专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种造影图像血管轮廓提取方法-CN202310728530.7在审
  • 王晶;惠芳芳 - 西安交通大学
  • 2023-06-19 - 2023-08-22 - G06V10/44
  • 本发明提供一种造影图像血管轮廓提取方法,包括:(a)通过造影系统对待测血管进行腔外直射,得到待测血管的造影图像;(b)通过光学相干断层扫描系统对待测血管进行腔内扫描,得到待测血管的腔内二维横断面图像;(c)对造影图像进行降噪;(d)对降噪后的造影图像进行增强;(e)对增强后的造影图像进行分割;(f)从分割后的造影图像中提取得到血管轮廓图;(g)将提取得到的血管轮廓图与腔内二维横断面图像进行配准融合本发明将造影图像中的血管轮廓与光学相干断层扫描系统得到的腔内二维横断面图像相结合,可以快速清楚的观察到血管同一点在血管内部和外部的形态。
  • 一种造影图像血管轮廓提取方法
  • [发明专利]一种二维造影图像上段标注方法及系统-CN201911350676.2在审
  • 杨健;艾丹妮;范敬凡;方慧卉;王涌天 - 北京理工大学
  • 2019-12-24 - 2020-05-19 - G06K9/62
  • 本发明实施例提供一种二维造影图像上段标注方法及系统,该方法包括:获取血管结构中感兴趣段之间的邻接矩阵;获取每一感兴趣段的参考特征;利用每一感兴趣段的参考特征、邻接矩阵,训练图网络,以获取每一感兴趣段的深层特征表达;根据每一感兴趣段的特征表达,获取每一感兴趣段的标注。本发明实施例提供的一种段标注方法,提出了具体、全面的参考特征去描述段;并使用图网络对段进行深层特征提取,图网络能够很好地处理结构,有效地学习结构中的拓扑关系,从而提高了本发明实施例的鲁棒性和准确性
  • 一种二维造影图像上冠脉段标注方法系统
  • [发明专利]基于图模型匹配的三维重建方法-CN202310435185.8在审
  • 任尚杰;董文薛;董峰 - 天津大学
  • 2023-04-21 - 2023-06-02 - G06T7/55
  • 本发明提供了一种基于图模型匹配的三维重建方法,包括下述至少一个步骤:S1、选取用于三维重建的两视角的造影序列,获取造影图像;S2、分割步骤S1中造影图像中的血管;S3、将造影序列和心动周期对齐,选取处于心动周期相同相位的造影图像进行三维重建;S4、根据步骤S2中的血管分割结果提取血管中心线,生成树图模型。本发明有益效果:将造影图像中的血管分割后提取中心线,并转换成图模型,通过匹配心脏舒张末期拍摄的不同视角的造影图像中的树转换的图模型,得到血管中心线匹配点关系,基于匹配结果重建三维模型
  • 基于模型匹配三维重建方法
  • [实用新型]一种介入导丝导入器-CN202021265367.3有效
  • 贾子舟;赵冰妮;刘景瑜;王钰川;曹慧丽;杨滨;李保 - 贾子舟
  • 2020-07-01 - 2021-06-08 - A61B90/00
  • 本实用新型公开了一种介入导丝导入器,包括指环,所述指环一侧设置有开口,所述指环背部中间部位设置有凹槽,使用时,将指环佩戴于左手中指第一指节处,左手拇指与食指捏住导丝尾端,将其置于指环中凹槽中部,右手拇指与食指捏住球囊或支架等手术器械头端,同样置于凹槽内,与导丝尾端串联即可导入至导丝上,本实用新型的介入导丝导入器具有设计合理、结构简单、使用方便、快捷准确地将导丝导入球囊、支架、微导管等手术器械中,方便简化介入治疗过程,缩短手术时间、减小手术风险等特点,因而具有很好的推广应用价值。
  • 一种介入导入
  • [发明专利]中心线提取方法、装置、设备及介质-CN202210289126.X在审
  • 蔡金凤;宫晓东;赵雨鑫 - 东软集团股份有限公司
  • 2022-03-22 - 2022-07-01 - G06T7/68
  • 本申请提供了一种中心线提取方法、装置、设备及介质。其中方法包括:将图像输入至第一检测模型中,以得到的近开口点;将所述图像输入至第二检测模型中,以得到所述的初始种子点,对所述初始种子点进行处理,以得到目标种子点;从所述图像中获取与种子点集合中每个种子点对应的目标图像块,所述种子点集合由所述近开口点和所述目标种子点组成;依次将每个所述目标图像块输入至中心线提取模型中,以得到中心线,并基于提取到的所有中心线生成中心线树。本申请能够缩短中心线提取的花费时间,提高冠中心线的提取速度和准确度。
  • 中心线提取方法装置设备介质
  • [实用新型]一种心血管用介入材料车-CN201920997415.9有效
  • 陈德荣;吴容;严雪岗 - 陈德荣
