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全球醫(yī)學(xué)影像專利分析報(bào)告,GPS三巨頭的中場(chǎng)戰(zhàn)事

2.2

GE醫(yī)療:全球醫(yī)療器械三巨頭之一

通用電氣(簡(jiǎn)稱GE),其總部位于美國(guó)波士頓,是世界上最大的電氣和電子設(shè)備制造公司,也是世界上最大的多元化服務(wù)性公司,所跨領(lǐng)域甚廣,從飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電設(shè)備到金融服務(wù),從醫(yī)療造影、電視節(jié)目到塑料等。

GE醫(yī)療隸屬于通用電氣公司,是全球領(lǐng)先的醫(yī)學(xué)成像、監(jiān)護(hù)、生物制造和基因治療技術(shù)提供商,通過(guò)提供智能設(shè)備、數(shù)據(jù)分析、軟件應(yīng)用和服務(wù),實(shí)現(xiàn)從疾病診斷,治療到監(jiān)護(hù)全方位的精準(zhǔn)醫(yī)療,為全世界提供革新性醫(yī)療技術(shù)和服務(wù)。

醫(yī)學(xué)影像專利在2017年開(kāi)始爆發(fā)式增長(zhǎng)

圖7顯示的是從2000年來(lái)GE醫(yī)療在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域全球?qū)@暾?qǐng)趨勢(shì)及專利類型分布圖,從專利申請(qǐng)趨勢(shì)來(lái)看,GE醫(yī)療從2000年后在全球范圍內(nèi)共申請(qǐng)專利1050件,其中發(fā)明申請(qǐng)公開(kāi)689件,發(fā)明授權(quán)361件。

圖7:GE醫(yī)療全球醫(yī)學(xué)影像專利申請(qǐng)趨勢(shì)(單位:件)

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資料來(lái)源:超凡知識(shí)產(chǎn)權(quán),動(dòng)脈網(wǎng)

從2000年開(kāi)始,其專利申請(qǐng)量開(kāi)始逐漸增大,直到2017年,其成爆發(fā)式增長(zhǎng),由于專利18個(gè)月公開(kāi)的滯后性,2019年的專利公開(kāi)數(shù)據(jù)并不完整?傮w看來(lái),GE醫(yī)療在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的專利申請(qǐng)量在增加。

GE醫(yī)療專利申請(qǐng)80%以上分布在美國(guó)

圖8為GE醫(yī)療自2000年后的布局國(guó)家分析圖,從圖中,我們可以看出GE醫(yī)療在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的布局專利主要涉及美國(guó)、中國(guó)和WO,分別布局?jǐn)?shù)量為542、123以及101件。

圖8:專利布局國(guó)家分析圖

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資料來(lái)源:超凡知識(shí)產(chǎn)權(quán),動(dòng)脈網(wǎng)

GE醫(yī)療從1979年開(kāi)始在中國(guó)開(kāi)展業(yè)務(wù),于1986年在北京成立了第一個(gè)辦事處。1991年,航衛(wèi)通用電氣醫(yī)療系統(tǒng)有限公司在北京成立,成為GE在中國(guó)的第一家合資企業(yè),因此很看重在中國(guó)進(jìn)行布局。此外,GE醫(yī)療還在日本、德國(guó)、法國(guó)、韓國(guó)等8個(gè)國(guó)家/地區(qū)進(jìn)行了專利布局。

技術(shù)布局重點(diǎn)分布在數(shù)據(jù)獲取、圖像重建

圖2-6為GE醫(yī)療在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的技術(shù)分布圖,主要涉及數(shù)據(jù)、影像處理以及智能決策領(lǐng)域。其中,影像處理領(lǐng)域的專利布局相對(duì)最多,占比46.1%,數(shù)據(jù)處理和智能決策領(lǐng)域分別占比31.3%和22.6%。

圖9:GE醫(yī)療醫(yī)學(xué)影像技術(shù)分布圖

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在影像處理領(lǐng)域,GE醫(yī)療在圖像重建方向?qū)@季肿疃啵急?1.13%。其次是分割占比10.04%,識(shí)別占比9.31%,配準(zhǔn)占比5.02%,融合占比0.63%。

