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]基于序列性特征的颈动脉斑块去假阳识别方法及系统-CN202310218784.4在审
  • 侍洋;谷晓林 - 聆数医疗科技(苏州)有限公司
  • 2023-03-07 - 2023-06-30 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种基于序列性特征的颈动脉斑块去假阳识别方法及系统。其包括:提供颈动脉扫查横断面序列图像;对所提供颈动脉扫查横断面序列图像中的任一颈动脉横断面图像,进行颈动脉分割提取,以生成包含颈动脉轮廓的颈动脉分割图像,并测量所述颈动脉分割图像中颈动脉斑块的IMT厚度;在所提供的颈动脉扫查横断面序列图像中,若存在连续N张颈动脉横断面图像的IMT厚度均不小于预设IMT厚度阈值,则颈动脉扫查横断面序列图像中的疑似颈动脉斑块识别为颈动脉阳性斑块,否则,将疑似颈动脉斑块识别为颈动脉假阳性斑块本发明提高对颈动脉斑块识别的准确度,减少或避免出现颈动脉斑块假阳性的识别问题。
  • 基于序列特征颈动脉斑块去假阳识别方法系统
  • [实用新型]颈椎动脉线圈阵列和局部射频线圈-CN202122835328.3有效
  • 张帅 - 深圳市联影高端医疗装备创新研究院
  • 2021-11-18 - 2022-04-08 - G01R33/341
  • 本申请涉及一种颈椎动脉线圈阵列和局部射频线圈,其中的颈椎动脉线圈阵列,包括:颈动脉线圈单元和椎动脉线圈单元,其中:颈动脉线圈单元包括左颈动脉线圈单元和右颈动脉线圈单元,左颈动脉线圈单元用于接收检测对象颈部左侧颈动脉处的磁共振信号,右颈动脉线圈单元用于接收检测对象颈部右侧颈动脉处的磁共振信号;椎动脉线圈单元用于接收检测对象颈部后侧椎动脉处的磁共振信号。其能够同时覆盖检测对象的颈动脉和椎动脉,从而同时准确地采集到检测对象颈动脉处的磁共振信号和椎动脉处的磁共振信号。
  • 颈椎动脉线圈阵列局部射频
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的颈动脉提取方法-CN202210145347.X在审
  • 杨金柱;郭德秀;孙奇;瞿明军;马双;袁玉亮;曹鹏;冯朝路;覃文军 - 东北大学
  • 2022-02-17 - 2022-05-20 - G06T7/11
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的颈动脉提取方法,涉及医学图像处理技术领域。该方法包括:对原始数据集中各三维颈动脉CTA图像及各自对应的分割标签分别提取补丁块;构建训练数据集;建立并训练颈动脉中心路径预测模型;确定并训练颈动脉分割模型;输入待预测颈动脉的三维颈动脉CTA图像以及给定的种子点;基于种子点,提取以种子点为中心的补丁块;加载预训练的颈动脉中心路径预测模型和预训练的颈动脉分割模型,基于以种子点为中心的补丁块和预训练的颈动脉中心路径预测模型进行颈动脉中心路径的迭代追踪,并在颈动脉中心路径追踪过程中完成颈动脉的分割该方法首次实现了追踪颈动脉中心路径的同时完成颈动脉分割。
  • 一种基于卷积神经网络颈动脉提取方法
  • [发明专利]一种颈动脉超声诊断系统-CN202080003982.3在审
  • 郑载训 - 艾多特公司
  • 2020-09-18 - 2021-11-26 - A61B8/08
  • 本发明涉及一种颈动脉诊断系统,更具体地说,涉及一种使用一个以上人工神经网络诊断颈动脉异常征象的系统,包括:颈动脉提取单元,所述颈动脉提取单元使用从颈动脉超声图像中预先学习的第1人工神经网络来提取颈动脉血管图像;以及颈动脉诊断单元,所述颈动脉诊断单元使用预先学习的第2人工神经网络对所述颈动脉血管图像进行颈动脉是否正常的诊断并输出诊断结果。
  • 一种颈动脉超声诊断系统
  • [发明专利]一种基于多模态影像组学的颈动脉易损性分级方法及系统-CN202210191799.1在审
  • 刘治;曹艳坤;米加 - 山东大学
  • 2022-02-28 - 2022-05-31 - G06T7/00
  • 本发明属于医学影像识别领域,提供了一种基于多模态影像组学的颈动脉易损性分级方法及系统。该方法包括,获取至少颈动脉超声图像和核磁共振图像中的一种;基于至少颈动脉超声图像和核磁共振图像中的一种,采用颈动脉斑块分级模型,得到颈动脉斑块的易损性等级;所述颈动脉斑块分级模型包括:多尺度特征融合网络和注意力分类网络;其中,所述多尺度特征融合网络用于基于颈动脉超声图像样本和颈动脉核磁共振图像样本,将提取的颈动脉超声图像样本特征和颈动脉核磁共振图像样本特征进行融合,得到融合特征;所述注意力分类网络用于基于融合特征和颈动脉超声图像样本特征/颈动脉核磁共振图像样本特征,得到颈动脉斑块的易损性等级。
  • 一种基于多模态影像颈动脉易损分级方法系统
  • [发明专利]一种仿生颈动脉血管的制备方法-CN201710471197.0有效
