全球医学影像专利分析报告,GPS三巨头的中场战事
来源: 动脉网 作者: 2020年06月08日 10:07

据统计,目前医疗数据中超过90%来自医学影像,医学影像数据已经成为医生诊断必不可少的“证据”之一。其中包括X射线、CT、MRI、PET、超声成像、病理图像等常见影像。

 

近年来,随着AI技术的高速发展,人工智能技术在放射影像中的辅助诊断功能越来越丰富。例如人工智能算法中的图像检测、图像识别、模型聚类、模型聚合等,对于病灶的确定、诊断的判别都具有更准确、更快速的效果。

 

为探讨全球医学影像技术演变趋势、竞争环境等,动脉网蛋壳研究院联合超凡知识产权共同完成《全球医学影像专利分析报告》。本报告针对医学影像领域,对全球相关专利进行检索,并对专利申请分布情况以及重点发明人进行分析。


核心观点:

1. 美国、中国是医学影像专利申请数量最多的两个国家,合计占比超过50%;

2. 传统医疗器械巨头西门子、GE医疗、飞利浦等在医学影像领域仍处于第一梯队;

3. 三星集团在2010后医学影像专利快速增加,试图创造医疗领域第二个半导体神话;

4. GE医疗医学影像专利申请80%以上分布在美国;

5. 三星技术分布集中在影像处理领域,GE医疗则重点布局数据获取、图像重建。


目录


1. 全球医学影像专利整体分布情况

1.1. 相关专利技术IPC分类

1.2 近20年全球医学影像专利申请情况

1.3 医学影像专利申请数量国家排名

1.4 TOP8申请人专利申请情况

2. 重点申请人核心专利解读分析

2.1. 三星集团:创造生物医药领域第二个半导体神话

2.2. GE医疗:全球医疗器械三巨头之一

3. 重点申请人的专利运营及诉讼、复审、无效信息

3.1. 专利诉讼情况

3.2 专利复审情况


一、全球医学影像专利整体分布情况


1.1相关专利技术IPC分类


通过对全球专利申请的技术领域分布情况进行统计分析,从IPC分类号可以看出国内外申请人重点关注的技术领域,如表1所示:医学影像在各技术方向TOP10的专利数量,主要分布在G06T7图像分析、G06K9图形识别、A61B6以及A61B5诊断等领域,分布占比18.95%、16.59%、15.74%以及14.31%。


表1:各技术分支数量分布情况


资料来源:超凡知识产权,动脉网


1.2近20年全球医学影像专利申请情况


在2000年前,医学影像领域处于技术萌芽期,专利数量相对较少。从2000年开始,随着技术突破,医学影像方面的研究也不断增加,年申请量明显增长;随着2014年AI技术的快速发展,该领域技术开始进入高速发展期,相关专利申请量急速增长。

 

图1:全球医学影像专利申请趋势图

(受公开滞后影响,2019 年专利数据公开不完整)


资料来源:超凡知识产权,动脉网


1.3医学影像专利申请数量国家排名


从2000年至今,美国医学影像专利申请量一直占据第一,截至2019年累计申请3300多件。


中国在2012年之后专利申请量快速增加,由50件/年逐年上升,并在2018年首次超过美国。这得益于政府对医院影像科发展的大力支持、鼓励影像设备进口替代。2011年联影医疗成立,并逐渐发展为国内高端医疗影像设备的龙头企业。2013年,卫生部发布了《关于印发医学影像科等国家临床重点专科建设项目评分标准(试行)的通知》,在全国推进医院影像科的建设工作。


图2:医学影像专利申请数量地区排名


资料来源:超凡知识产权,动脉网


与中国形成鲜明对比的是,韩国虽然在2010年后专利申请量有所增加,但在2017/2018年出现断崖式下降。

 

三星作为韩国最大的跨国企业集团之一,是韩国医学影像专利申请的主要来源。在2017年2月,三星掌门人李在镕,因为行贿等罪名被韩国检察机关逮捕后,管理层大调整,公司战略变化,将更聚焦在电子业务板块,减少了医疗板块的投入。这可能是近年来影像专利申请下降的主要原因之一。

 