在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)獲取分別占比17.47%和13.81%。

在智能決策領(lǐng)域,其總體占比低于影像處理領(lǐng)域和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,說(shuō)明其在智能決策領(lǐng)域技術(shù)相對(duì)較為薄弱。在智能決策領(lǐng)域中,疾病預(yù)測(cè)方向布局專利最多,占比11.92%,至于發(fā)現(xiàn)異常、報(bào)告生成以及疾病篩查分別占比5.86%、3.77%和1.05%。

圖10:圖像重建方向技術(shù)路線圖

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在專利布局?jǐn)?shù)量最多的圖像重建方向,如圖10所示,是圖像重建方向的技術(shù)路線圖。在2000年,提出了一種基于血管造影圖像的三維重建,基于迭代斷層圖像、造影圖像等進(jìn)行圖像重建。在2010年后,主要提出了重建圖像的校正等,2019年,提出了降噪、空間分辨率、細(xì)節(jié)保留和計(jì)算復(fù)雜性方面具有有利特性的圖像重建技術(shù)。

GE醫(yī)療醫(yī)學(xué)影像核心專利分析

核心專利是指在某一技術(shù)領(lǐng)域中處于關(guān)鍵地位、對(duì)技術(shù)發(fā)展具有突出貢獻(xiàn)、對(duì)其他專利或者技術(shù)具有重大影響且具有重要經(jīng)濟(jì)價(jià)值的專利。本節(jié)從專利引證頻次、同族數(shù)以及技術(shù)重要性等角度,篩選GE醫(yī)療在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域中的核心專利。

表3:GE醫(yī)療在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的核心專利表

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下面對(duì)部分核心專利,從技術(shù)問(wèn)題、技術(shù)效果等維度進(jìn)行解讀分析。

1.標(biāo)題:基于深度學(xué)習(xí)的對(duì)在斷層攝影重建中使用的數(shù)據(jù)的估計(jì)

公開(kāi)(公告)號(hào):CN110337673A

技術(shù)分支:影像處理技術(shù)領(lǐng)域,重建技術(shù)方向

技術(shù)問(wèn)題:由于各種原因,用于給定檢查的投影數(shù)據(jù)的一部分可能損壞或丟失(相對(duì)于理想的或數(shù)學(xué)上完整的投影數(shù)據(jù)集),這從而可導(dǎo)致圖像偽影。傳統(tǒng)的內(nèi)插技術(shù)、外插技術(shù)或迭代估計(jì)技術(shù)并不總是能夠充分地解決數(shù)據(jù)缺失或不完整的此類實(shí)例,并且在一些情況下,計(jì)算速度可能較慢。

技術(shù)方案:一種在斷層攝影重建中使用的估計(jì)缺失數(shù)據(jù)的方法,所述方法包括:采集或訪問(wèn)一組掃描數(shù)據(jù),其中所述一組掃描數(shù)據(jù)具有一個(gè)或多個(gè)不完整或不合適的數(shù)據(jù)的區(qū)域;使用一個(gè)或多個(gè)受過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理所述一組掃描數(shù)據(jù);使用所述一個(gè)或多個(gè)受過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)不完整或不合適的數(shù)據(jù)的每個(gè)區(qū)域生成估計(jì)的數(shù)據(jù)集,其中所述一組掃描數(shù)據(jù)與所述估計(jì)數(shù)據(jù)集一起對(duì)應(yīng)于校正的一組掃描數(shù)據(jù);執(zhí)行所述校正的一組掃描數(shù)據(jù)的斷層攝影重建以生成一個(gè)或多個(gè)重建圖像。

