据存储系统，所述数据采集系统通信连接于云平台数据存储系统，云平台数据存储系统连接于数据建模分析系统，所述数据建模分析系统上连接有数据显示系统；所述数据采集系统包括心电图采集系统、血管造影装置、临床试验观察表、胸痛发生至心电图获取的时间；本发明依托大数据云平台，建立基于体表十二导联标准心电图的特征识别急性心肌梗死(定性、定位、定时期)的人工智能算法，建立整体的心肌梗死自动判别智能系统平台，可以快速实现急性心肌梗死自动判别，提高诊断效率。
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