此外,日本在医学影像领域不具备显著优势,专利申请量长期保持稳定。


1.4TOP8申请人专利申请情况


创新实力或影响力的比较,往往最终体现为具体专利申请人的专利申请量和技术分布上,为此,下面对该领域的排名前8的申请人分布状况进行了分析。

 

排名靠前的GPS(G指GE、P指飞利浦、S指西门子医疗)是国际医疗器械领域的三大巨头。

 

飞利浦算是GPS中最专注于医疗的企业,在2016年收缩边界,将照明业务剥离,全面聚焦健康科技;西门子医疗于2018年3月在德国独立上市,由西门子集团控股85%股份;2018年6月,GE宣布剥离医疗业务部门,将GE医疗拆分为一家独立的公司。

 

西门子在三家公司中成立最早(1847年),在影像设备领域积累也最多,专利排名第一。但三星在2010年收购了一家医疗器械公司Medison,专利产权转移后,逐渐超过了GE医疗和飞利浦两大巨头。


图3:TOP8申请人专利申请排名


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

此外,专利申请量排名TOP8的还有2家中国企业,联影医疗和腾讯。受益于高端医疗器械进口替代和政府支持的大浪潮,国内涌现了一批联影医疗、安科、万东等优秀器械公司。

 

腾讯作为一家互联网公司,从人工智能软件出发,在2017年8月推出腾讯觅影,聚焦AI医学影像领域的食管癌、肺癌等早筛。不同于传统器械厂商的专利分布,腾讯觅影的专利更集中于影像数据处理、智能决策等方面。


二、重点申请人核心专利解读分析


2.1三星集团:创造生物医药领域第二个半导体神话


作为全球领先的电子消费品企业,三星集团在医疗领域版图日益完善。三星集团不仅与多家医疗机构合作,将原有电子产业的建设、运营经验,巧妙移植到医疗领域,最终形成了独特的“三星转型逻辑”。

 

早在2010年,韩国三星集团就宣布未来十年将投资2100亿美元在可再生能源和医疗健康领域。稍后其确定了其未来的五个增长点,其中就包含生物制药和医疗设备。并在2010年收购一家韩国医疗器械公司Medison,方便其进军医疗领域以此实现电子产品多元化战略。通过结合移动设备和移动业务打造全球领先的移动医疗公司,在医疗成像和诊断、医疗云等方面,业务不断增长。

 

2017年,三星旗下的医疗影像公司NeuroLogica联手以色列的人工智能公司MedyMatch为“移动卒中救护单元”做了一个人工智能平台。并在该设备加上三星CereTom CT扫描仪功能,让施救医师使用这种移动扫描工具的时候很快就能诊断出患者是脑出血还是血栓。

 

作为医疗成像技术的领导者,三星集团在超声影像、数字X线摄影、计算机断层扫描、磁共振成像(MRI)等方面进行创新以及深入研究,在2018年北美放射学年会(RSNA2018)上展示了各种类型的诊断成像软件,其已经把AI算法应用于成像设备以辅助医生诊断。S-Detect™是基于人工智能,使用超声图像分析乳房病变,有助于对可疑乳腺病变进行标准化分析归类的技术。其研发的基于数字x线摄影的AI软件-SimGrid™,可清晰地显示出胸部X光片中被骨遮挡的肺组织;ALND解决方案是一种基于AI技术的CAD解决方案,用于肺结节自动检测;在磁共振成像方面,利用人工智能技术,三星开发一种可以显示膝盖软骨厚度等信息的新软件,为膝盖关节炎患者提供患处图像。


三星集团的医学影像专利在2010后快速增加


针对三星集团医学影像领域近20年的专利进行了全球范围的检索,通过对专利申请号进行合并,具体分析如下:

 

图4:三星集团医学影像领域专利申请趋势


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

三星公司在医学影像领域近20年的专利申请量整体呈上升趋势。在2010年之前,其专利申请数量处于缓慢增长状态;随着对医疗领域关注的增高,三集团专利申请量,其年均申请量相较于2010年之前出现了明显增长;特别是自2013年之后其专利申请量呈现快速增长状态,呈爆发式增长。


