據統計，目前醫(yī)療數據中超過90％來自醫(yī)學影像，醫(yī)學影像數據已經成為醫(yī)生診斷必不可少的“證據”之一。其中包括X射線、CT、MRI、PET、超聲成像、病理圖像等常見影像。

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近年來，隨著AI技術的高速發(fā)展，人工智能技術在放射影像中的輔助診斷功能越來越豐富。例如人工智能算法中的圖像檢測、圖像識別、模型聚類、模型聚合等，對于病灶的確定、診斷的判別都具有更準確、更快速的效果。

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為探討全球醫(yī)學影像技術演變趨勢、競爭環(huán)境等，動脈網蛋殼研究院聯合超凡知識產權共同完成《全球醫(yī)學影像專利分析報告》。本報告針對醫(yī)學影像領域，對全球相關專利進行檢索，并對專利申請分布情況以及重點發(fā)明人進行分析。

核心觀點：

1. 美國、中國是醫(yī)學影像專利申請數量最多的兩個國家，合計占比超過50%；

2. 傳統醫(yī)療器械巨頭西門子、GE醫(yī)療、飛利浦等在醫(yī)學影像領域仍處于第一梯隊；

3. 三星集團在2010后醫(yī)學影像專利快速增加，試圖創(chuàng)造醫(yī)療領域第二個半導體神話；

4. GE醫(yī)療醫(yī)學影像專利申請80%以上分布在美國；

5. 三星技術分布集中在影像處理領域，GE醫(yī)療則重點布局數據獲取、圖像重建。

目錄

1. 全球醫(yī)學影像專利整體分布情況

1.1. 相關專利技術IPC分類

1.2 近20年全球醫(yī)學影像專利申請情況

1.3 醫(yī)學影像專利申請數量國家排名

1.4 TOP8申請人專利申請情況

2. 重點申請人核心專利解讀分析

2.1. 三星集團：創(chuàng)造生物醫(yī)藥領域第二個半導體神話

2.2. GE醫(yī)療：全球醫(yī)療器械三巨頭之一

3. 重點申請人的專利運營及訴訟、復審、無效信息

3.1. 專利訴訟情況

3.2 專利復審情況

一、全球醫(yī)學影像專利整體分布情況

1.1相關專利技術IPC分類

通過對全球專利申請的技術領域分布情況進行統計分析，從IPC分類號可以看出國內外申請人重點關注的技術領域，如表1所示：醫(yī)學影像在各技術方向TOP10的專利數量，主要分布在G06T7圖像分析、G06K9圖形識別、A61B6以及A61B5診斷等領域，分布占比18.95%、16.59%、15.74%以及14.31%。

表1：各技術分支數量分布情況

資料來源：超凡知識產權，動脈網

1.2近20年全球醫(yī)學影像專利申請情況

在2000年前，醫(yī)學影像領域處于技術萌芽期，專利數量相對較少。從2000年開始，隨著技術突破，醫(yī)學影像方面的研究也不斷增加，年申請量明顯增長；隨著2014年AI技術的快速發(fā)展，該領域技術開始進入高速發(fā)展期，相關專利申請量急速增長。

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圖1：全球醫(yī)學影像專利申請趨勢圖

（受公開滯后影響，2019 年專利數據公開不完整）

資料來源：超凡知識產權，動脈網

1.3醫(yī)學影像專利申請數量國家排名

從2000年至今，美國醫(yī)學影像專利申請量一直占據第一，截至2019年累計申請3300多件。

中國在2012年之后專利申請量快速增加，由50件/年逐年上升，并在2018年首次超過美國。這得益于政府對醫(yī)院影像科發(fā)展的大力支持、鼓勵影像設備進口替代。2011年聯影醫(yī)療成立，并逐漸發(fā)展為國內高端醫(yī)療影像設備的龍頭企業(yè)。2013年，衛(wèi)生部發(fā)布了《關于印發(fā)醫(yī)學影像科等國家臨床重點?？平ㄔO項目評分標準（試行）的通知》，在全國推進醫(yī)院影像科的建設工作。

