蘇州原影醫療科技有限責任公司張琪獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉蘇州原影醫療科技有限責任公司申請的專利自動識別和量化磁共振圖像子宮內膜蠕動的算法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN116468650B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202211464697.9,技術領域涉及:G06T7/00;該發明授權自動識別和量化磁共振圖像子宮內膜蠕動的算法是由張琪設計研發完成,并于2022-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本自動識別和量化磁共振圖像子宮內膜蠕動的算法在說明書摘要公布了:本發明公開了自動識別和量化磁共振圖像子宮內膜蠕動的算法,包括以下步驟:步驟一,構建3d?unet網絡模型;步驟二,識別子宮內膜剝離運動;步驟三,識別子宮結合帶蠕動波傳導;步驟四,量化子宮內膜蠕動的幅度;步驟五,判斷子宮內膜蠕動方向;本發明基于3d?unet網絡模型實現對子宮內膜剝離運動和子宮結合帶蠕動波傳導的自動識別,能夠自動量化子宮內膜蠕動的幅度,判斷子宮內膜蠕動方向,較之現有的依靠放射科醫師肉眼觀察的方法,本發明的識別結果具備更好的客觀性和可重復性,能夠通過擴大數據量獲得女性子宮運動相關參數的標準范圍,為臨床應用提供參考標準,同時拓展子宮內膜蠕動在臨床作為子宮功能評估標準的應用。
本發明授權自動識別和量化磁共振圖像子宮內膜蠕動的算法在權利要求書中公布了:1.自動識別和量化磁共振圖像子宮內膜蠕動的算法,包括以下步驟:步驟一,構建3d-unet網絡模型;步驟二,識別子宮內膜剝離運動;步驟三,識別子宮結合帶蠕動波傳導;步驟四,量化子宮內膜蠕動的幅度;步驟五,判斷子宮內膜蠕動方向;其特征在于: 其中在上述步驟一中,建立初始3d-unet網絡模型,獲取子宮內膜輪廓磁共振圖像數據集,并利用該數據集訓練3d-unet網絡模型,得到最終模型; 其中在上述步驟二中,利用步驟一中所得到的最終模型識別子宮內膜剝離運動,固定一個子宮內膜輪廓作為基準輪廓,以監測不同時刻輪廓灰度強度;當蠕動波到基準輪廓上某點時,子宮內膜變薄,此處內膜像素的信號強度降低;當蠕動波離開此處時,信號強度恢復,利用以上特點,根據數據即可判斷子宮內膜輪廓上的像素強度是否有周期性規律,即子宮內膜是否存在周期性蠕動,并計算蠕動次數等參數; 其中在上述步驟三中,利用步驟一中所得到的最終模型識別子宮結合帶蠕動波傳導,對于子宮結合帶上某一點,當蠕動波到達時強度最小,蠕動波離開時強度恢復,利用該特點即可判斷子宮結合帶是否存在周期性規律,并計算其蠕動次數,具體包括以下步驟: 3.1子宮內膜分割:利用步驟一中所得到的最終模型分割每一時刻的子宮內膜,提取輪廓; 3.2統計結合帶不同時刻的強度:基于對應子宮內膜輪廓向外拓展3個像素,并計算這三個點的平均強度,視為結合帶的強度; 3.3利用fft變換計算蠕動周期:采用步驟2.4中提到的方法獲取最終蠕動次數結果,同時固定監測范圍長度,按照宮底將各片對齊,以減弱受其他器官形態變化對子宮水平方向位置的影響; 其中在上述步驟四中,計算子宮內膜蠕動幅度,即計算子宮內膜厚度差異,計算子宮內膜輪廓上下兩側各自運動范圍; 其中在上述步驟五中,判斷蠕動在圖像上的方向以及宮底的朝向,以獲取子宮蠕動方向。
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