在东亚和美国的专利分布占据86.4%


图5为三星集团在医学影像领域专利布局分析,不同的区域颜色的深浅表示该国家/地区智能手环技术主题的专利布局数量。


图5:三星集团在医学影像领域专利全球布局分布


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

可以看出,专利申请地域主要为亚洲地区的国家、欧美地区的国家;其中,美国布局的专利数量最多,占全球申请量的43.2%,其次为韩国、中国,专利占比分别为30.3%、12.9%;并且三星集团在欧洲专利局、世界知识产权组织、印度、日本、俄罗斯等国家、地区或组织都有布局专利,从一定程度上,也反映出三星集团对医学影像领域的重视程度。


三星在影像处理领域专利数量最多


通过对全球专利申请的技术领域分布情况进行统计分析,可以看出国内外申请人重点关注的技术领域,具体技术布局分析如图6所示。

 

图6:三星集团医学影像领域技术布局情况


资料来源:超凡知识产权,动脉网


三星集团在影像处理技术布局专利数量最多,占比56.8%,涉及图像分割、图像配准、图像识别、图像融合、图像重建、图像显示6个技术分支,其中图像显示、图像识别以及图像重建占比相对较多;


数据底层技术主要涉及图像获取以及影像设备技术,分别占比7.3%、14.4%;在智能决策方面,包括电子报告、辅助诊断、疾病预测以及健康管理4个技术分支,其中辅助诊断技术专利占比最多(9%)。


三星医学影像核心专利分析


核心专利是指在某一技术领域中处于关键地位,对技术发展具有突出贡献,对其他专利或者技术具有重大影响且具有重要经济价值的专利。

 

表2:三星集团医学影像领域核心专利表


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

下面对部分核心专利,从技术问题、技术效果等维度进行解读分析。

 

1. 标题:测量对象的生物特征的方法及装置


公开(公告)号:KR1020130080312A


首项权利要求:一种测量对象的生物特征的方法,该方法包含: 接收该对象的图像;模拟该对象以便标识该对象的至少一部分;以及根据模拟该对象的结果测量该对象的生物特征。


技术问题:像CRL、NT和IT那样的生物特征是分别测量和输出的,但将NT或IT与CRL之间的相对差异,即,根据至少两种生物特征计算的数值用于诊断胎儿的状态。因此,需要自动向用户提供根据综合像CRL、NT和IT那样的生物特征的结果计算的数值和根据计算的数值诊断胎儿的结果,以便用户可以早期诊断和确定胎儿的状态。


技术效果:提供了一种测量对象的生物特征的方法和装置,实现了通过使用对象的超声图像自动测量对象的生物特征。

   

简要分析:本专利通过接收对象的图像模拟,并根据模拟对象的结果实现该对象的生物特征自动化测量。该件专利处于有效状态,技术稳定性好;该专利及其同族专利在全球被引用13次,专利先进性好;该专利有22项权利要求,在美国、中国、欧专局、韩国、印度等10个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好,反映了该公司对该专利的重视程度。

 

2. 标题:用于诊断的装置和方法

   

公开(公告)号:EP2733669B1

   

首项权利要求:一种装置,包括:分析单元(110),其被配置成从医学图像中检测损伤区域,并相对于所检测的损伤区域生成一组候选损伤区域;以及被配置成排列的接口单元(130),基于根据包含关于每个候选病变区域的类信息的预定准则的优先级,在接口的第一区域(20)中用简短的分析信息显示候选病变区域组(21),并且,如果用户选择显示在第一区域(20)中的候选病变区域之一,以在界面的第二区域(30)中显示关于所选择的候选病变区域之一的详细分析信息,其中类信息用于指示候选病变区域的良恶性程度,其中,在第一区域(20)中显示在候选病变区域组中具有更高优先级的候选病变区域,相对于组中的至少一个方面,该组包括:在更中心的位置;具有更大的尺寸;并且颜色比候选病变区更容易被注意到,在候选病变区组中优先级较低。

 

技术问题:计算机辅助诊断(CAD)是医学中所使用的、通过检测医学图像中的疑似异常区域并分析该区域以提供病变的初步诊断来帮助医生解释医学图像的技术,现有技术中,用户为了分析CAD系统的诊断结果,用户必须从不同角度评估异常区域的各种图像。然而,当进行这样的评估时,在时间和空间上存在限制,难以通过在这样的CAD系统中所提供的用户界面来分析CAD系统所提供的诊断结果并修改该诊断结果。

