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[发明专利]一种基于大语言模型的医学培训系统-CN202310634895.3在审
发明人：陈冬银;朱瑞星;赵宛云 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G09B5/14 文献下载
摘要：本发明提供，一种大语言模型的医学培训系统，启用医学培训大语言模型供各模块调用并使用以实现相应的功能，培训方案定制模块用于根据学员信息为学员制定个性化培训方案，以及后续根据学员的学习进度和学习表现动态调整个性化培训方案；交互答疑模块用于与根据学员提出的医学疑问进行答疑；学习跟踪和评估模块用于监督学员的学习进度和学习表现，产生个性化的评估报告。使学员能够根据自身条件进行学习，了解自身的学习结果，个性化强，能够满足不同学员的需求，提高医学培训效率，灵活性高，成本低，互动性强。
一种基于语言模型医学培训系统

[发明专利]一种基于低秩矩阵和深度学习的图像重建方法和系统-CN202310683542.2在审
发明人：肖林芳;朱瑞星 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于低秩矩阵和深度学习的图像重建方法和系统，基于初始K空间数据构建结构性低秩矩阵之后，进行奇异值分解处理、数据和结构一致性处理后转换成磁共振图像，磁共振先验模型对磁共振图像进行重建，对重建图像转换成K空间数据继续构建结构性低秩矩阵，依次迭代，直到重建图像满足迭代停止条件后输出。本发明结合了SAKE和先验模型，即将磁共振先验模型融合进SAKE的迭代重建，提高图像重建的速度，可显著抑制噪声放大和提高迭代收敛速度；可显著降低图像重建的不稳定性和提高模型的适用性。
一种基于矩阵深度学习图像重建方法系统

[发明专利]一种甲状腺超声影像扫查标准的质控系统及方法-CN202310536642.2在审
发明人：陈冬银;朱瑞星;王熳煜;赵宛云 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及影像质控技术领域，具体涉及一种甲状腺超声影像扫查标准的质控系统及方法。系统包括，数据存储模块，连接外部影像扫查设备，用于导入扫查影像；质控模块，连接数据存储模块，用于基于一质控指令选定与质控指令对应的质控指标对扫查影像进行指标检查，并输出指标检查结果，显示装置，连接质控模块，显示装置设有交互界面，用于输入质控指令以及用于显示指标检查结果。本发明能够解决甲状腺超声影像在涉及到基层医疗机构下的多中心临床试验中，在影像扫查过程中会出现的影像质量不规范的问题，能够保证不同水平的医生扫查的影像都能够达到质量标准。
一种甲状腺超声影像标准系统方法

[发明专利]一种降低干扰的开放式超低场磁共振系统-CN202310723031.9在审
发明人：陈卫军;朱瑞星;请求不公布姓名;肖林芳 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01R33/42 文献下载
摘要：本发明涉及磁共振系统技术领域，具体涉及一种降低干扰的开放式超低场磁共振系统，包括：线圈模块和谱仪，所述线圈模块和所述谱仪之间通过第一传输线连接，所述第一传输线上设置有低通滤波单元。有益效果在于：针对现有技术中的开放式超低场磁共振系统在使用过程中容易受到环境噪声影响的问题，本方案通过在线圈模块和谱仪之间设置低通滤波器，通过调整低通滤波器的截止频率来实现对传输过程中引入的环境电磁干扰的有效抑制，提高了成像质量，消除了伪影。
一种降低干扰开放式超低场磁共振系统

[发明专利]一种基于深度学习的腺瘤和腺癌超声影像分类系统及方法-CN202310588146.1在审
发明人：黄孟钦;朱瑞星;殷一飞 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的腺瘤和腺癌超声影像分类系统及方法，包括：多尺度图像处理模块，用于对包含目标腺体的超声影像数据的图像帧进行多尺度变换和增强处理，得到多个不同尺度的第一图像；特征提取模块，连接多尺度图像处理模块，用于对多个不同尺度的第一图像分别进行特征提取，得到每一第一图像对应的特征向量；分类模块，连接特征提取模块，用于根据多个不同尺度的第一图像对应的特征向量进行分类，得到对应于每一尺度第一图像的分类结果，并对所有尺度第一图像的分类结果进行仲裁，得到最终分类结果。有益效果：本发明基于深度学习实现腺瘤和腺癌超声影像区分，分类准确率高，为临床患者选择最佳手术方式和避免过度治疗提供依据。
一种基于深度学习腺瘤腺癌超声影像分类系统方法

