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[发明专利]基于表面重建技术的虚拟气管内窥镜导航系统及方法-CN202310475815.4在审
发明人：孙哲;樊昭磊;汤静;颜世舵;孙瑞阳;庞天伟 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61B1/267 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于表面重建技术的虚拟气管内窥镜导航系统及方法，涉及医疗器械技术领域，包括获取病灶CT图像数据，提取所述CT图像中气管部分并进行分割；将分割出的CT图像的气管部分利用面重建技术生成支气管三维模型，并在分割出的CT图像的气管部分提取支气管中心线；在CT图像的三维重建视图中，选取病灶目标进行标记，计算生成到达病灶目标的三条路径，选取最优路径，然后播放从气管入口开始到病灶目标的漫游视图，该视图作为导航视图。本公开能够准确引导电子支气管内窥镜到达病变目标，减少检查时间，避免多次支气管镜检查，减少支气管镜的检查次数。
基于表面重建技术虚拟气管内窥镜导航系统方法

[发明专利]一种基于PQRST波位置识别的RonT信号检测方法-CN202111291032.8有效
发明人：苏腾;吴军;鞠海涛;樊昭磊;张伯政;张宁宁;林菲 -专利权人：众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：一种基于PQRST波位置识别的RonT信号检测方法，通过使用一种基于PQRST波位置识别的RonT信号检测方法，进一步挖掘出RonT波形的特征，利用一种基于PQRST波位置识别的RonT信号检测方法，可以有效检测出包含RonT波的心电波形数据，使用F1值，可以定量分析检测RonT的识别效果，对RonT识别研究有促进作用。缓解RonT波的检测尚缺乏医学上的金标准且检测准确性不高的问题。
一种基于 pqrst 位置识别 ront 信号检测方法

[发明专利]一种基于多部位联合扫描的CT胶片智能排版方法及系统-CN202310460258.9在审
发明人：于德新;樊昭磊;尚永生;李传朋;齐亚飞;韩晓宇 -专利权人：山东大学齐鲁医院
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多部位联合扫描的CT胶片智能排版方法及系统，涉及图像处理技术领域。获取CT数据，对CT数据进行预处理；对预处理后的CT数据进行识别，确定扫描部位；对扫描部位按照人体从上向下的顺序依次进行处理，得到每个扫描部位的打印范围；根据每个扫描部位的打印范围提取身体区域，确定身体边界；将身体边界作为胶片打印范围，根据打印范围确定排版的图像张数和顺序，从而完成自动排版。本发明实现颅脑CT、胸部CT、腹部CT、盆腔CT多部位联合扫描的多图像自动排版，简化了工作流程，提高了医护工作者的工作效率。
一种基于部位联合扫描 ct 胶片智能排版方法系统

[发明专利]基于动态地图损失神经网络的CT颅内出血检测系统-CN202011641121.6有效
发明人： 樊昭磊;吴军;曲荣芳;颜红建;尚永生 -专利权人：众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于动态地图损失神经网络的CT颅内出血检测系统，本发明利用动态地图损失函数，减少了掩膜边界处的错误标注引起的模型偏差，配合U‑net网络，动态调整标注掩膜边界处的像素值在计算损失时的权重，让模型可以学习到应该学习到的知识，忽略边界处可能的错误知识。本发明能够动态调整出血区域边缘参与损失计算的权重，降低边缘错误标记像素对模型调整的影响。使模型可以较准确的拟合出血区域，精确计算出血量。
基于动态地图损失神经网络 ct 内出血检测系统

[发明专利]一种基于三维点云分割的支气管命名方法及系统-CN202310637890.6在审
发明人：李传朋;樊昭磊;段建勇;孙哲;张敏;马芳 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于三维点云分割的支气管命名方法及系统，包括：获取胸部CT图像；从胸部CT图像中提取支气管三维点云数据；对支气管三维点云数据进行多重数据采样，计算每次采样数据中，每个点云的所有支气管标签预测概率；将所有采样获得的点云的所有支气管标签预测概率进行融合，获得每个点云数据的所有支气管标签的融合概率；根据融合概率确定每个点云数据的支气管标签；将点云数据转化为图像数据，并通每个点云数据的支气管标签对图像数据进行命名，获得图像的支气管命名结果。实现了对CT图像中支气管的准确命名。
一种基于三维分割支气管命名方法系统