 

技术效果:提供了一种诊断方法和装置,实现了病变区域的诊断以及分析。

   

简要分析:本专利通过对医学图像进行检测病变区域并相对于所检测的损伤区域生成一组候选损伤区域及各候选区域优先级,并用简短的分析信息显示候选病变区域组实现对病症区域的分析诊断,该件专利处于有效状态,技术稳定性好;该专利及其同族专利在全球被引用19次,专利先进性好;该专利在美国、中国、欧专局、日本、韩国5个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好。

 

3. 标题:从舌图像提取关注区的方法及相应健康监控方法和设备

   

公开(公告)号:KR1020040059312A

   

首项权利要求:一种从舌图像中提取关注区的方法,该方法包括:建造保存模板图像的数据库,每一个模板图像和个人信息相对应并且用关注区显示;从舌图像中分割舌区域,该舌图像从要决定健康状况的人中获得;把舌区域和保存在数据库中的模板图像进行匹配;以及从匹配的模板图像中提取关注区。

   

技术问题:现有技术中,基于舌的状况检测疾病入侵的初期阶段和疾病发展的设备非常昂贵并且多数在医院里才能找到,舌的状况例如是舌苔、颜色或外观。同样地,传统装置不适合人们进行个人健康监控。

   

技术效果:实现了从舌图像中提取关注区并从舌图像中提取的关注区的至少一个特征因素进行健康监控。

   

简要分析:本专利实现了从舌图像中提取关注区并从舌图像中提取的关注区的至少一个特征因素进行健康监控。该件专利处于有效状态,技术稳定性好;该专利及其同族专利在全球被引用87次,专利先进性好;该专利在美国、中国、欧专局、日本、韩国5个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好。

 

4. 标题:用于在三维医学图像中自动配准界标的装置和方法

   

公开(公告)号:US9799115B2

   

首项权利要求:一种在对象的三维(3D)医学图像中自动配准界标的方法,该方法包括:获得3D图像;基于附加到对应于3D图像的一部分的边界框的统计图谱来确定一组搜索点,该统计图谱包括指示对象中先前识别的界标的统计分布的信息;提取所确定的搜索点集合的特征;基于所提取的特征形成界标的一组候选;对所述候选进行滤波,并基于所述滤波输出所述候选中的剩余候选;以及基于剩余候选之一输出界标的最终位置。

 

技术问题:大多数配准算法能够仅与二维医学图像一起工作,应用于有限的领域。有些方法只能处理高分辨率的高质量医学图像,这些图像是长时间产生的。实际上,在所有这些方法中,特征提取算法都被应用于分类任务的求解。一般情况下,特征提取算法是根据经验信息手动调整的。在特定情况下,使用通用特征提取算法的训练模型,而不考虑所用数据的特殊性。在这种情况下,机器学习方法的潜力并没有完全发挥出来。此外,通常只构造一个级别的特征,而不是构造一个多级的特征层次。在一些方法中,通过使用相应的阈值来过滤候选的地标,但是,这些阈值也作为规则手动调整。

 

技术效果:提供了一种改进的在三维(3D)医学图像中自动注册地标的方法,该方法允许检测在每种类型的此类点的限制范围内的独特点的位置,以及这些类型的每种点的多个点的位置。


简要分析:本专利处于有效状态,技术稳定性好;该专利及其同族专利在全球被引用5次,专利先进性较好;该专利在美国、世界知识产权组织、欧专局、俄罗斯、韩国5个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好。


5. 标题:基于改进的Golay码的脉冲压缩技术的超声成像方法及装置

   

公开(公告)号:FR2804516A1

   