圖2：醫(yī)學影像專利申請數量地區(qū)排名

資料來源：超凡知識產權，動脈網

與中國形成鮮明對比的是，韓國雖然在2010年后專利申請量有所增加，但在2017/2018年出現斷崖式下降。

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三星作為韓國最大的跨國企業(yè)集團之一，是韓國醫(yī)學影像專利申請的主要來源。在2017年2月，三星掌門人李在镕，因為行賄等罪名被韓國檢察機關逮捕后，管理層大調整，公司戰(zhàn)略變化，將更聚焦在電子業(yè)務板塊，減少了醫(yī)療板塊的投入。這可能是近年來影像專利申請下降的主要原因之一。

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此外，日本在醫(yī)學影像領域不具備顯著優(yōu)勢，專利申請量長期保持穩(wěn)定。

1.4TOP8申請人專利申請情況

創(chuàng)新實力或影響力的比較，往往最終體現為具體專利申請人的專利申請量和技術分布上，為此，下面對該領域的排名前8的申請人分布狀況進行了分析。

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排名靠前的GPS（G指GE、P指飛利浦、S指西門子醫(yī)療）是國際醫(yī)療器械領域的三大巨頭。

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飛利浦算是GPS中最專注于醫(yī)療的企業(yè)，在2016年收縮邊界，將照明業(yè)務剝離，全面聚焦健康科技；西門子醫(yī)療于2018年3月在德國獨立上市，由西門子集團控股85%股份；2018年6月，GE宣布剝離醫(yī)療業(yè)務部門，將GE醫(yī)療拆分為一家獨立的公司。

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西門子在三家公司中成立最早（1847年），在影像設備領域積累也最多，專利排名第一。但三星在2010年收購了一家醫(yī)療器械公司Medison，專利產權轉移后，逐漸超過了GE醫(yī)療和飛利浦兩大巨頭。

圖3：TOP8申請人專利申請排名

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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此外，專利申請量排名TOP8的還有2家中國企業(yè)，聯影醫(yī)療和騰訊。受益于高端醫(yī)療器械進口替代和政府支持的大浪潮，國內涌現了一批聯影醫(yī)療、安科、萬東等優(yōu)秀器械公司。

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騰訊作為一家互聯網公司，從人工智能軟件出發(fā)，在2017年8月推出騰訊覓影，聚焦AI醫(yī)學影像領域的食管癌、肺癌等早篩。不同于傳統器械廠商的專利分布，騰訊覓影的專利更集中于影像數據處理、智能決策等方面。

二、重點申請人核心專利解讀分析

2.1三星集團：創(chuàng)造生物醫(yī)藥領域第二個半導體神話

作為全球領先的電子消費品企業(yè)，三星集團在醫(yī)療領域版圖日益完善。三星集團不僅與多家醫(yī)療機構合作，將原有電子產業(yè)的建設、運營經驗，巧妙移植到醫(yī)療領域，最終形成了獨特的“三星轉型邏輯”。

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早在2010年，韓國三星集團就宣布未來十年將投資2100億美元在可再生能源和醫(yī)療健康領域。稍后其確定了其未來的五個增長點，其中就包含生物制藥和醫(yī)療設備。并在2010年收購一家韓國醫(yī)療器械公司Medison，方便其進軍醫(yī)療領域以此實現電子產品多元化戰(zhàn)略。通過結合移動設備和移動業(yè)務打造全球領先的移動醫(yī)療公司，在醫(yī)療成像和診斷、醫(yī)療云等方面，業(yè)務不斷增長。

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2017年，三星旗下的醫(yī)療影像公司NeuroLogica聯手以色列的人工智能公司MedyMatch為“移動卒中救護單元”做了一個人工智能平臺。并在該設備加上三星CereTom CT掃描儀功能，讓施救醫(yī)師使用這種移動掃描工具的時候很快就能診斷出患者是腦出血還是血栓。

