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一种自动识别超声造影小肝癌病灶的方法及超声系统

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202110972901.7
  • IPC分类号:G06T7/246;G06T7/269;G06T7/11;G06T7/00;A61B8/08
  • 申请日期:
    2021-08-24
  • 申请人:
    复旦大学附属中山医院
著录项信息
专利名称一种自动识别超声造影小肝癌病灶的方法及超声系统
申请号CN202110972901.7申请日期2021-08-24
法律状态公开申报国家中国
公开/公告日2021-11-23公开/公告号CN113689469A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G06T7/246IPC分类号G;0;6;T;7;/;2;4;6;;;G;0;6;T;7;/;2;6;9;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;0;0;;;A;6;1;B;8;/;0;8查看分类表>
申请人复旦大学附属中山医院申请人地址
上海市徐汇区枫林路180号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人复旦大学附属中山医院当前权利人复旦大学附属中山医院
发明人王文平;董怡;曹琼;曹佳颖;范培丽
代理机构上海伯瑞杰知识产权代理有限公司代理人孟旭彤
摘要
本发明公开了一种自动识别超声造影小肝癌病灶的方法及超声系统,该方法包括:(S1)对患者进行肝脏超声造影检查,获取CEUS动态图像;(S2)计算CEUS动态图像对应的流光视频;(S3)将流光视频输入实时跟踪框架;在实时跟踪框架中,采用U‑Net网络完成病灶区域分割;并利用特征追踪算法,根据病灶的深度特征逐帧对病灶位置进行时序位置跟踪;(S4)融合全局和局部时序信息,采用智能诊断模块对病灶进行分类。本步骤的病灶分类结果会告知临床医生根据该患者动脉期CEUS增强表现,其诊断为小肝癌的可能性有多大,为临床后续治疗策略提供参考。本方法可充分发挥CEUS实时性和时空信息,克服分割精度限制,实现CEUS中小肝癌的精准诊断。

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