首项权利要求:在向对象发射超声脉冲之后,使用从对象反射的信号形成对象图像的超声成像方法,该方法包括以下步骤:(a)通过以下方式向对象发射第一组超声脉冲:根据来自一对修改的第一Golay码对的第一码向一个或多个换能器(1)施加电压;(b)对从物体反射的第一组超声波脉冲的第一组反射信号进行脉冲压缩;(C)根据修改后的一对Golay码中的第二码,借助于施加的电压,将第二组超声波脉冲朝着物体发送到一个或多个换能器(1);(d)对从物体反射的第二组超声脉冲的第二组反射信号进行脉冲压缩;(e)第一和第二组反射信号的压缩脉冲和信号;(f)在利用合计信号接收到聚焦后生成信号以形成物体的图像;g)显示图像。

   

技术问题:由于Golay码具有消除旁瓣的特性,因此已经进行了一些努力将Golay码应用于长脉冲超声成像系统。然而,Golay码的不希望的频率特性之一是比常规超声换能器更宽的频谱。即,超声换能器上的格雷码的功率有一些损失,使得系统的SNR不能达到期望的水平。

 

技术效果:提供一种频率特性与超声换能器的频率特性相匹配的代码以及基于使用这些代码的脉冲压缩技术的超声成像方法。

 

简要分析:本专利及其同族专利在全球被引用57次,专利先进性好;该专利在美国、德国、法国、欧专局、日本、韩国等8个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好,反映了该公司对该专利的重视程度。


2.2GE医疗:全球医疗器械三巨头之一


通用电气(简称GE),其总部位于美国波士顿,是世界上最大的电气和电子设备制造公司,也是世界上最大的多元化服务性公司,所跨领域甚广,从飞机发动机、发电设备到金融服务,从医疗造影、电视节目到塑料等。

 

GE医疗隶属于通用电气公司,是全球领先的医学成像、监护、生物制造和基因治疗技术提供商,通过提供智能设备、数据分析、软件应用和服务,实现从疾病诊断,治疗到监护全方位的精准医疗,为全世界提供革新性医疗技术和服务。


医学影像专利在2017年开始爆发式增长


图7显示的是从2000年来GE医疗在医学影像领域全球专利申请趋势及专利类型分布图,从专利申请趋势来看,GE医疗从2000年后在全球范围内共申请专利1050件,其中发明申请公开689件,发明授权361件。

 

图7:GE医疗全球医学影像专利申请趋势(单位:件)


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

从2000年开始,其专利申请量开始逐渐增大,直到2017年,其成爆发式增长,由于专利18个月公开的滞后性,2019年的专利公开数据并不完整。总体看来,GE医疗在医学影像领域的专利申请量在增加。


GE医疗专利申请80%以上分布在美国


图8为GE医疗自2000年后的布局国家分析图,从图中,我们可以看出GE医疗在医学影像领域的布局专利主要涉及美国、中国和WO,分别布局数量为542、123以及101件。

 

图8:专利布局国家分析图


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

GE医疗从1979年开始在中国开展业务,于1986年在北京成立了第一个办事处。1991年,航卫通用电气医疗系统有限公司在北京成立,成为GE在中国的第一家合资企业,因此很看重在中国进行布局。此外,GE医疗还在日本、德国、法国、韩国等8个国家/地区进行了专利布局。


技术布局重点分布在数据获取、图像重建


图2-6为GE医疗在医学影像领域的技术分布图,主要涉及数据、影像处理以及智能决策领域。其中,影像处理领域的专利布局相对最多,占比46.1%,数据处理和智能决策领域分别占比31.3%和22.6%。

 

图9:GE医疗医学影像技术分布图


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

在影像处理领域,GE医疗在图像重建方向专利布局最多,占比21.13%。其次是分割占比10.04%,识别占比9.31%,配准占比5.02%,融合占比0.63%。

 

在数据处理领域,数据标注和数据获取分别占比17.47%和13.81%。

 

在智能决策领域,其总体占比低于影像处理领域和数据处理领域,说明其在智能决策领域技术相对较为薄弱。在智能决策领域中,疾病预测方向布局专利最多,占比11.92%,至于发现异常、报告生成以及疾病筛查分别占比5.86%、3.77%和1.05%。

 

图10:图像重建方向技术路线图


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

在专利布局数量最多的图像重建方向,如图10所示,是图像重建方向的技术路线图。在2000年,提出了一种基于血管造影图像的三维重建,基于迭代断层图像、造影图像等进行图像重建。在2010年后,主要提出了重建图像的校正等,2019年,提出了降噪、空间分辨率、细节保留和计算复杂性方面具有有利特性的图像重建技术。


