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[发明专利]一种提取DSA序列关键帧的方法、装置、设备及介质-CN202310935513.0在审
发明人：高丰伟;王季勇;陈树湛 -专利权人：上海博动医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种提取DSA序列关键帧的方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取DSA序列，并针对DSA序列中的每幅DSA图像，对各DSA图像进行血管狭窄识别，得到血管狭窄识别结果；根据各DSA图像分别对应的血管狭窄识别结果，从DSA序列中提取出于血管狭窄处无伪影和/或血管边界清晰的一幅或是多幅DSA图像作为关键帧。本发明实施例的技术方案，可以从DSA序列中自动提取出关键帧，从而减少了医生工作量。
一种提取 dsa 序列关键方法装置设备介质

[发明专利]一种血管造影图像关键帧选取方法、装置、设备及介质-CN202310940710.1在审
发明人：高丰伟;王季勇;陈树湛 -专利权人：上海博动医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种血管造影图像关键帧选取方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取血管造影序列，并针对血管造影序列中的每幅血管造影图像，对血管造影图像进行血管狭窄识别；基于与每幅血管造影图像分别对应的血管狭窄识别结果，并根据预设的关键帧选取策略，从血管造影序列中选取出单幅关键帧。本发明实施例的技术方案，可以从血管造影序列中自动选取出关键帧，从而减少了医生工作量。
一种血管造影图像关键选取方法装置设备介质

[发明专利]一种血管狭窄序列关键帧选取方法、装置、设备及介质-CN202310940683.8在审
发明人：高丰伟;王季勇;陈树湛 -专利权人：上海博动医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种血管狭窄序列关键帧选取方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取血管狭窄序列，并针对血管狭窄序列中的每幅血管狭窄影像，对各血管狭窄影像进行血管狭窄识别，得到血管狭窄识别结果；根据各血管狭窄影像分别对应的血管狭窄识别结果，从血管狭窄序列中选取出于血管狭窄处血管无重叠的一幅或多幅血管狭窄影像作为关键帧。本发明实施例的技术方案，可以从血管造影序列中自动选取出关键帧，由此减少了医生工作量，进而提升了医生的工作体验。
一种血管狭窄序列关键选取方法装置设备介质

[发明专利]虚拟支架FFR血流储备分数计算方法、装置、设备及介质-CN202311062888.7在审
发明人：祁灿芳;凌莉;常云霄;王季勇;陈树湛 -专利权人：上海博动医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-08-22 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A61B5/026 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟支架FFR血流储备分数计算方法、装置、设备及介质。该方法包括：响应于对目标血管段的选取操作，在交互界面中显示被选中的目标血管段；响应于对所述目标血管段所植入虚拟支架的调整操作，在交互界面中显示虚拟支架调整后的FFR血流储备分数。本发明实施例的技术方案解决了现有FFR血流储备分数确定系统中，无法实时显示虚拟支架调整后的FFR血流储备分数的问题，可以响应用户对目标血管段所植入虚拟支架的调整操作，在交互界面中实时显示目标血管段中虚拟支架调整后的FFR血流储备分数，提升了FFR血流储备分数计算的时效性。
虚拟支架 ffr 血流储备分数计算方法装置设备介质

[发明专利]玻片数字化信息质量检测方法、装置、设备及介质-CN202010752434.2有效
发明人：初晓;郭冰雪;王季勇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，应用于智慧医疗领域中，揭露了一种玻片数字化信息质量检测方法、装置、设备及介质。所述方法包括：从玻片数字化信息图像中提取出包含预设感兴趣区域的区域图像，并对区域图像进行图像切割后，获取切割后的多个第一目标图像块；根据图像处理算法对每一个第一目标图像块进行对比度增强处理，得到多个第二目标图像块；根据预设卷积神经网络对所有第二目标图像块进行质量分类，得到分类成功的多个第三目标图像块；对所有第三目标图像块的质量分类结果进行结合检测后，得到整张玻片的玻片数字化信息质量检测结果。本发明用于在人工智能辅助筛查系统筛查过程中，减少了对异常病灶漏检的风险。
数字化信息质量检测方法装置设备介质