[发明专利]一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化评分方法及系统-CN202310281066.1在审
发明人：朱亚芹;樊昭磊;李传朋;张克;郝鹏飞;陈宏 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于胸部平扫CT的冠脉钙化评分方法及系统，包括：获取胸部平扫CT图像；从胸部平扫CT图像中提取心脏区域；从心脏区域中提取各分支冠脉血管；对各分支冠脉血管进行识别，确定各分支冠脉血管的钙化区域，进而计算获得各分支冠脉血管所有钙化区域的冠脉钙化积分。提高了冠脉钙化积分计算的准确率与速率。
一种基于胸部 ct 钙化评分方法系统

[发明专利]一种基于特征点检测的骨龄智能辅助评估方法及系统-CN202310309812.3在审
发明人：侯高琦;樊昭磊;张学昌;李传朋;颜红建;尚永生;庞天伟 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于特征点检测的骨龄智能辅助评估方法及系统，方法包括：对获取的手部X线图像进行预处理；将预处理后的图像输入至骨骺检测模型中，检测图像中的骨骼关键点；骨骺检测模型包括：局部网络和全局网络；以骨骼关键点为中心，以固定长度和宽度对预处理后的图像进行切割，获得骨骺ROI区域；将骨骺ROI区域输入至分类模型获得对应的骨骼类别和发育等级；根据曲线图，由每块骨骼对应的类别和发育等级得到最终的骨龄评估结果。本发明利用定位网络加分类网络去代替目标检测网络，大大减少训练所需的数据量，而且训练定位网络的数据不需要专业人士详细标注，节约标注成本，预测准确率和用时与用大批量数据训练的目标检测网络基本持平。
一种基于特征检测智能辅助评估方法系统

[发明专利]一种基于邻接密度的语料数据抽样方法及系统-CN202011185039.7有效
发明人：张伯政;吴军;樊昭磊;何彬彬 -专利权人：众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于邻接密度的语料数据抽样方法及系统，包括对所述语料数据进行规则化处理，得到标准化语料数据；利用距离度量方法计算所述标准化语料数据中样本点的邻接密度；基于所述邻接密度计算语料数据样本近似分布；根据语料数据样本近似分布进行样本抽样，获得临时抽样结果；根据预设迭代规则进行迭代求解最优超参数值，根据确定的最优超参数值获得最终的语料数据抽样结果；所述方案采用密度衡量邻接面积的方法，能够实现样本密集处少采样、稀疏处多采样，适用于自然语言语料标注任务前的数据筛选过程，避免近似样本过多及稀疏样本过少问题；同时通过多次迭代搜索，寻找原始样本的有效替代样本，提升抽样样本的全面性。
一种基于邻接密度语料数据抽样方法系统

[发明专利]一种基于动态种子点的图像分割方法及装置-CN202310071355.9在审
发明人： 樊昭磊;孙哲;颜世舵;张克;王剑;郝鹏飞 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供一种基于动态种子点的图像分割方法及装置，涉及图像处理技术领域，该图像分割方法通过识别多层面CT图像中主气管入口所在的目标图像；将目标图像所在层面作为第一层图像，根据第一层图像中主气管入口区域的中心点坐标，确定第一层图像对应的气管区域；根据第一层图像对应的气管区域，确定多层面CT图像中与所述第一层图像相邻下一层图像的种子点和气管像素阈值范围，并根据种子点和气管像素阈值范围，确定与第一层图像相邻的下一层图像的对应的气管区域，这样，可以根据多层面CT图像中各层图像对应的气管区域动态地确定下一层图像的种子点和像素阈值范围，从而实现对不同胸部CT图像中的支气管进行有效分割。
一种基于动态种子图像分割方法装置

[发明专利]一种脑血肿穿刺引流导板模型的生成方法及系统-CN202310251462.X在审
发明人：孙哲;樊昭磊;刘冲;颜世舵;王剑 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A61B34/10 文献下载
摘要：本发明提供一种脑血肿穿刺引流导板模型的生成方法及系统，涉及颅内穿刺引流技术领域，该方法通过获取患者术前的头部的CT图像和CTA图像；对CT图像和CTA图像进行图像配准，确定患者颅内的血管分布区域；分割出CT图像中的穿刺颅骨和脑血肿区域；根据脑血肿区域确定穿刺目标点，根据血管分布区域，确定穿刺目标点与穿刺颅骨之间的穿刺路径，并以穿刺路径为中心线构建三维的穿刺导管模型；根据CT图像生成头罩模型，将穿刺导管模型和头罩模型进行合并处理，生成脑血肿穿刺引流导板的三维模型。这样，通过考虑患者颅内的血管分布区域和穿刺颅骨，使得穿刺路径能够有效的避开颅内重要血管和部位，从而提高穿刺导板的精准度，降低患者手术的风险。
一种血肿穿刺引流导板模型生成方法系统