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作為醫(yī)療成像技術的領導者，三星集團在超聲影像、數字X線攝影、計算機斷層掃描、磁共振成像(MRI)等方面進行創(chuàng)新以及深入研究，在2018年北美放射學年會(RSNA2018)上展示了各種類型的診斷成像軟件，其已經把AI算法應用于成像設備以輔助醫(yī)生診斷。S-Detect?是基于人工智能,使用超聲圖像分析乳房病變,有助于對可疑乳腺病變進行標準化分析歸類的技術。其研發(fā)的基于數字x線攝影的AI軟件-SimGrid?，可清晰地顯示出胸部X光片中被骨遮擋的肺組織；ALND解決方案是一種基于AI技術的CAD解決方案，用于肺結節(jié)自動檢測；在磁共振成像方面，利用人工智能技術，三星開發(fā)一種可以顯示膝蓋軟骨厚度等信息的新軟件，為膝蓋關節(jié)炎患者提供患處圖像。

三星集團的醫(yī)學影像專利在2010后快速增加

針對三星集團醫(yī)學影像領域近20年的專利進行了全球范圍的檢索，通過對專利申請?zhí)栠M行合并，具體分析如下：

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圖4：三星集團醫(yī)學影像領域專利申請趨勢

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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三星公司在醫(yī)學影像領域近20年的專利申請量整體呈上升趨勢。在2010年之前，其專利申請數量處于緩慢增長狀態(tài)；隨著對醫(yī)療領域關注的增高，三集團專利申請量，其年均申請量相較于2010年之前出現了明顯增長；特別是自2013年之后其專利申請量呈現快速增長狀態(tài)，呈爆發(fā)式增長。

在東亞和美國的專利分布占據86.4%

圖5為三星集團在醫(yī)學影像領域專利布局分析，不同的區(qū)域顏色的深淺表示該國家/地區(qū)智能手環(huán)技術主題的專利布局數量。

圖5：三星集團在醫(yī)學影像領域專利全球布局分布

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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可以看出，專利申請地域主要為亞洲地區(qū)的國家、歐美地區(qū)的國家；其中，美國布局的專利數量最多，占全球申請量的43.2%，其次為韓國、中國，專利占比分別為30.3%、12.9%；并且三星集團在歐洲專利局、世界知識產權組織、印度、日本、俄羅斯等國家、地區(qū)或組織都有布局專利，從一定程度上，也反映出三星集團對醫(yī)學影像領域的重視程度。

三星在影像處理領域專利數量最多

通過對全球專利申請的技術領域分布情況進行統計分析，可以看出國內外申請人重點關注的技術領域，具體技術布局分析如圖6所示。

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圖6：三星集團醫(yī)學影像領域技術布局情況

資料來源：超凡知識產權，動脈網

三星集團在影像處理技術布局專利數量最多，占比56.8%，涉及圖像分割、圖像配準、圖像識別、圖像融合、圖像重建、圖像顯示6個技術分支，其中圖像顯示、圖像識別以及圖像重建占比相對較多；

數據底層技術主要涉及圖像獲取以及影像設備技術，分別占比7.3%、14.4%；在智能決策方面，包括電子報告、輔助診斷、疾病預測以及健康管理4個技術分支，其中輔助診斷技術專利占比最多（9%）。

三星醫(yī)學影像核心專利分析

核心專利是指在某一技術領域中處于關鍵地位，對技術發(fā)展具有突出貢獻，對其他專利或者技術具有重大影響且具有重要經濟價值的專利。

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表2：三星集團醫(yī)學影像領域核心專利表

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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下面對部分核心專利，從技術問題、技術效果等維度進行解讀分析。