GE医疗医学影像核心专利分析


核心专利是指在某一技术领域中处于关键地位、对技术发展具有突出贡献、对其他专利或者技术具有重大影响且具有重要经济价值的专利。本节从专利引证频次、同族数以及技术重要性等角度,筛选GE医疗在医学影像领域中的核心专利。

 

表3:GE医疗在医学影像领域的核心专利表


资料来源:超凡知识产权,动脉网

 

下面对部分核心专利,从技术问题、技术效果等维度进行解读分析。

 

1.标题:基于深度学习的对在断层摄影重建中使用的数据的估计

   

公开(公告)号:CN110337673A

   

技术分支:影像处理技术领域,重建技术方向


技术问题:由于各种原因,用于给定检查的投影数据的一部分可能损坏或丢失(相对于理想的或数学上完整的投影数据集),这从而可导致图像伪影。传统的内插技术、外插技术或迭代估计技术并不总是能够充分地解决数据缺失或不完整的此类实例,并且在一些情况下,计算速度可能较慢。

  

技术方案:一种在断层摄影重建中使用的估计缺失数据的方法,所述方法包括:采集或访问一组扫描数据,其中所述一组扫描数据具有一个或多个不完整或不合适的数据的区域;使用一个或多个受过训练的神经网络来处理所述一组扫描数据;使用所述一个或多个受过训练的神经网络针对不完整或不合适的数据的每个区域生成估计的数据集,其中所述一组扫描数据与所述估计数据集一起对应于校正的一组扫描数据;执行所述校正的一组扫描数据的断层摄影重建以生成一个或多个重建图像。


技术效果:所述方法涉及使用可使用受过训练的神经网络(50)来实现的深度学习技术,以估计各种类型的缺失的投影数据或其他未重建的数据。类似地,与估计缺失的投影数据相反,所述方法也可用于替换或校正损坏或错误的投影数据。

   

简要分析:该件专利处于审中状态,技术稳定性好;该专利有30项权利要求,有6件 inpadoc同族,在欧专局、日本、韩国、美国、世界知识产权组织等进行申请专利,专利保护范围好,反映了该公司对该专利的重视程度。


2.标题:迭代图像重建框架计

   

公开(公告)号:CN110807737A

   

技术分支:影像处理技术领域,重建技术方向

 

技术问题:计算机断层摄影(CT)图像可能因X射线的量子特性和检测器读出噪声而受到图像噪声的影响。此类图像在空间分辨率方面受到几个因素的限制,这些因素包括有限焦点尺寸、检测器单元尺寸和重建过程。当辐射剂量增大时或者当空间分辨率增大时,图像噪声增大。因此,期望针对给定辐射剂量使图像噪声最小化并使空间分辨率最大化。同样重要的是,重建过程保留低对比度细节,并且重建过程在计算上有效。

 

技术方案:一种用于重建图像的方法,包括:接收正弦图输入;根据所述正弦图输入或者根据由所述正弦图输入生成的一个或多个中间图像生成一个或多个中间正弦图;迭代地处理所述中间正弦图,其中所述迭代处理包括至少执行迭代数据拟合操作,以将迭代循环的输出与对所述迭代循环的输入进行比较;除了所述数据拟合操作之外,还执行去噪操作,其中使用经训练的人工神经网络来执行所述去噪操作;以及在完成所述迭代处理之后,重建最终图像并输出所述最终图像以供查看、存储或进一步处理。


技术效果:根据该方法,可以实现直接重建方法的简单性以及深度学习的降噪能力,其中还存在数据拟合项的统计益处。另外,在各种具体实施中,本公开可以容易地例如通过结合第一遍重建步骤来植入到不同的CT平台。

 

简要分析:该件专利处于审中状态,技术稳定性良好;该专利有10项权利要求,在美国、中国、欧专局、日本等4个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好,反映了该公司对该专利的重视程度。


3.标题:一种基于超声的病理学自动检测、量化和跟踪的方法和系统

   

公开(公告)号:US20130060121A1

   