  • 2019-06-28 - 2020-08-11 - A61B50/13
  • 本实用新型公开了一种心血管用介入材料车,包括支柱、底板、侧板和固定块,所述支柱的底部固定连接有底板,所述底板的两侧均固定连接有侧板,所述侧板的数量为两个,所述侧板的一侧固定连接有固定块,所述侧板的另一侧固定连接有支板该心血管用介入材料车,通过支板、抽拉盒、隔板之间的配合设置,能够由隔板将抽拉盒内部分割成多个槽孔,用于放置介入手术时使用不频繁的材料,通过滑块、材料盒和放置槽之间的配合设置,能够使材料盒便于抽出进行使用,通过放置槽的设置,能够将常用的材料放置其中,便于手术时使用。
  • 一种心血管用介入材料
  • [发明专利]一种血流储备计算装置-CN202010449821.9有效
  • 赵夕;房劬;刘维平 - 上海杏脉信息科技有限公司
  • 2020-05-25 - 2022-11-29 - G06V10/25
  • 本发明提供一种血流储备计算装置。所述血流储备计算装置包括:影像获取模块,用于获取充血状态的DSA影像和静息状态的DSA影像;起止帧获取模块,与所述影像获取模块相连,用于获取所述充血状态的DSA影像的起始帧和终止帧,和所述静息状态的DSA影像的起始帧和终止帧;时间获取模块,与所述起止帧获取模块相连,用于根据所述充血状态的DSA影像的起始帧和终止帧获取第一传导时间,并根据所述静息状态的DSA影像的起始帧和终止帧获取第二传导时间;参数计算模块,与所述时间获取模块相连,用于根据所述第一传导时间和所述第二传导时间计算血流储备。所述血管储备计算装置能够实现非侵入式血流储备测量。
  • 一种血流储备计算装置
  • [实用新型]一种用于闭塞病变逆向开通技术的导管-CN201922359539.7有效
  • 马琦 - 马琦
  • 2019-12-24 - 2020-09-04 - A61M25/00
  • 本实用新型公开了一种用于闭塞病变逆向开通技术的导管,包括呈空心的半锥体掘进部分、中部的支撑部分和尾部的第一橡胶软管,支撑部分固定设置在掘进部分的一侧并与掘进部分相连通并。本实用新型一种用于闭塞病变逆向开通技术的导管,该种用于慢性闭塞病变逆向开通技术的导管,当正向导丝不能再前进时,逆向导丝通过侧枝循环到达闭塞处,尝试穿刺,不能进入真腔时,即启动该导管的使用,该导管顺着正向导丝到达闭塞处,其头端为空心半椎体,可以为逆向导丝穿刺入真腔提供:穿刺靶点;提供额外侧面管壁的支撑;体外化的路径;使逆向导丝可以顺利进入该导管,完成导丝体外化,进一步完成CTO手术
  • 一种用于闭塞病变逆向开通技术导管
  • [发明专利]Leiden分数计算及风险分级的方法和系统-CN202310316414.4在审
  • 艾丹妮;韩涛;范敬凡;杨健;宋红;肖德强 - 北京理工大学
  • 2023-03-24 - 2023-06-30 - G06T17/00
  • Leiden分数计算及风险分级的方法和系统,能够自动计算Lei den分数,并根据Leiden分数对冠心病风险进行分级,实现冠心病风险评估,提高冠心病的诊断准确率。方法包括:(1)从输入的CTA图像中分割三维血管结构;(2)在已提取三维血管结构的基础上,识别斑块的位置和类型;(3)从输入的XRA图像中分割二维血管结构;(4)从输入的XRA中检测狭窄;(5)进行狭窄程度分级;(6)对CT A上的斑块和XRA上的狭窄匹配,得到病变的位置、狭窄程度和斑块类型;(7)根据Leiden评分准则和风险分级标准,自动计算Leiden分数和判断冠心病风险级别
  • 冠脉leiden分数计算风险分级方法系统
  • [发明专利]狭窄检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910464256.0有效
  • 王誉;吴迪嘉;周翔;詹翊强 - 上海联影智能医疗科技有限公司
  • 2019-05-30 - 2021-09-21 - G06T7/00
  • 本申请提供的一种狭窄检测方法、装置、计算机设备和存储介质,通过将获取到的待检测图像输入至狭窄检测模型,得到检测结果;其中的狭窄检测模型包括主干网络、分割网络和狭窄分析网络,主干网络的输出分别与分割网络和狭窄分析网络的输入连接;上述检测结果包括分割结果和狭窄结果。由上述狭窄检测模型的结构可以看出,该狭窄检测模型包括分割网络和狭窄分析网络,因此,上述狭窄检测模型为一种多任务模型,可以同时实现对输入的待检测图像进行分割,以及对输入的待检测图像进行狭窄检测,得到包含至少两种类型的检测结果,即分割结果和狭窄结果。
  • 狭窄检测方法装置计算机设备存储介质

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