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公开(公告)号：CN112801964B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110076124.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种肺部CT图像的多标签智能检测方法、装置、设备和介质，获取逐层输入的目标图像，所述目标图像为肺部CT图像；将所述目标图像输入至训练好的多类别分割模型中，得到多类别分割图像和单一类别分割图像，所述多类别分割图像用于指示所述目标图像中至少一部分区域的所属类型标签，所述单一类别分割图像用于指示所述目标图像中包含的感兴趣区域；利用所述单一类别分割图像对所述多类别分割图像进行筛选，得到所述目标图像中感兴趣区域的所属类型标签，在不损失特征的情况下，有效提高图像处理速度。
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公开(公告)号：CN113180737A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110490447.1
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的卵圆孔闭合检测方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取检测对象在至少两种模态下的超声心动视频，超声心动视频包括至少一个切面；对超声心动视频进行预处理，提取超声心动视频中的每一视频帧；将每一视频帧输入训练好的卷积神经网络模型，确定检测对象的卵圆孔闭合状态检测结果，其中，该卷积神经网络模型包括第一检测模型和与第一检测模型相连的第二检测模型。该技术方案无需人工干预，由于使用了第一检测模型和第二检测模型，能够准确且更全面地识别超声心动视频中的心脏影像特征，有效减少医生的工作量，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN112801964A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110076124.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种肺部CT图像的多标签智能检测方法、装置、设备和介质，获取逐层输入的目标图像，所述目标图像为肺部CT图像；将所述目标图像输入至训练好的多类别分割模型中，得到多类别分割图像和单一类别分割图像，所述多类别分割图像用于指示所述目标图像中至少一部分区域的所属类型标签，所述单一类别分割图像用于指示所述目标图像中包含的感兴趣区域；利用所述单一类别分割图像对所述多类别分割图像进行筛选，得到所述目标图像中感兴趣区域的所属类型标签，在不损失特征的情况下，有效提高图像处理速度。
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公开(公告)号：CN112907525B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110168717.7
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种乳腺磁共振图像智能分类方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：获取单侧乳腺的磁共振图像；对磁共振图像输入预训练模型，获得磁共振图像对应的二值图像；将所述磁共振图像和二值图像输入至第一预设模型，得到第一分类结果；将磁共振图像和二值图像输入至第二预设模型，得到第二分类结果；将第一分类结果和第二分类结果进行拼接，输入至第一全连接层，得到磁共振图像的分类结果。由此，无需人工干预或额外的检测技术即可提取出医生的感兴趣区域，能够实现对目标用户的单侧乳腺图像进行智能分类，极大的提高医生的阅片效率。
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公开(公告)号：CN113180737B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110490447.1
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的卵圆孔闭合检测方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取检测对象在至少两种模态下的超声心动视频，超声心动视频包括至少一个切面；对超声心动视频进行预处理，提取超声心动视频中的每一视频帧；将每一视频帧输入训练好的卷积神经网络模型，确定检测对象的卵圆孔闭合状态检测结果，其中，该卷积神经网络模型包括第一检测模型和与第一检测模型相连的第二检测模型。该技术方案无需人工干预，由于使用了第一检测模型和第二检测模型，能够准确且更全面地识别超声心动视频中的心脏影像特征，有效减少医生的工作量，提高了工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112766377B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110077126.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种左心室磁共振影像智能分类方法、装置、设备和介质，方法包括：获取检测对象的第一数据对应的第一词嵌入向量、第二数据对应的第二词嵌入向量、第三数据拼接成的数值特征向量；提取检测对象心脏磁共振影像中的短轴视频和长轴视频，并预处理得到目标视频数据；拼接将上述三个向量输入至第一特征分析模型得到第一特征分析结果和将目标视频数据输入至第二特征分析模型，得到第二特征分析结果，得到第三特征分析结果，并输入至第三特征分析模型，得到检测对象的左心室图像的分类概率值。该方法利用多序列核磁影像数据和临床数据共同作出分类预测，结果更可靠精确，并且不需要复杂的后处理流程，不存在累计误差，提高了鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112907525A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110168717.7
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种乳腺磁共振图像智能分类方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：获取单侧乳腺的磁共振图像；对磁共振图像输入预训练模型，获得磁共振图像对应的二值图像；将所述磁共振图像和二值图像输入至第一预设模型，得到第一分类结果；将磁共振图像和二值图像输入至第二预设模型，得到第二分类结果；将第一分类结果和第二分类结果进行拼接，输入至第一全连接层，得到磁共振图像的分类结果。由此，无需人工干预或额外的检测技术即可提取出医生的感性趣区域，能够实现对目标用户的单侧乳腺图像进行智能分类，极大的提高医生的阅片效率。
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公开(公告)号：CN115511703B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211350737.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种二维心脏超声切面图像的生成方法及装置、设备、介质，方法包括将针对目标病例采集的第一组二维心脏超声切面图像、与第一组二维心脏超声切面图像相对应的空间方位参数、基准三维心脏模型输入配准模型中，得到目标病例的三维心脏预测变换场，第一组二维心脏超声切面图像与基准三维心脏模型处于心动周期中的同一时相；利用三维心脏预测变换场对基准三维心脏模型进行三维变换，得到目标病例处于同一时相下的三维心脏模型；基于目标二维切面的空间方位参数对目标病例的三维心脏模型进行切片，并结合第一组二维心脏超声切面图像的超声图像特征，生成目标病例的目标二维心脏超声切面图像。本公开能够灵活应对各种切面缺失问题，灵活性高。
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公开(公告)号：CN114255226A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111579934.1
申请日：2021-12-22
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种多普勒全流程定量分析方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：接收输入的多普勒频谱成像的用户界面图像；确定所述用户界面图像的模态识别结果和部位识别结果；根据所述模态识别结果和所述部位识别结果，对所述用户界面图像进行运动信息的定量分析；其中，所述模态识别结果包括脉冲波多普勒、连续波多普勒和组织多普勒中的一种。本公开实施例能够提高分析得到的目标对象运动信息的准确性，实现对多普勒图像的全流程自动化定量分析。
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公开(公告)号：CN111012377B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201911242976.9
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种超声心动图心脏参数计算以及心肌应变测量方法、装置，其中，所述方法通过训练后的神经网络执行处理，所述处理至少包括：通过对心脏超声视频进行分类处理，得到切面分类结果；通过对所述切面分类结果进行图像分割，得出分割结果；根据所述分割结果，得到心脏参数和心肌应变。本公开实施例中，通过训练后的神经网络对心脏超声视频进行自动切面分类处理和图像分割，并进一步自动得出心脏参数和心肌应变的测量结果，从而有效地减少医生的工作量，提高了工作效率。
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