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1. 標題：測量對象的生物特征的方法及裝置

公開（公告）號：KR1020130080312A

首項權利要求：一種測量對象的生物特征的方法，該方法包含: 接收該對象的圖像；模擬該對象以便標識該對象的至少一部分；以及根據模擬該對象的結果測量該對象的生物特征。

技術問題：像CRL、NT和IT那樣的生物特征是分別測量和輸出的，但將NT或IT與CRL之間的相對差異，即，根據至少兩種生物特征計算的數值用于診斷胎兒的狀態(tài)。因此，需要自動向用戶提供根據綜合像CRL、NT和IT那樣的生物特征的結果計算的數值和根據計算的數值診斷胎兒的結果，以便用戶可以早期診斷和確定胎兒的狀態(tài)。

技術效果：提供了一種測量對象的生物特征的方法和裝置，實現了通過使用對象的超聲圖像自動測量對象的生物特征。

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簡要分析：本專利通過接收對象的圖像模擬，并根據模擬對象的結果實現該對象的生物特征自動化測量。該件專利處于有效狀態(tài)，技術穩(wěn)定性好；該專利及其同族專利在全球被引用13次，專利先進性好；該專利有22項權利要求，在美國、中國、歐專局、韓國、印度等10個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好，反映了該公司對該專利的重視程度。

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2. 標題：用于診斷的裝置和方法

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公開（公告）號：EP2733669B1

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首項權利要求：一種裝置，包括：分析單元（110），其被配置成從醫(yī)學圖像中檢測損傷區(qū)域，并相對于所檢測的損傷區(qū)域生成一組候選損傷區(qū)域；以及被配置成排列的接口單元（130），基于根據包含關于每個候選病變區(qū)域的類信息的預定準則的優(yōu)先級，在接口的第一區(qū)域（20）中用簡短的分析信息顯示候選病變區(qū)域組（21），并且，如果用戶選擇顯示在第一區(qū)域（20）中的候選病變區(qū)域之一，以在界面的第二區(qū)域（30）中顯示關于所選擇的候選病變區(qū)域之一的詳細分析信息，其中類信息用于指示候選病變區(qū)域的良惡性程度，其中，在第一區(qū)域（20）中顯示在候選病變區(qū)域組中具有更高優(yōu)先級的候選病變區(qū)域，相對于組中的至少一個方面，該組包括：在更中心的位置；具有更大的尺寸；并且顏色比候選病變區(qū)更容易被注意到，在候選病變區(qū)組中優(yōu)先級較低。

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技術問題：計算機輔助診斷(CAD)是醫(yī)學中所使用的、通過檢測醫(yī)學圖像中的疑似異常區(qū)域并分析該區(qū)域以提供病變的初步診斷來幫助醫(yī)生解釋醫(yī)學圖像的技術，現有技術中，用戶為了分析CAD系統的診斷結果，用戶必須從不同角度評估異常區(qū)域的各種圖像。然而，當進行這樣的評估時，在時間和空間上存在限制，難以通過在這樣的CAD系統中所提供的用戶界面來分析CAD系統所提供的診斷結果并修改該診斷結果。

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技術效果：提供了一種診斷方法和裝置，實現了病變區(qū)域的診斷以及分析。

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簡要分析：本專利通過對醫(yī)學圖像進行檢測病變區(qū)域并相對于所檢測的損傷區(qū)域生成一組候選損傷區(qū)域及各候選區(qū)域優(yōu)先級，并用簡短的分析信息顯示候選病變區(qū)域組實現對病癥區(qū)域的分析診斷，該件專利處于有效狀態(tài)，技術穩(wěn)定性好；該專利及其同族專利在全球被引用19次，專利先進性好；該專利在美國、中國、歐專局、日本、韓國5個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好。

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3. 標題：從舌圖像提取關注區(qū)的方法及相應健康監(jiān)控方法和設備

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公開（公告）號：KR1020040059312A

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首項權利要求：一種從舌圖像中提取關注區(qū)的方法，該方法包括：建造保存模板圖像的數據庫，每一個模板圖像和個人信息相對應并且用關注區(qū)顯示；從舌圖像中分割舌區(qū)域，該舌圖像從要決定健康狀況的人中獲得；把舌區(qū)域和保存在數據庫中的模板圖像進行匹配；以及從匹配的模板圖像中提取關注區(qū)。