[发明专利]一种胸部CT胶片智能排版方法及系统-CN202211708469.1在审
发明人：于德新;樊昭磊;尚永生;李传朋;齐亚飞;韩晓宇;李志超;段建勇 -专利权人：山东大学齐鲁医院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种胸部CT胶片智能排版方法及系统，包括：获取胸部CT影像；对胸部CT影像进行左右肺掩膜的提取，以确定肺部区域范围；在肺部区域范围中，以z方向掩膜最小边界值为肺尖位置，以z方向掩膜最大边界值为肺底位置，根据肺尖位置、肺底位置以及肺尖与肺底中间位置的横断面图像确定身体范围；根据肺尖位置和肺底位置对胸部CT影像进行删减，根据身体范围对胸部CT影像进行裁剪，从而得到排版后的胸部CT影像。实现胸部CT胶片的自动排版及打印，提高工作效率。
一种胸部 ct 胶片智能排版方法系统

[发明专利]基于数据增强的视频流识别系统-CN202310088559.3在审
发明人：王长壮;樊昭磊;李传朋;郭凯峰;穆春晖 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于数据增强技术领域，提供了一种基于数据增强的视频流识别系统，包括：数据采集模块，被配置为：获取胃镜检测视频数据；视频流识别模块，被配置为：依据获取的胃镜检测视频数据，以及预设的视频流识别模型，得到胃镜检测视频数据的识别结果；本发明中用于训练模型的数据包括依据胃镜检测视频数据和预设的第二深度学习网络模型生成的胃镜检查影像、利用3D仿真技术生成的胃镜仿真检查影像以及胃镜检查的真实检测标注数据等类型数据，利用多类型数据增强后的数据集训练，提高了视频流识别模型的泛化性，以及提高了对不同影像特征设别的准确性和灵敏性。
基于数据增强视频识别系统

[发明专利]一种基于深度学习的血流储备分数预测方法及系统-CN202211710002.0在审
发明人：张嵩;樊昭磊;李传朋;郭凯峰;孟川;陈宏;庞天伟 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的血流储备分数预测方法及系统，涉及图像处理技术领域，具体方案包括：依据提取的血管中心线及片段中心点，将原始CTA图像分解为单血管探针图像序列；从单血管探针图像序列中，提取包含血管完整时序信息的血管片段图像特征，并基于血管片段图像特征，预测血管片段的血流储备分数；将血管片段的血流储备分数与血管中心线上的片段中心点一一对应，得到原始CTA图像对应的完整血流储备分数预测结果；本发明基于3DCNN与Transformer，从CTA图像提取包含时序的片段特征，快速准确地计算血管中各个位置的血流储备分数，具有处理简单、时效高、效果稳定的优点。
一种基于深度学习血流储备分数预测方法系统

[发明专利]一种ICD编码数据处理方法、系统、存储介质及设备-CN202011521635.8有效
发明人：何彬彬;吴军;高希余;樊昭磊;张伯政;桑波;何云威 -专利权人：山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16H10/00 文献下载
摘要：本发明属于数据处理领域，提供了一种ICD编码数据处理方法、系统、存储介质及设备。其中，ICD编码数据处理方法包括获取医疗过程信息；将医疗过程信息输入至ICD编码预测模型中，输出ICD编码预测结果；所述ICD编码预测结果采用张量表示，该张量中的值的数量与ICD中编码的数量一致，张量中每个值表示其对应ICD中编码的概率值；其中，ICD编码预测模型使用损失函数loss进行优化直至到达预设目标，所述损失函数loss由ICD编码预测结果对应的张量构建且具有三角函数、二次函数以及指数函数的性质。
一种 icd 编码数据处理方法系统存储介质设备

[发明专利]基于目标检测和图注意力机制的细小骨折检测方法及系统-CN202211710001.6在审
发明人：李传朋;樊昭磊;张嵩;郭凯峰;张敏;刘兆康;孟川;陈宏 -专利权人：图灵医道医疗器械科技（上海）有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测和图注意力机制的细小骨折检测方法及系统，该方法包括获取多张时序胸部CT图像，对图像进行预处理后，以标注细小骨折区域的胸部CT图像构建训练样本集；利用训练样本集训练细小骨折检测模型，利用卷积神经网络提取图像特征，通过图卷积神经网络提取图注意力矩阵，图像特征和图注意力矩阵相结合得到最终特征，基于最终特征，结合YOLO目标检测网络，输出细小骨折区域预测框；将待测时序胸部CT图像输入训练完成的细小骨折检测模型，输出细小骨折区域及骨折类型，同时，采用目标跟踪算法优化识别结果，提升细小骨折区域识别的准确性，实现对胸部CT图像中细小骨折区域的准确定位。
基于目标检测注意力机制细小骨折方法系统

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