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[发明专利]胎儿结构特征的权重值确定方法及装置-CN202011015680.6有效
发明人： 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆;刘树郁 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种胎儿结构特征的权重值确定方法及装置，该方法包括获取胎儿超声图像的标准切面的至少一个结构特征对应的权重值影响因子；根据每个结构特征对应的权重值影响因子确定该结构特征对应的权重值，所有结构特征对应的权重值用于确定胎儿超声图像的标准切面的切面分值。可见，实施本发明能够快速获取到准确的胎儿超声图像的标准切面中结构特征的权重值，从而实现标准切面的切面分值的快速且准确确定，进而准确确定胎儿超声图像的最优标准切面；及通过获取标准切面中多个结构特征的权重值，有利于提高标准切面的切面分值的获取准确性，进一步提高胎儿超声图像的最优标准切面的获取准确性，实现准确且快速获取胎儿的生长发育情况。
胎儿结构特征权重确定方法装置

[发明专利]一种胎儿最优标准切面的确定方法及装置-CN202011015507.6有效
发明人： 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆;杨燕淇;吴海涛 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种胎儿最优标准切面的确定方法及装置，该方法包括获取多帧胎儿超声图像中每帧胎儿超声图像的标准切面，确定每帧胎儿超声图像的标准切面的切面分值；根据所有切面分值，从所有标准切面中确定最高切面分值对应的标准切面，作为最优标准切面。可见，实施本发明在获取到胎儿超声图像的标准切面之后，无需人工分析以确定胎儿超声图像的最优标准切面，能够自动确定胎儿超声图像的标准切面的切面分值，并智能化地从所有切面分值选取最高切面分值的标准切面，实现最优标准切面的自动确定，能够提高胎儿超声图像的最优标准切面的确定准确性以及效率，从而实现准确获取胎儿的生长发育情况。
一种胎儿最优标准切面确定方法装置

[发明专利]基于胎儿超声图像的胎儿严重畸形检测方法及装置-CN202011016343.9有效
发明人： 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆;吴海涛;杨燕淇 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于胎儿超声图像的胎儿严重畸形检测方法及装置，该方法包括在获取到胎儿超声图像的切面后，确定胎儿超声图像的切面对应的信息；根据胎儿超声图像的切面的信息，判断胎儿超声图像的胎儿是否存在异常，若是，则根据胎儿超声图像的切面对应的信息确定胎儿超声图像对应的胎儿的畸形情况，该畸形情况包括胎儿的畸形类型。可见，实施本发明能够自动根据确定出的胎儿超声图像的切面的信息判断胎儿是否存在异常，当存在异常时，自动确定胎儿的畸形情况，如：是否为无脑儿等，有利于准确检测胎儿的畸形情况，从而实现胎儿的生长发育情况的准确确定；及通过多方面综合检测及分析胎儿的生长发育情况，有利于提高胎儿畸形情况的检测准确性。
基于胎儿超声图像严重畸形检测方法装置

[发明专利]一种胎儿超声图像的成像质量控制的确定方法及装置-CN202011015212.9有效
发明人： 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆;吴杰林;刘树郁 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种胎儿超声图像的成像质量控制的确定方法及装置，该方法包括：获取胎儿超声图像的参数，该胎儿超声图像的参数用于确定该胎儿超声图像的成像质量；根据该胎儿超声图像的参数确定该胎儿超声图像的成像分值，并根据该胎儿超声图像的成像分值确定该胎儿超声图像的成像质量。可见，实施本发明通过根据确定出的胎儿超声图像的成像分值自动确定胎儿超声图像的成像质量，能够快速且准确地确定胎儿超声图像的成像质量，从而实现胎儿超声图像的成像质量的精确且快速控制，进而获取到高质量的胎儿超声图像，有利于获取到准确的胎儿生长发育情况；通过确定出的胎儿超声图像的成像质量，还能够知晓工作人员在检测胎儿超声图像过程中的规范性。
一种胎儿超声图像成像质量控制确定方法装置

[发明专利]基于残差神经网络胎儿超声切面量化质控考核方法及装置-CN202210562533.3在审
发明人： 谢红宁;雷婷 -专利权人：中山大学附属第一医院
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差神经网络胎儿超声切面量化质控考核方法及装置，其中该方法包括：确定包括有目标胎儿结构的医疗影像数据；将所述医疗影像数据输入至训练好的切面识别残差神经网络模型，以识别得到所述医疗影像数据中的至少一个结构切面；所述切面识别残差神经网络模型为通过包括有多个标注有结构切面的训练医疗影像的训练数据集训练得到；根据所述医疗影像数据中的至少一个结构切面，以及预设的切面评分规则，确定所述医疗影像数据对应的评分信息。可见，本发明可以根据医疗影像中的切面信息对医疗影像的质量进行精确地评分，有利于实现更高效的医疗影像的质量把控，为后续的医疗数据处理提供更高质量的数据基础。
基于神经网络胎儿超声切面量化考核方法装置