[发明专利]一种超声影像视频的半自动标注方法及系统-CN202310588855.X在审
发明人：黄孟钦;朱瑞星;刘帅兵 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种超声影像视频的半自动标注方法及系统，包括：步骤S1，对超声影像视频数据中的目标帧图像进行目标标记，得到第一标记信息；步骤S2，根据第一标记信息对前后帧图像进行目标识别标记，进而得到所有帧图像对应的第二标记信息；步骤S3，在同一目标存在不同标记时，对重复标记的目标对应的所有标记进行仲裁；步骤S4，根据仲裁结果对第二标记信息进行更新。有益效果：本发明通过对目标帧图像的目标的标记信息对前后帧图像进行目标追踪标记，能够更加精确地标记目标，并且能够自动更新前后帧的标记；同时，对重复标记进行仲裁和更新，确定最终的标记结果，能够避免标注误差和减少标注冗余，能够进一步提高标注准确性。
一种超声影像视频半自动标注方法系统

[发明专利]一种诊断报告的动态生成方法及系统-CN202310719413.4在审
发明人：张燕龙;朱瑞星 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明提供一种诊断报告的动态生成方法及系统，涉及计算机技术领域，包括：根据不同诊断报告所需的展示信息预先配置若干表单字段及其关联的数据结构；根据各表单字段及其关联的数据结构生成对应的表单控件；根据医生的设计指令调用相应的表单控件并布局形成相应的动态表单模板，以供医生相应填写患者信息形成诊断报告。有益效果是医生能够自定义调动对应的表单字段及数据结构生成相应的表单控件，进而对表单控件进行布局设计，生成定制的动态表单模板，最后填写患者诊断信息即可生成诊断报告，实现动态表单模板的可配置化，操作灵活、方便，能够满足不同诊断部位、不同诊断医生的诊断报告生成需求。
一种诊断报告动态生成方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的超声病灶标准切面选取方法及系统-CN202310654567.X在审
发明人：黄孟钦;朱瑞星;陈冬银 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的超声病灶标准切面选取方法及系统，属于超声技术领域，包括：步骤S1，获取待处理的第一超声图像，提取第一超声图像的第一特征向量；步骤S2，将第一特征向量与每个标准切面类型对应的平均图像的特征向量进行匹配，确定与第一特征向量相似度最高的平均图像对应的标准切面类型；步骤S3，根据标准切面类型确定标准切面对应的位置和角度。有益效果：本发明通过将获取的超声图像的特征向量与每个标准切面类型对应的平均图像的特征向量进行匹配，确定与第一特征向量相似度最高的平均图像对应的标准切面类型，进而根据标准切面类型确定标准切面对应的位置和角度，具有广泛的适用性和实用性。
一种基于深度学习超声病灶标准切面选取方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的磁共振图像重建方法和系统-CN202310463906.6在审
发明人：肖林芳;朱瑞星 -专利权人：杭州微影医疗科技有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的磁共振图像重建方法和系统，获取由多层连续的欠采样的切片图像组成的磁共振图像数据，将磁共振图像数据中需要重建的切片图像作为目标图像；将磁共振图像数据输入预先训练好的神经网络模型，得到磁共振重建图像，神经网络模型包括依次连接的片层融合模块、片层平移模块、通道拼接模块和图像重建网络模块。利用连续切片之间的结构和相位强关联性，使用神经网络模型对磁共振图像进行重建，降低磁共振数据因欠采样导致的伪影，无需额外的校准数据，减少磁共振扫描时间，提高空间编码的灵活性。
一种基于深度学习磁共振图像重建方法系统

[发明专利]一种消除磁共振电磁干扰的成像设备及方法-CN202310504030.5在审
发明人：肖林芳;朱瑞星;刘懿龙 -专利权人：杭州微影医疗科技有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01R33/54 文献下载
摘要：本发明提供一种消除磁共振电磁干扰的成像设备及方法，涉及领域磁共振成像技术，包括：数据获取模块用于获取多个磁共振成像信号，和电磁干扰环境下接收线圈测量得到的第一电磁干扰信号以及各感应线圈测量得到的第二电磁干扰信号；模型训练模块将各磁共振成像信号与第一电磁干扰信号叠加得到受干扰成像信号和对应的第二电磁干扰信号作为输入，以对应的磁共振成像信号作为输出训练电磁干扰消除模型；干扰消除模块在磁共振成像过程中将采集的实时磁共振成像信号和实时电磁干扰信号输入电磁干扰消除模型，得到消除了电磁干扰的预测磁共振成像信号并进行图像重建得到磁共振图像。有益效果是解决成像过程中电磁干扰耦合关系动态变化的影响。
一种消除磁共振电磁干扰成像设备方法