技术分支:影像处理技术领域,识别技术方向

   

技术问题:目前,诸如计算机断层摄影(CT),磁共振(MR)成像,X射线等成像技术被用于关节炎的诊断。然而,像X射线这样的形态需要使用解剖结构的2D投影,并且不能绘制解剖结构的下面的3D结构的精确图像。而且,其它成像方法如CT和MR是相对昂贵的,并且对于某些患者组是禁用的。因此,希望设计和开发提供更快和更准确的病理诊断和评估对诸如肌肉骨骼病理的治疗反应的专用方法和系统。特别地,希望开发允许更容易使用,更短的学习周期,更快的检查时间和减少操作者依赖性的病理的检测,量化和/或跟踪的系统和方法。


技术方案:一种用于检测疾病状态的自动化方法,所述方法包括:识别一个或多个图像数据集中的骨表面,其中所述一个或多个数据集对应于感兴趣对象中的感兴趣区域;基于对应的所识别的骨表面分割对应于所述一个或多个图像数据集的关节囊区域;以及分析分割的关节囊区域以识别疾病状态。


技术效果:所述的方法和系统有助于早期诊断,量化(评分),并增强了病理的纵向跟踪,同时降低了评估病理时操作者的依赖性。此外,提出了一种客观评估病理的方法,从而提高了病理诊断的效率。

    

简要分析:该件专利处于有效状态,技术稳定性好;该专利及其同族专利在全球被引用18次,专利先进性较好;该专利有21项权利要求,在美国、中国、日本、德国4个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好,反映了该公司对该专利的重视程度。

    

4.标题:METHOD OF IMAGE ANALYSIS(图像的分析方法)

   

公开(公告)号:WO03069553A2

   

技术分支:影像处理技术领域,识别技术方向

 

技术问题:MR成像设备用于产生已知肿瘤的“训练集”图像。同样的设备也用于提供身体的被扫描区域的一组测试样品以检测继发性肿瘤。然后提供相似性数据,以通过优选地确定训练集和测试集的每个成员之间的欧几里得距离来指示测试样本和训练样本之间的相似性程度。该方法的缺点是基于从图像中的已知肿瘤定义训练集,在大多数情况下,该训练集本质上是非均匀的,使得肿瘤图像中的相邻像素实际上可以表现出非常不同的行为。另一个缺点是对所构造的类缺乏适当的验证,并且在所处理的数据集中缺乏生理信息。

   

技术方案:分析图像数据的方法,包括a)通过在人或非人动物体的MR断层造影中采集多通道数据来产生图像空间中的数据,其中通道的至少一个子集描述先前已经过的MR造影剂的动态行为给予所述身体,b)在图像空间(ROI)中定义至少一个感兴趣区域,c)通过使用多元图像分析将a)中生成的图像数据或与(ROI)对应的数据转换为分数图数据,在分数图空间中生成数据,d)确定与(ROI)l对应的得分绘图空间(ROI)中的感兴趣区域,e)选择与(ROI)相关的相关数据点,以及f)将e)中选择的数据点映射到图像空间中,从而识别具有与(ROI)相似属性的图像数据。


技术效果:本发明涉及分析在磁共振断层摄影术中获得的图像数据的方法,以及所述方法在病理组织,优选肿瘤组织的识别中的用途。

   

简要分析:该专利及其同族专利在全球被引用27次,专利先进性好;该专利有12项权利要求,在美国、澳大利亚、欧专局、世界知识产权组织、挪威等5个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好,反映了该公司对该专利的重视程度。


5.标题:CLASSIFICATION BASED ON ANNOTATION INFORMATION(基于注释信息的分类)

   

公开(公告)号:US20200012884A1

   

技术分支:智能决策技术领域,疾病预测技术方向

 

技术问题:人工智能(AI)可用于数字图像的分类和/或分析。例如,可以将AI用于图像识别。在某些技术应用中,可以使用AI来增强成像分析。在一个例子中,可以使用基于感兴趣区域的深度神经网络来定位数字图像中的特征。然而,通常难以实现使用常规人工技术对数字图像进行分类和/或分析的准确性和/或效率。此外,用于数字图像的分类和/或分析的传统人工技术通常需要诸如像素注释,体素级注释等劳动强度大的处理,因此,可以改进用于数字图像的分类和/或分析的传统人工技术。