  • 刘亚雄;陈若梦;王博;林蓉;贺健康;李涤尘 - 西安交通大学
  • 2017-06-20 - 2019-01-08 - A61F2/06
  • 一种仿生颈动脉血管的制备方法,先制备仿生颈动脉血管树脂模型和树脂负型,填充液态硅胶,固化后脱模获得仿生颈动脉血管硅橡胶模型和硅橡胶负型;将硅橡胶模型组装,向其中灌注去离子水,超低温冰冻形成仿生颈动脉血管冰模;向仿生颈动脉血管硅橡胶负型中注入生物材料水溶液,经交联处理,分离半凝胶与模型负型,完成半水凝胶化的仿生颈动脉半圆部分;将仿生颈动脉冰模与半水凝胶化的仿生颈动脉半圆部分进行组装,灌注生物材料水溶液,冰模融化,生物材料溶液交联形成水凝胶,得到水凝胶仿生颈动脉血管;将细胞悬液灌入水凝胶仿生颈动脉血管中,在水凝胶仿生颈动脉结构内表面形成细胞层,形成仿生颈动脉血管;本发明兼具仿形、仿生。
  • 一种仿生颈动脉血管制备方法
  • [发明专利]颈动脉斑块测量方法及超声设备-CN202011599941.3在审
  • 张义;赵明昌 - 无锡祥生医疗科技股份有限公司
  • 2020-12-29 - 2022-07-01 - A61B8/08
  • 本申请涉及一种去除颈动脉收缩舒张影响的斑块测量方法及装置,所述方法包括获取颈动脉超声图像中预设分段处的颈动脉外膜数据和颈动脉斑块数据,所述预设分段包括颈总动脉、颈外动脉和颈内动脉中的至少一种;对于每一预设分段,根据所述预设分段的颈动脉外膜数据获取所述预设分段中的最大外膜舒张状态时的放大颈动脉外膜数据;根据每一预设分段的所述放大颈动脉外膜数据分别获取对应分段的实际斑块数据。本发明通过将颈动脉的各段动脉均放大至最大舒张状态时,再获取斑块数据,排除了颈动脉收缩舒张对斑块测量的影响,提升斑块数据测量的数据准确性。
  • 颈动脉测量方法超声设备
  • [发明专利]颈动脉扫查方法、装置和计算机可读存储介质-CN202110887447.5在审
  • 顾菊春;曹吉文;张义 - 无锡祥生医疗科技股份有限公司
  • 2021-08-03 - 2021-10-01 - A61B8/00
  • 本申请涉及超声成像领域,具体涉及一种颈动脉扫查方法、装置和计算机可读存储介质。其中,扫查方法包括:获取目标部位的三维扫描图像,目标部位包括颈动脉;根据三维扫描图像确定颈动脉分布;根据颈动脉分布生成颈动脉的横切面的第一扫查轨迹;根据第一扫查轨迹控制超声探头进行扫查,并在扫查过程中确定颈动脉的三维空间位置;根据三维空间位置确定颈动脉的纵切面的第二扫查轨迹,根据第二扫查轨迹对颈动脉进行扫查。颈动脉扫查装置,用于执行该颈动脉扫查方法。该计算机可读存储介质储有至少一条指令或程序,该指令或程序由处理器加载并执行颈动脉扫查方法。
  • 颈动脉方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种颈动脉内中膜厚度测量系统及方法-CN202110352573.0在审
  • 朱瑞星;刘帅兵;赵宛云 - 上海深至信息科技有限公司
  • 2021-03-31 - 2021-07-27 - A61B8/08
  • 本发明提供一种颈动脉内中膜厚度测量系统及方法,涉及超声图像处理技术领域,包括:超声设备,用于对检查者的颈动脉进行超声扫查得到包括连续多帧颈动脉纵向图的颈动脉扫查视频;移动终端,用于分别识别得到每帧颈动脉纵向图中的颈动脉内中膜的边界点,边界点包括形成颈动脉内中膜的上边界的多个第一像素点,以及形成颈动脉内中膜的下边界的多个第二像素点,第一像素点与第二像素点一一对应;针对每帧颈动脉纵向图,分别处理得到每个第一像素点与第二像素点之间的间距;根据所有颈动脉纵向图对应的间距处理得到检查者的内中膜厚度测量结果。有益效果是能够自动测量颈动脉内中膜厚度,有效提升测量效率以及内中膜厚度的测量准确性。
  • 一种颈动脉内中厚度测量系统方法
  • [发明专利]一种颈动脉内中膜分割模型的生成系统及方法-CN202110352574.5有效
  • 朱瑞星;赵靖;黄孟钦 - 上海深至信息科技有限公司
  • 2021-03-31 - 2022-10-18 - G06T7/00
  • 本发明提供一种颈动脉内中膜分割模型的生成系统及方法,包括:图像标注模块,用于获取超声扫查得到的多个颈动脉图像,并对每个颈动脉图像分别进行标注得到标注有内中膜信息的颈动脉标注图像,并在内中膜信息表示颈动脉标注图像中包含内中膜时于对应的颈动脉标注图像上标注内中膜的位置区域;模型生成模块,用于将颈动脉标注图像作为输入,将内中膜信息以及位置区域作为输出,训练得到具备注意力机制的颈动脉内中膜分割模型;颈动脉内中膜分割模型为包含注意力机制的一内中膜分类模型和一内中膜分割模型的混合神经网络模型有益效果是通过增加注意力机制,提高颈动脉内中膜的分割准确率的同时能够关注某一具体厚度以上的颈动脉内中膜。
  • 一种颈动脉内中分割模型生成系统方法

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