[发明专利]基于卷积神经网络的胎儿超声关键切面识别方法及装置-CN202210561638.7在审
发明人： 谢红宁;雷婷 -专利权人：中山大学附属第一医院
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的胎儿超声关键切面识别方法及装置，其中该方法包括：获取包括有胎儿结构切面影像的原始超声图像数据；根据所述原始超声图像数据,确定目标超声图像数据；将所述目标超声图像数据输入训练好的分类卷积神经网络模型，得到切面类型分类结果；所述分类卷积神经网络模型为通过包括有多个标注有切面类型的训练超声图像数据的训练数据集训练得到。可见，本发明基于训练好的神经网络模型对超声图像数据中的切面信息进行准确地分类，有利于帮助医生快速对生物结构切面进行分类判断，提高检查效率，减少误诊漏诊率，同时还能促进医疗资源的有效利用，具有较大的实用价值。
基于卷积神经网络胎儿超声关键切面识别方法装置

[发明专利]基于三维卷积神经网络胎儿颅脑超声结构分割方法及装置-CN202210562323.4在审
发明人： 谢红宁;雷婷 -专利权人：中山大学附属第一医院
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维卷积神经网络胎儿颅脑超声结构分割方法及装置，该方法包括：获取胎儿颅脑超声结构的原始容积数据；将胎儿颅脑超声结构的原始容积数据输入确定出的三维卷积神经网络分割模型中进行分析，并获取三维卷积神经网络分割模型输出的分析结果，作为胎儿颅脑超声结构的分割结果。可见，实施本发明能够利用三维卷积神经网络分割模型实现对胎儿颅脑超声结构的自动分割，有利于提高胎儿颅脑超声结构分割的准确率。
基于三维卷积神经网络胎儿颅脑超声结构分割方法装置

[发明专利]基于深度学习的胎儿超声图像识别方法及系统-CN201910032226.2有效
发明人： 谢红宁;汪南;梁喆;冼建波;毛明春 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2019-01-14 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的胎儿超声图像识别方法及系统，该方法包括超声设备检测并根据打印操作控制指令向数据终端发送胎儿的超声参数信息；数据终端接收并发送该超声参数信息至云端服务器；云端服务器接收并基于预先确定的图像分割模型对超声静态图像执行分割操作，得到分割子图像，以及将该分割子图像输入预先确定的图像分类模型，得到分类模型结果；云端服务器将该分类模型结果发送至主控设备；主控设备接收并输出该分类模型结果。实施本发明能够通过将深度学习应用于胎儿超声图像的检查，不仅能够提高胎儿超声图像的识别效率以及准确度，还能够降低医生误判的风险，以及减少医生的工作强度，提升孕妇和医生的体验感。
基于深度学习胎儿超声图像识别方法系统

[发明专利]检测设备的控制方法及装置-CN202011014270.X有效
发明人： 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G05B19/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种检测设备的控制方法及装置，该方法包括：基于检测设备对应的采集模块采集目标数据，并判断所述目标数据是否发生变化；当判断出所述目标数据发生变化时，判断所述目标数据的变化情况是否满足确定出的改变检测设备当前工作状态的条件；当判断出所述目标数据的变化情况满足所述改变检测设备当前工作状态的条件时，控制所述检测设备执行与所述目标数据的变化情况相匹配的操作。可见，实施本发明能够实现自动控制检测设备的启动或停止，从而能够提高检测设备的控制效率，有利于提高检测设备的自动化水平。
检测设备控制方法装置

[发明专利]基于深度学习的胎儿超声动态影像检测方法及系统-CN201910032164.5有效
发明人： 谢红宁;汪南;梁喆;冼建波;毛明春 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2019-01-14 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的胎儿超声动态影像检测方法及系统，该方法包括超声采集终端接收超声设备传输的胎儿的超声实时动态影像数据，并向智能处理设备发送该超声实时动态影像数据；智能处理设备接收并基于预先确定的超声AI检测模型检测该超声实时动态影像数据，得到该超声实时动态影像数据的动态数据检测结果和该动态数据检测结果的参数信息，以及向显示终端发送动态数据检测结果和参数信息，显示终端接收并显示动态数据检测结果和参数信息。实施本发明通过将深度学习应用于胎儿超声动态影像的检查，不仅能够提高胎儿的检测、筛选效率和准确度，还能够降低医生误检的风险，以及减少医生的工作强度，提升孕妇和医生的体验感。
基于深度学习胎儿超声动态影像检测方法系统