    

技术方案:一种机器学习系统,包括:存储计算机可执行部件的存储器;一种执行存储在存储器中的计算机可执行组件的处理器,其中计算机可执行组件包括:训练部件,其基于训练数据和多个图像训练卷积神经网络;其中所述训练数据与来自至少一个成像设备的多个患者相关联,并且其中所述多个图像与来自多个对象的多个掩模相关联;基于所述多个掩模产生第一损耗函数的第一损耗函数组件;第二损失函数组件,其基于与所述多个图像相关联的多个图像级标签来生成第二损失函数;第三损耗函数部件,其基于第一损耗函数和第二损耗函数产生第三损耗函数,其中第三损耗函数被迭代反向传播以调谐卷积神经网络的参数;以及基于卷积神经网络预测输入图像的分类标签的分类组件。

 

技术效果:通过提供更丰富的注释信息(例如掩码),可以提高分类精度,并且卷积神经网络还可以输出改进的定位图。这可以通过用于两个任务的相同基础预测模型来实现。此外,该系统可以将分类和/或定位应用于医学成像数据(例如X射线图像)和/或其它数字图像中的疾病检测(例如医学状况检测等)。


简要分析:该专利有20项权利要求,在美国、世界知识产权组织2个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好。


三、重点申请人的专利运营及诉讼、复审、无效信息


3.1专利诉讼情况


专利诉讼作为企业构建技术壁垒、竞争壁垒的重要选项,从一定程度上能够反映出企业对该技术领域的重视程度之高。

 

通用集团医学影像领域有3件发生过专利诉讼:


(1)申请号:US09448940

发明名称:Image data compression employing multiple compression(使用多个压缩码表的图像数据压缩)

申请日:1999/11/24

原告:Max Sound Corportation(Matthew D. Davis, Walkup Melodia Kelly Echeverria)

被告:Google,Inc、ON2 Technologies,Inc.、YouTube,LLC

 

(2)申请号:US09448950

发明名称:Picture archiving and communication system employing improved data compression(使用改进的数据压缩的图像归档和通信系统)

申请日:1999/11/24

原告:General Electric Company

被告:DR Systems,Inc.

 

(3)申请号:US09300876

发明名称:Method and apparatus for sending ultrasound image data to remotely located device(向远程设备发送超声图像数据的方法和设备)

申请日:1999/4/28

原告:General Electric Company等

被告:Sonosite,


3.2专利复审情况


下表为三星集团、通用公司两家公司专利复审请求情况。

 

表4:重点申请人专利复审请求情况


资料来源:超凡知识产权,动脉网


三星集团医学影像领域专利中有4件发生过复审请求,即:CN103649959B、CN105243676A、CN103177183A、CN105431852A,均由其自身提出。从复审决定来看,这4件专利中有2件维持原驳回决定,有2件撤销原驳回决定。

 

通用集团医学影像领域专利中有8件发生过复审请求,即CN103189871A、CN102884533A、CN102542127A、CN101730504A、CN101477585A、CN1979509A、CN1650805A、CN101164507A,均由其自身提出。从复审决定来看,有7件维持原驳回决定,1件撤销原驳回决定,这在一定程度上反映出通用集团对医学影像专利技术重视程度。


四、总结与展望


国内医学影像领域,近两年虽有联影、安科等企业频频搅局,但海外三巨头GPS(G指GE、P指飞利浦、S指西门子医疗)的地位依旧牢固。有数据显示,三家企业占据了约70%左右的市场份额。


随着中国市场高端设备市场饱和以及中国医疗改革的推进,GE、飞利浦、西门子医疗三家“百年老店”正纷纷摸索从单一产品的模式转向整体解决方案。


不同点在于,GE将医疗业务拆分,聚焦于数字医疗应用和解决方案;飞利浦以医疗AI为突破点,自建生态平台、并购初创企业、联合生态合作伙伴;西门子医疗正从头开始构建AI能力,希望建立数字化医疗“App store”。


GPS三巨头在医学影像领域的中场战事,还将持续。


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