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技術問題：現有技術中，基于舌的狀況檢測疾病入侵的初期階段和疾病發(fā)展的設備非常昂貴并且多數在醫(yī)院里才能找到，舌的狀況例如是舌苔、顏色或外觀。同樣地，傳統裝置不適合人們進行個人健康監(jiān)控。

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技術效果：實現了從舌圖像中提取關注區(qū)并從舌圖像中提取的關注區(qū)的至少一個特征因素進行健康監(jiān)控。

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簡要分析：本專利實現了從舌圖像中提取關注區(qū)并從舌圖像中提取的關注區(qū)的至少一個特征因素進行健康監(jiān)控。該件專利處于有效狀態(tài)，技術穩(wěn)定性好；該專利及其同族專利在全球被引用87次，專利先進性好；該專利在美國、中國、歐專局、日本、韓國5個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好。

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4. 標題：用于在三維醫(yī)學圖像中自動配準界標的裝置和方法

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公開（公告）號：US9799115B2

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首項權利要求：一種在對象的三維(3D)醫(yī)學圖像中自動配準界標的方法，該方法包括:獲得3D圖像；基于附加到對應于3D圖像的一部分的邊界框的統計圖譜來確定一組搜索點，該統計圖譜包括指示對象中先前識別的界標的統計分布的信息；提取所確定的搜索點集合的特征；基于所提取的特征形成界標的一組候選；對所述候選進行濾波，并基于所述濾波輸出所述候選中的剩余候選；以及基于剩余候選之一輸出界標的最終位置。

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技術問題：大多數配準算法能夠僅與二維醫(yī)學圖像一起工作，應用于有限的領域。有些方法只能處理高分辨率的高質量醫(yī)學圖像，這些圖像是長時間產生的。實際上，在所有這些方法中，特征提取算法都被應用于分類任務的求解。一般情況下，特征提取算法是根據經驗信息手動調整的。在特定情況下，使用通用特征提取算法的訓練模型，而不考慮所用數據的特殊性。在這種情況下，機器學習方法的潛力并沒有完全發(fā)揮出來。此外，通常只構造一個級別的特征，而不是構造一個多級的特征層次。在一些方法中，通過使用相應的閾值來過濾候選的地標，但是，這些閾值也作為規(guī)則手動調整。

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技術效果：提供了一種改進的在三維（3D）醫(yī)學圖像中自動注冊地標的方法，該方法允許檢測在每種類型的此類點的限制范圍內的獨特點的位置，以及這些類型的每種點的多個點的位置。

簡要分析：本專利處于有效狀態(tài)，技術穩(wěn)定性好；該專利及其同族專利在全球被引用5次，專利先進性較好；該專利在美國、世界知識產權組織、歐專局、俄羅斯、韓國5個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好。

5. 標題：基于改進的Golay碼的脈沖壓縮技術的超聲成像方法及裝置

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公開（公告）號：FR2804516A1

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首項權利要求：在向對象發(fā)射超聲脈沖之后，使用從對象反射的信號形成對象圖像的超聲成像方法，該方法包括以下步驟：（a）通過以下方式向對象發(fā)射第一組超聲脈沖：根據來自一對修改的第一Golay碼對的第一碼向一個或多個換能器（1）施加電壓；（b）對從物體反射的第一組超聲波脈沖的第一組反射信號進行脈沖壓縮；（C）根據修改后的一對Golay碼中的第二碼，借助于施加的電壓，將第二組超聲波脈沖朝著物體發(fā)送到一個或多個換能器（1）；（d）對從物體反射的第二組超聲脈沖的第二組反射信號進行脈沖壓縮；（e）第一和第二組反射信號的壓縮脈沖和信號；（f）在利用合計信號接收到聚焦后生成信號以形成物體的圖像；g）顯示圖像。