[发明专利]颈项透明层厚度的确定方法及装置-CN202111025650.8在审
发明人： 谢红宁;姚秀秀;汪南;冼建波;吴海涛;谢佰洪 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种颈项透明层厚度的确定方法及装置，该方法包括：获取目标超声影像，从所述目标超声影像中确定目标颈项透明层影像；确定所述目标颈项透明层影像的影像边缘，根据所述影像边缘确定出所述目标颈项透明层影像的中点连线；根据所述中点连线上所有像素点与所述影像边缘在对应的法线方向上的距离，确定所述目标颈项透明层影像对应的颈项透明层的厚度。可见，本发明能够基于颈项透明层影像的中点连线上的像素点与影像边缘在对应的法线方向上的距离，确定颈项透明层的厚度，从而在针对弯曲的颈项透明层影像时，能够计算得到精确的厚度信息，进而能够为后续的胎儿临床诊断提供准确的数据基础。
颈项透明厚度确定方法装置

[发明专利]一种胎儿结构特征的自动测量方法及装置-CN202011014990.6在审
发明人： 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆;吴海涛 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种胎儿结构特征的自动测量方法及装置，该方法包括将获取到的胎儿超声图像输入确定出的特征检测模型中进行分析，并获取该特征检测模型输出的分析结果，作为胎儿超声图像的特征信息，该胎儿超声图像的特征信息包括该胎儿超声图像的至少一个结构特征的类别以及至少一个该结构特征的轮廓；根据每个结构特征的类别确定与该结构特征的轮廓相匹配的测量方式，并根据每个结构特征的测量方式对该结构特征的轮廓执行测量操作，得到该结构特征的几何参数。可见，实施本发明能够快速获取到高精度的胎儿结构特征的测量结果，从而准确确定胎儿的生长发育情况；通过将胎儿超声图像输入特征检测模型，能够提高胎儿的结构特征的测量结果的获取效率。
一种胎儿结构特征自动测量方法装置

[发明专利]胎儿超声影像的检测结果的输出控制方法、装置及系统-CN202011016791.9在审
发明人： 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆;吴杰林;吴婉萍;许生鸿 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种胎儿超声影像的检测结果的输出控制方法、装置及系统，该方法包括将接收到的胎儿超声影像输入确定出的影像分析模型中进行分析，并获取影像分析模型输出的分析结果，作为胎儿超声影像的检测结果，控制输出终端输出检测结果，该检测结果包括胎儿超声影像的每个特征的检测结果包括该特征的检测标识，每个特征对应的检测标识用于表示该特征为待检特征、已检且正常特征、已检且疑似特征以及已检且异常特征中的其中一种，已检且疑似特征为被检测到且不确定类别的特征，已检且异常特征为已经被检测且存在异常结构特征的特征。可见，实施本发明能够快速获取到准确的胎儿超声影像的特征的检测结果，有利于实现准确确定胎儿的生长发育情况。
胎儿超声影像检测结果输出控制方法装置系统

[发明专利]基于超声动态图像的胎儿切面的确定方法及装置-CN202011017783.6在审
发明人： 谢红宁;汪南;冼建波;梁喆;刘树郁;杨燕淇;吴杰林 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超声动态图像的胎儿切面的确定方法及装置，该方法包括：将获取到的连续多帧胎儿超声图像中每帧胎儿超声图像依次输入预先确定出的特征检测模型中进行分析；获取特征检测模型依次输出的分析结果，作为每帧胎儿超声图像的特征信息；根据每帧胎儿超声图像的部位特征的类别以及该胎儿超声图像的结构特征的类别确定该胎儿超声图像对应的切面。可见，实施本发明通过获取连续多帧胎儿超声图像的部位特征以及结构特征，并结合胎儿超声图像的部位特征以及结构特征，确定胎儿超声图像的切面，能够提高胎儿超声图像的切面的确定准确性，即能够提升胎儿超声图像的切面的标准化程度；还能够提高胎儿超声图像的切面的确定效率。
基于超声动态图像胎儿切面确定方法装置

[发明专利]一种基于超声三维数据的激光内雕方法-CN201710622195.7在审
发明人：汪南;吴锋;谢红宁;孙宇 -专利权人：广州爱孕记信息科技有限公司
申请日： 2017-07-26 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明一种基于超声三维数据的激光内雕方法，该方法包括步骤a获取胎儿超声三维数据，并将胎儿超声三维数据转换成可编辑修复的三维数据；步骤b对所述可编辑修复的三维数据进行重建和修复，得到立体的3D胎儿数据，并导出3D模型文件格式的3D胎儿数据；步骤c将所述3D模型文件格式的3D胎儿数据进行UV展开和UV贴图制作，形成带有成像信息和凹凸信息的三维模型，并导出三维数据；步骤d将导出的三维数据转换为雕刻软件可识别的雕刻数据，并通过雕刻软件控制雕刻机对转换后的三维数据进行激光内雕，形成3D胎儿内雕产品。本发明形成的3D胎儿内雕产品立体感强，保证了胎儿内雕产品的独特性、唯一性以及真实性。
一种基于超声三维数据激光方法

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