技術(shù)效果:所述方法涉及使用可使用受過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(50)來(lái)實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),以估計(jì)各種類型的缺失的投影數(shù)據(jù)或其他未重建的數(shù)據(jù)。類似地,與估計(jì)缺失的投影數(shù)據(jù)相反,所述方法也可用于替換或校正損壞或錯(cuò)誤的投影數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)要分析:該件專利處于審中狀態(tài),技術(shù)穩(wěn)定性好;該專利有30項(xiàng)權(quán)利要求,有6件 inpadoc同族,在歐專局、日本、韓國(guó)、美國(guó)、世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織等進(jìn)行申請(qǐng)專利,專利保護(hù)范圍好,反映了該公司對(duì)該專利的重視程度。

2.標(biāo)題:迭代圖像重建框架計(jì)

公開(kāi)(公告)號(hào):CN110807737A

技術(shù)分支:影像處理技術(shù)領(lǐng)域,重建技術(shù)方向

技術(shù)問(wèn)題:計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)圖像可能因X射線的量子特性和檢測(cè)器讀出噪聲而受到圖像噪聲的影響。此類圖像在空間分辨率方面受到幾個(gè)因素的限制,這些因素包括有限焦點(diǎn)尺寸、檢測(cè)器單元尺寸和重建過(guò)程。當(dāng)輻射劑量增大時(shí)或者當(dāng)空間分辨率增大時(shí),圖像噪聲增大。因此,期望針對(duì)給定輻射劑量使圖像噪聲最小化并使空間分辨率最大化。同樣重要的是,重建過(guò)程保留低對(duì)比度細(xì)節(jié),并且重建過(guò)程在計(jì)算上有效。

技術(shù)方案:一種用于重建圖像的方法,包括:接收正弦圖輸入;根據(jù)所述正弦圖輸入或者根據(jù)由所述正弦圖輸入生成的一個(gè)或多個(gè)中間圖像生成一個(gè)或多個(gè)中間正弦圖;迭代地處理所述中間正弦圖,其中所述迭代處理包括至少執(zhí)行迭代數(shù)據(jù)擬合操作,以將迭代循環(huán)的輸出與對(duì)所述迭代循環(huán)的輸入進(jìn)行比較;除了所述數(shù)據(jù)擬合操作之外,還執(zhí)行去噪操作,其中使用經(jīng)訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行所述去噪操作;以及在完成所述迭代處理之后,重建最終圖像并輸出所述最終圖像以供查看、存儲(chǔ)或進(jìn)一步處理。

技術(shù)效果:根據(jù)該方法,可以實(shí)現(xiàn)直接重建方法的簡(jiǎn)單性以及深度學(xué)習(xí)的降噪能力,其中還存在數(shù)據(jù)擬合項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)益處。另外,在各種具體實(shí)施中,本公開(kāi)可以容易地例如通過(guò)結(jié)合第一遍重建步驟來(lái)植入到不同的CT平臺(tái)。

簡(jiǎn)要分析:該件專利處于審中狀態(tài),技術(shù)穩(wěn)定性良好;該專利有10項(xiàng)權(quán)利要求,在美國(guó)、中國(guó)、歐專局、日本等4個(gè)國(guó)家和地區(qū)進(jìn)行申請(qǐng)專利,專利保護(hù)范圍好,反映了該公司對(duì)該專利的重視程度。

3.標(biāo)題:一種基于超聲的病理學(xué)自動(dòng)檢測(cè)、量化和跟蹤的方法和系統(tǒng)

公開(kāi)(公告)號(hào):US20130060121A1

技術(shù)分支:影像處理技術(shù)領(lǐng)域,識(shí)別技術(shù)方向

技術(shù)問(wèn)題:目前,諸如計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT),磁共振(MR)成像,X射線等成像技術(shù)被用于關(guān)節(jié)炎的診斷。然而,像X射線這樣的形態(tài)需要使用解剖結(jié)構(gòu)的2D投影,并且不能繪制解剖結(jié)構(gòu)的下面的3D結(jié)構(gòu)的精確圖像。而且,其它成像方法如CT和MR是相對(duì)昂貴的,并且對(duì)于某些患者組是禁用的。因此,希望設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)提供更快和更準(zhǔn)確的病理診斷和評(píng)估對(duì)諸如肌肉骨骼病理的治療反應(yīng)的專用方法和系統(tǒng)。特別地,希望開(kāi)發(fā)允許更容易使用,更短的學(xué)習(xí)周期,更快的檢查時(shí)間和減少操作者依賴性的病理的檢測(cè),量化和/或跟蹤的系統(tǒng)和方法。