[发明专利]基于单体位造影数据的血管压力差计算方法及装置-CN202310723083.6在审
发明人：常云霄;王季勇;陈树湛;韩静峰 -专利权人：上海博动医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： A61B5/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单体位造影数据的血管压力差计算方法，包括：获取单体位造影数据；确定目标血管的实际管腔模型及实际管腔模型的实际管腔几何参数；确定目标血管的血流速度V；确定感兴趣血管段的近端点和远端点；确定目标血管的参考管腔模型及参考管腔模型的参考管腔几何参数；基于近端点至远端点之间的任意位置p处到近端点的参考管腔几何参数和实际管腔几何参数的差异，确定差异变化函数D(xp)；基于差异变化函数D(xp)和血流速度V，计算任意位置p与近端点间的压力差ΔP。采用本技术方案，可以缩短压力差的计算时间，并提高计算压力差的适用性和准确性。本发明还公开了一种基于单体位造影数据的血管压力差计算装置、电子设置以及存储介质。
基于体位造影数据血管压力计算方法装置

[发明专利]血管图像处理系统、装置及存储介质-CN202310640919.6在审
发明人： 王季勇;常云霄;祁灿芳;陈树湛 -专利权人：上海博动医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种血管图像处理系统、装置及存储介质。其中，系统包括：处理器，该处理器被配置为执行以下方法，包括：获取血管造影图像序列，血管造影图像序列包括至少两帧血管造影图像，至少两帧血管造影图像对应同一投照体位；针对各血管造影图像，确定当前血管造影图像中的血管狭窄段的近心端和远心端；基于近心端与远心端定位血管狭窄段的目标区域；根据所有血管造影图像中的目标区域的血管直径，确定目标区域的相对形变比值。本发明解决了现有的基于图像配准的血管形变计算方法或系统存在准确性不高的问题，实现了目标区域血管形变的量化，提高了血管形变计算的准确性。
血管图像处理系统装置存储介质

[发明专利]一种确定微导管形态的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310324258.6在审
发明人： 王季勇;李泽杭;高丰伟;陈树湛 -专利权人：上海博动医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种确定微导管形态的方法，包括：分别确定微导管的初始形态和对初始形态进行随机扰动后的当前形态；基于预先训练的神经网络模型分别计算初始形态和当前形态的评分，并根据两形态评分的差值重新确定初始形态和当前形态，重复本步骤直至达到预设迭代次数；判断最后迭代得到的初始形态的评分是否大于第一预设阈值；若是，则将最后得到的初始形态作为微导管形态；若否，则调整预设迭代次数，并重复上一步骤。采用上述技术方案，可确定微导管最优形态，提高了微导管形态与载瘤动脉及动脉瘤匹配的准确率，减小微导管形态塑形的时间，为手术提供了有效的数据支持。本发明还公开了一种确定微导管形态的装置、电子设备及存储介质。
一种确定导管形态方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种确定微导管形态的方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310324966.X在审
发明人： 王季勇;赵晓臻;高丰伟;陈树湛 -专利权人：上海博动医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： A61B17/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种确定微导管形态的方法，包括：确定若干条不同的微导管形态；基于预先训练的神经网络模型，对每一微导管形态进行评价，以确定适合的微导管形态。采用上述技术方案，可提高微导管塑形的准确率，并减小微导管塑形的时间。本发明还公开了一种确定微导管形态的系统、电子设备以及存储介质。
一种确定导管形态方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种病理切片图像的标注转移方法及训练集生成方法-CN202210862189.X在审
发明人：章万韩;张仕侨;蔡博君;朱逢亮;黄米莲;王季勇;韩津;王晓梅 -专利权人：杭州医策科技有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能训练技术领域，具体涉及一种病理切片图像的标注转移方法，包括：S1：针对同一病理玻片分别获取第一扫描图像和第二扫描图像；S2：获取标注框的位置信息，根据位置信息和扫描参数对第二扫描图像进行扫描生成多幅待匹配图像；S3：对待匹配图像和图像块进行特征匹配，生成匹配图及匹配点；S4：获取标注框的一组对角点，于匹配图中获取对应的匹配角点组，并根据匹配角点组生成匹配框；S5：当所述匹配点在所述匹配框中时生成标注内容。本发明的有益效果在于：通过在转移标注的过程中生成匹配点，并通过转移对角点生成对角点组，实现了对匹配点的校验过程，有效避免了仅根据特征识别容易发生误匹配的问题，提高了标注转移的准确度。
一种病理切片图像标注转移方法训练生成

