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公开(公告)号：CN111508077B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010353366.2
申请日：2020-04-29
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了双三角模型智能评估心脏功能的方法、装置、设备及介质。该方法包括在单一的基础切面视频中，获取至少一个符合评估条件的心动周期所对应的N张超声图像帧，在N张超声图像帧的每一张中构建左心室和左心房双三角模型，该左心室和左心房双三角模型包括左心室三角模型和左心房三角模型，且左心室三角模型与左心房三角模型之间共享底边；基于左心室和左心房双三角模型对应的基础参数，计算得到由N张超声图像帧共同决定的至少一组动态评估参数，每组动态评估参数用于评估心脏的功能。本申请实施例通过双三角模型计算新的动态评估参数来评估心脏的功能，其可以提高图像采集心脏功能指标的效率。
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公开(公告)号：CN111493935A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010353559.8
申请日：2020-04-29
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了基于人工智能的超声心动图自动预测识别方法及系统，所述方法包括：获取检测对象的超声心动图的至少一个切面的彩色多普勒视频；提取所述彩色多普勒视频中的每一视频帧，并将每一视频帧输入至训练好的卷积神经网络，以获得对应每一视频帧的N维特征向量；将所述每一视频帧的N维特征向量通过注意力模块生成对应每一视频帧的权重；利用所述权重计算每一视频帧的N维特征向量的加权和，以获得所述彩色多普勒视频的整体特征表示；基于所述整体特征表示，计算获得含有预识别图像特征的预测值。通过上述方法能够准确预测超声心动图中是否存在待识别的图像特征。
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公开(公告)号：CN114358316A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210040508.9
申请日：2022-01-14
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种联邦学习系统及其大规模影像训练方法和装置，联邦学习系统包括多个终端，每个终端均根据自身存储的本地数据进行模型训练，每个终端可根据预设规则作为临时协作方与其他终端进行通信，针对每个终端，方法包括：获取基于本地数据进行训练的当前迭代步生成的关键参数；根据预设规则确定当前迭代步对应的临时协作方；将关键参数发送至临时协作方，以使临时协作方根据接收到的各终端发送的关键参数进行模型融合，并将下一迭代步的模型参数发送至每个终端；接收临时协作方发送的下一迭代步的模型参数，并基于模型参数和本地数据进行下一迭代步的训练，通过动态确定临时协作方，有效避免固定服务器带来的瓶颈和异常。
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公开(公告)号：CN111493935B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010353559.8
申请日：2020-04-29
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了基于人工智能的超声心动图自动预测识别方法及系统，所述方法包括：获取检测对象的超声心动图的至少一个切面的彩色多普勒视频；提取所述彩色多普勒视频中的每一视频帧，并将每一视频帧输入至训练好的卷积神经网络，以获得对应每一视频帧的N维特征向量；将所述每一视频帧的N维特征向量通过注意力模块生成对应每一视频帧的权重；利用所述权重计算每一视频帧的N维特征向量的加权和，以获得所述彩色多普勒视频的整体特征表示；基于所述整体特征表示，计算获得含有预识别图像特征的预测值。通过上述方法能够准确预测超声心动图中是否存在待识别的图像特征。
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公开(公告)号：CN111508077A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010353366.2
申请日：2020-04-29
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了双三角模型智能评估心脏功能的方法、装置、设备及介质。该方法包括在单一的基础切面视频中，获取至少一个符合评估条件的心动周期所对应的N张超声图像帧，在N张超声图像帧的每一张中构建左心室和左心房双三角模型，该左心室和左心房双三角模型包括左心室三角模型和左心房三角模型，且左心室三角模型与左心房三角模型之间共享底边；基于左心室和左心房双三角模型对应的基础参数，计算得到由N张超声图像帧共同决定的至少一组动态评估参数，每组动态评估参数用于评估心脏的功能。本申请实施例通过双三角模型计算新的动态评估参数来评估心脏的功能，其可以提高图像采集心脏功能指标的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111383236B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202010329836.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种用于在超声多帧图像中标注感兴趣区域的方法，包括：获得超声多帧图像，超声多帧图像包括第一帧图像、第二帧图像和第三帧图像；在第一帧图像中针对感兴趣区域手工生成第一标注曲线；在第二帧图像中基于第二帧图像相对于第一帧图像的平移量及第一标注曲线生成第二标注曲线，在第三帧图像中，如果第三帧图像相对于第二帧图像的平移量大于预定阈值，则基于第三帧图像相对于第二帧图像的平移量、第三帧图像相对于第一帧图像的平移量及第二标注曲线生成第三标注曲线。本发明还提供了一种装置和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN111508004A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010353367.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 申请公开了基于深度学习的室壁运动异常超声处理方法、系统和设备。所述方法包括：识别超声心动图中的二维切面视频；自动勾画所述二维切面视频中的每一帧图像的心内膜轮廓，并确定每个节段的位置；追踪二维切面图像中的每一帧图像的心肌部位斑点的运动，计算得出各个节段心肌的应变曲线；根据所述各个节段心肌的应变曲线，构造各个节段正常状态下的应变模型；将待测超声样本输入至各个节段的应变模型，比较待测超声样本和所述应变模型的拟合程度。本申请的上述方法、系统和设备排除了人为主观因素的干扰，减少心脏超声判读的个体间差异和个体内差异，提高识别结果的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN111508004B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010353367.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 申请公开了基于深度学习的室壁运动异常超声处理方法、系统和设备。所述方法包括：识别超声心动图中的二维切面视频；自动勾画所述二维切面视频中的每一帧图像的心内膜轮廓，并确定每个节段的位置；追踪二维切面图像中的每一帧图像的心肌部位斑点的运动，计算得出各个节段心肌的应变曲线；根据所述各个节段心肌的应变曲线，构造各个节段正常状态下的应变模型；将待测超声样本输入至各个节段的应变模型，比较待测超声样本和所述应变模型的拟合程度。本申请的上述方法、系统和设备排除了人为主观因素的干扰，减少心脏超声判读的个体间差异和个体内差异，提高识别结果的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN111275755B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010351544.8
申请日：2020-04-28
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了基于人工智能的二尖瓣瓣口面积检测方法、系统和设备，所述方法包括：获取检测对象的超声心动图中反映二尖瓣结构的二维切面视频；将所述二维切面视频输入至训练好的深度学习分类模型中，获取所述二维切面视频含有二尖瓣狭窄图像特征的预测值；若所述预测值满足预设条件，则将该检测对象的心尖四腔心二尖瓣连续多普勒频谱切面图像输入图像分割网络模型，获取该切面图像对应的频谱波形图；根据所述频谱波形图预测二尖瓣瓣口面积。本申请的上述方法、系统和设备大大提高了超声检测的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN111383236A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010329836.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种用于在超声多帧图像中标注感兴趣区域的方法，包括：获得超声多帧图像，超声多帧图像包括第一帧图像、第二帧图像和第三帧图像；在第一帧图像中针对感兴趣区域手工生成第一标注曲线；在第二帧图像中基于第二帧图像相对于第一帧图像的平移量及第一标注曲线生成第二标注曲线，在第三帧图像中，如果第三帧图像相对于第二帧图像的平移量大于预定阈值，则基于第三帧图像相对于第二帧图像的平移量、第三帧图像相对于第一帧图像的平移量及第二标注曲线生成第三标注曲线。本发明还提供了一种装置和计算机可读存储介质。
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