技術(shù)方案:一種用于檢測(cè)疾病狀態(tài)的自動(dòng)化方法,所述方法包括:識(shí)別一個(gè)或多個(gè)圖像數(shù)據(jù)集中的骨表面,其中所述一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)于感興趣對(duì)象中的感興趣區(qū)域;基于對(duì)應(yīng)的所識(shí)別的骨表面分割對(duì)應(yīng)于所述一個(gè)或多個(gè)圖像數(shù)據(jù)集的關(guān)節(jié)囊區(qū)域;以及分析分割的關(guān)節(jié)囊區(qū)域以識(shí)別疾病狀態(tài)。

技術(shù)效果:所述的方法和系統(tǒng)有助于早期診斷,量化(評(píng)分),并增強(qiáng)了病理的縱向跟蹤,同時(shí)降低了評(píng)估病理時(shí)操作者的依賴性。此外,提出了一種客觀評(píng)估病理的方法,從而提高了病理診斷的效率。

簡(jiǎn)要分析:該件專利處于有效狀態(tài),技術(shù)穩(wěn)定性好;該專利及其同族專利在全球被引用18次,專利先進(jìn)性較好;該專利有21項(xiàng)權(quán)利要求,在美國(guó)、中國(guó)、日本、德國(guó)4個(gè)國(guó)家和地區(qū)進(jìn)行申請(qǐng)專利,專利保護(hù)范圍好,反映了該公司對(duì)該專利的重視程度。

4.標(biāo)題:METHOD OF IMAGE ANALYSIS(圖像的分析方法)

公開(kāi)(公告)號(hào):WO03069553A2

技術(shù)分支:影像處理技術(shù)領(lǐng)域,識(shí)別技術(shù)方向

技術(shù)問(wèn)題:MR成像設(shè)備用于產(chǎn)生已知腫瘤的“訓(xùn)練集”圖像。同樣的設(shè)備也用于提供身體的被掃描區(qū)域的一組測(cè)試樣品以檢測(cè)繼發(fā)性腫瘤。然后提供相似性數(shù)據(jù),以通過(guò)優(yōu)選地確定訓(xùn)練集和測(cè)試集的每個(gè)成員之間的歐幾里得距離來(lái)指示測(cè)試樣本和訓(xùn)練樣本之間的相似性程度。該方法的缺點(diǎn)是基于從圖像中的已知腫瘤定義訓(xùn)練集,在大多數(shù)情況下,該訓(xùn)練集本質(zhì)上是非均勻的,使得腫瘤圖像中的相鄰像素實(shí)際上可以表現(xiàn)出非常不同的行為。另一個(gè)缺點(diǎn)是對(duì)所構(gòu)造的類缺乏適當(dāng)?shù)尿?yàn)證,并且在所處理的數(shù)據(jù)集中缺乏生理信息。

技術(shù)方案:分析圖像數(shù)據(jù)的方法,包括a)通過(guò)在人或非人動(dòng)物體的MR斷層造影中采集多通道數(shù)據(jù)來(lái)產(chǎn)生圖像空間中的數(shù)據(jù),其中通道的至少一個(gè)子集描述先前已經(jīng)過(guò)的MR造影劑的動(dòng)態(tài)行為給予所述身體,b)在圖像空間(ROI)中定義至少一個(gè)感興趣區(qū)域,c)通過(guò)使用多元圖像分析將a)中生成的圖像數(shù)據(jù)或與(ROI)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分?jǐn)?shù)圖數(shù)據(jù),在分?jǐn)?shù)圖空間中生成數(shù)據(jù),d)確定與(ROI)l對(duì)應(yīng)的得分繪圖空間(ROI)中的感興趣區(qū)域,e)選擇與(ROI)相關(guān)的相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn),以及f)將e)中選擇的數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到圖像空間中,從而識(shí)別具有與(ROI)相似屬性的圖像數(shù)據(jù)。