[发明专利]识别脑胶质瘤方法、装置、设备和存储介质-CN201910525461.3有效
发明人：毋戈;王季勇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本申请涉及页面智能决策领域，提供了识别脑胶质瘤的方法、装置、设备和存储介质，方法包括：获取脑胶质瘤3D图像集合；将临床采集的脑胶质瘤核磁共振图像序列分别输入至特征提取模型以及分割模型，训练多组超参数下特征提取模型以及分割模型；通过所述分割模型的损失函数，将误差最小的一组所述超参数下的所述模型作为目标分割模型；接收用户发送的脑胶质瘤3D图像后，则将所述用户发送的脑胶质瘤3D图像输入至所述目标分割模型，生成二值分割图像，并将所述二值分割图像发送给所述用户。通过获取无标注数据的特征，将获得的特征其引入到监督学习中，使得可使用的样本数据得到扩充和提高未标注图像的利用效率，模型预测的准确率上升。
识别胶质方法装置设备存储介质

[发明专利]平移浏览方法、装置、计算机系统及可读存储介质-CN202010412754.3有效
发明人：初晓;刘美兰;郭冰雪;王季勇;楼文杰 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F3/0481 文献下载
摘要：本发明属于人工智能技术领域，应用于智慧医疗场景中的电子显微镜观察，主要公开了平移浏览方法、装置、计算机系统及可读存储介质，包括：提取速度信息中的步进增量和单位时间，将导航窗口所在位置及方向信息上的图像信息设为移动队列，提取方向信息中的移动方向作为指定方向；执行周期移动任务，使播放窗口在导航窗口移动过程中放大播放处于导航窗口内的图像信息；判断移动前坐标与移动后坐标是否一致；若不一致，则继续执行周期移动任务；若一致，则进入折返移动任务，使导航窗口更换移动队列，及控制导航窗口执行周期移动任务。本发明使导航窗口在待观察图像上折返式移动，实现了导航窗口自动平移和播放窗口自动播放浏览的技术效果。
平移浏览方法装置计算机系统可读存储介质

[发明专利]结节检测装置和方法-CN201810715791.4有效
发明人：谢未央;王季勇;李强 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明提供了一种结节检测装置和CT成像系统。结节检测装置包括：计算机可读存储介质，用于存储可由处理器执行的指令；处理器，用于执行所述指令以实现如下步骤：获取标记有结节信息的第一医学图像；根据所述第一医学图像生成包含结节的训练数据块；根据所述结节信息和所述训练数据块生成标签矩阵；利用所述训练数据块和所述标签矩阵对卷积神经网络进行训练，以得到适于检测结节的网络模型；以及利用所述网络模型对第二医学图像进行结节检测，以在所述第二医学图像确定结节区域。本发明的结节检测装置和CT成像系统能够高效、准确地检测出结节，并且普适能力强。
结节检测装置方法

[发明专利]放疗计划中的剂量预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010929461.2有效
发明人： 王季勇;毋戈 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：本发明公开了放疗计划中的剂量预测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：将划靶区的3D轮廓样本和危及器官的3D轮廓样本输入至卷积层进行卷积；再使用全连接层进行降维，得到中间信号；然后将中间信号送入反卷积层进行反卷积，得到恢复信号，并基于所述恢复信号完成自编码模型的构建和更新；利用自编码模型对所述计划靶区的3D轮廓样本，以及危及器官的3D轮廓样本进行学习，并生成全局虚拟剂量图和计划靶区掩膜的局部虚拟剂量图；采用损失函数对所述自编码模型进行优化；利用优化后的自编码模型对剂量进行预测。本发明在损失函数中加入一个有关处方剂量的约束项，提高了放疗计划中剂量预测的准确度。
放疗计划中的剂量预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种医学图像处理系统和方法-CN201711242641.8有效
发明人： 王季勇;李强 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种医学图像处理系统和方法。该系统包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现：获取医学图像；将所述医学图像输入第一人工智能网络，获取所述医学图像的第一分类概率图，所述第一分类概率图中的每一点与所述医学图像的像素点相对应，所述第一人工智能网络是预先依据医学图像样本和对应的目标像素点训练获得的；根据所述第一分类概率图在所述医学图像中确定目标像素点，所述目标像素点的集合为目标对象。本发明实施例提高了目标像素点的检测速率，保证了目标对象检测的准确率。
一种医学图像处理系统方法

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