[发明专利]一种基于人工智能的辅助超声诊断质控系统及方法-CN202310574704.9在审
发明人：黄孟钦;朱瑞星;杨波;余松;刘帅兵 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人工智能的辅助超声诊断质控系统及方法，包括：分割模块，用于对超声影像数据的图像帧进行预处理和分割处理，得到目标部位掩膜板和结节掩膜板；质量分数计算模块，连接分割模块，用于对目标部位掩膜板进行质量分析，确定目标部位掩膜板对应的质量分数；留片模块，用于在质量分数不小于预设质控阈值时根据结节掩膜板处理得到的结节所在区域、结节良恶性分类分数、以及目标部位位置分类分数进行综合分析，得到留片分数，并根据留片分数确定保留的超声影像数据中的图像帧。有益效果：通过人工智能技术对超声影像进行自动识别和分析，实现自动化处理和质量控制，降低了人工干预的成本和风险，且准确性和可靠性高。
一种基于人工智能辅助超声诊断系统方法

[发明专利]一种甲状腺超声病灶识别的医疗器械的测试系统及方法-CN202310570687.1在审
发明人：陈冬银;朱瑞星;王熳煜;赵宛云 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及医疗器械技术领域，具体涉及一种甲状腺超声病灶识别的医疗器械的测试系统及方法。系统包括，一致性计算模块，用于计算一第一病灶识别结果和第三病灶识别结果相对于一第二病灶识别结果的一致性；真假阴阳性识别模块，用于识别第一病灶识别结果和第三病灶识别结果的真假阴阳性；敏感度计算模块，用于计算第一病灶识别结果和第三病灶识别结果的敏感度；特异性计算模块，用于计算第一病灶识别结果和第三病灶识别结果的特异性；有效性判断模块，用于判断第一病灶识别结果的有效性，本发明可以准确评估医疗器械的临床有效性。
一种甲状腺超声病灶识别医疗器械测试系统方法

[发明专利]一种影像辅助诊断软件的金标准阅片辅助方法及系统-CN202310550977.X在审
发明人：陈冬银;朱瑞星;赵宛云 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种影像辅助诊断软件的金标准阅片辅助方法及系统。方法包括，导入待阅片影像；基于外部执行的浏览影像操作对待阅片影像的病灶位置进行的标记，对待阅片影像进行包含病灶位置标记区域的截图，获得第一病灶标记图像和第二病灶标记图像；计算第一病灶标记图像和第二病灶标记图像的标记区域的重合程度，基于重合程度判断是否重复标记。本发明能够使得专家医生在金标准阅片环节免于手动截图和保存，可以自动化记录标记结果并导出，并且计算保存图片之间的重合度，避免重复保存，大大提高阅片效率。
一种影像辅助诊断软件标准方法系统

[发明专利]一种基于大型语言模型的超声检查方法-CN202310553078.5在审
发明人：黄孟钦;朱瑞星 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明涉及超声检查技术领域，具体涉及一种基于大型语言模型的超声检查方法，包括：步骤S1：针对待检查患者，提取待检查患者的自述信息和历史就诊信息作为诊前信息；步骤S2：对诊前信息进行处理得到输入信息；步骤S3：将输入信息至外部的大型语言模型，以得到大型语言模型反馈的扫查建议，扫查建议用于对待检查患者进行超声扫查得到扫查影像。有益效果在于：通过引入外部的大型语言模型生成对应的扫查建议，以指导医生进行扫查。其中，为实现对该大型语言模型的较好的适配，本方案还通过对患者的自述信息、历史就诊信息进行处理，转换成能够从大型语言模型中获得较为准确的反馈的输入信息，实现了对扫查过程较好的质量控制。
一种基于大型语言模型超声检查方法

[发明专利]一种医学影像数据的脱敏方法-CN202310554780.3在审
发明人：陈冬银;朱瑞星;赵宛云 -专利权人：上海深至信息科技有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种医学影像数据的脱敏方法，包括：步骤S1：获取待脱敏数据，对所述待脱敏数据进行识别以获取数据种类；所述数据种类包括影像数据和关联于所述影像数据的患者检查数据；步骤S2：根据所述数据种类调用对应的脱敏方法对所述待脱敏数据进行处理，得到待验证数据；步骤S3：对所述待验证数据进行验证，生成验证结果。有益效果在于：针对现有技术中的脱敏方案，针对多类型的数据脱敏效果不佳的问题，本方案通过在脱敏之前预先对待脱敏数据的数据种类进行识别，并调用对应的脱敏方法进行脱敏，随后再分别采用相应的验证方法对脱敏效果进行验证，以实现对不同数据来源的数据均能够实现较好的脱敏效果。
一种医学影像数据方法

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