技術(shù)效果:本發(fā)明涉及分析在磁共振斷層攝影術(shù)中獲得的圖像數(shù)據(jù)的方法,以及所述方法在病理組織,優(yōu)選腫瘤組織的識(shí)別中的用途。

簡(jiǎn)要分析:該專利及其同族專利在全球被引用27次,專利先進(jìn)性好;該專利有12項(xiàng)權(quán)利要求,在美國(guó)、澳大利亞、歐專局、世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織、挪威等5個(gè)國(guó)家和地區(qū)進(jìn)行申請(qǐng)專利,專利保護(hù)范圍好,反映了該公司對(duì)該專利的重視程度。

5.標(biāo)題:CLASSIFICATION BASED ON ANNOTATION INFORMATION(基于注釋信息的分類)

公開(kāi)(公告)號(hào):US20200012884A1

技術(shù)分支:智能決策技術(shù)領(lǐng)域,疾病預(yù)測(cè)技術(shù)方向

技術(shù)問(wèn)題:人工智能(AI)可用于數(shù)字圖像的分類和/或分析。例如,可以將AI用于圖像識(shí)別。在某些技術(shù)應(yīng)用中,可以使用AI來(lái)增強(qiáng)成像分析。在一個(gè)例子中,可以使用基于感興趣區(qū)域的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)定位數(shù)字圖像中的特征。然而,通常難以實(shí)現(xiàn)使用常規(guī)人工技術(shù)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行分類和/或分析的準(zhǔn)確性和/或效率。此外,用于數(shù)字圖像的分類和/或分析的傳統(tǒng)人工技術(shù)通常需要諸如像素注釋,體素級(jí)注釋等勞動(dòng)強(qiáng)度大的處理,因此,可以改進(jìn)用于數(shù)字圖像的分類和/或分析的傳統(tǒng)人工技術(shù)。

技術(shù)方案:一種機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),包括:存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行部件的存儲(chǔ)器;一種執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行組件的處理器,其中計(jì)算機(jī)可執(zhí)行組件包括:訓(xùn)練部件,其基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和多個(gè)圖像訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);其中所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)與來(lái)自至少一個(gè)成像設(shè)備的多個(gè)患者相關(guān)聯(lián),并且其中所述多個(gè)圖像與來(lái)自多個(gè)對(duì)象的多個(gè)掩模相關(guān)聯(lián);基于所述多個(gè)掩模產(chǎn)生第一損耗函數(shù)的第一損耗函數(shù)組件;第二損失函數(shù)組件,其基于與所述多個(gè)圖像相關(guān)聯(lián)的多個(gè)圖像級(jí)標(biāo)簽來(lái)生成第二損失函數(shù);第三損耗函數(shù)部件,其基于第一損耗函數(shù)和第二損耗函數(shù)產(chǎn)生第三損耗函數(shù),其中第三損耗函數(shù)被迭代反向傳播以調(diào)諧卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù);以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸入圖像的分類標(biāo)簽的分類組件。

技術(shù)效果:通過(guò)提供更豐富的注釋信息(例如掩碼),可以提高分類精度,并且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以輸出改進(jìn)的定位圖。這可以通過(guò)用于兩個(gè)任務(wù)的相同基礎(chǔ)預(yù)測(cè)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。此外,該系統(tǒng)可以將分類和/或定位應(yīng)用于醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)(例如X射線圖像)和/或其它數(shù)字圖像中的疾病檢測(cè)(例如醫(yī)學(xué)狀況檢測(cè)等)。

簡(jiǎn)要分析:該專利有20項(xiàng)權(quán)利要求,在美國(guó)、世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織2個(gè)國(guó)家和地區(qū)進(jìn)行申請(qǐng)專利,專利保護(hù)范圍好。

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