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技術問題：由于Golay碼具有消除旁瓣的特性，因此已經進行了一些努力將Golay碼應用于長脈沖超聲成像系統。然而，Golay碼的不希望的頻率特性之一是比常規(guī)超聲換能器更寬的頻譜。即，超聲換能器上的格雷碼的功率有一些損失，使得系統的SNR不能達到期望的水平。

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技術效果：提供一種頻率特性與超聲換能器的頻率特性相匹配的代碼以及基于使用這些代碼的脈沖壓縮技術的超聲成像方法。

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簡要分析：本專利及其同族專利在全球被引用57次，專利先進性好；該專利在美國、德國、法國、歐專局、日本、韓國等8個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好，反映了該公司對該專利的重視程度。

2.2GE醫(yī)療：全球醫(yī)療器械三巨頭之一

通用電氣（簡稱GE），其總部位于美國波士頓，是世界上最大的電氣和電子設備制造公司，也是世界上最大的多元化服務性公司，所跨領域甚廣，從飛機發(fā)動機、發(fā)電設備到金融服務，從醫(yī)療造影、電視節(jié)目到塑料等。

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GE醫(yī)療隸屬于通用電氣公司，是全球領先的醫(yī)學成像、監(jiān)護、生物制造和基因治療技術提供商，通過提供智能設備、數據分析、軟件應用和服務，實現從疾病診斷，治療到監(jiān)護全方位的精準醫(yī)療，為全世界提供革新性醫(yī)療技術和服務。

醫(yī)學影像專利在2017年開始爆發(fā)式增長

圖7顯示的是從2000年來GE醫(yī)療在醫(yī)學影像領域全球專利申請趨勢及專利類型分布圖，從專利申請趨勢來看，GE醫(yī)療從2000年后在全球范圍內共申請專利1050件，其中發(fā)明申請公開689件，發(fā)明授權361件。

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圖7：GE醫(yī)療全球醫(yī)學影像專利申請趨勢（單位：件）

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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從2000年開始，其專利申請量開始逐漸增大，直到2017年，其成爆發(fā)式增長，由于專利18個月公開的滯后性，2019年的專利公開數據并不完整?？傮w看來，GE醫(yī)療在醫(yī)學影像領域的專利申請量在增加。

GE醫(yī)療專利申請80%以上分布在美國

圖8為GE醫(yī)療自2000年后的布局國家分析圖，從圖中，我們可以看出GE醫(yī)療在醫(yī)學影像領域的布局專利主要涉及美國、中國和WO，分別布局數量為542、123以及101件。

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圖8：專利布局國家分析圖

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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GE醫(yī)療從1979年開始在中國開展業(yè)務，于1986年在北京成立了第一個辦事處。1991年，航衛(wèi)通用電氣醫(yī)療系統有限公司在北京成立，成為GE在中國的第一家合資企業(yè)，因此很看重在中國進行布局。此外，GE醫(yī)療還在日本、德國、法國、韓國等8個國家/地區(qū)進行了專利布局。

技術布局重點分布在數據獲取、圖像重建

圖2-6為GE醫(yī)療在醫(yī)學影像領域的技術分布圖，主要涉及數據、影像處理以及智能決策領域。其中，影像處理領域的專利布局相對最多，占比46.1%，數據處理和智能決策領域分別占比31.3%和22.6%。

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圖9：GE醫(yī)療醫(yī)學影像技術分布圖

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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在影像處理領域，GE醫(yī)療在圖像重建方向專利布局最多，占比21.13%。其次是分割占比10.04%，識別占比9.31%，配準占比5.02%，融合占比0.63%。

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在數據處理領域，數據標注和數據獲取分別占比17.47%和13.81%。

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在智能決策領域，其總體占比低于影像處理領域和數據處理領域，說明其在智能決策領域技術相對較為薄弱。在智能決策領域中，疾病預測方向布局專利最多，占比11.92%，至于發(fā)現異常、報告生成以及疾病篩查分別占比5.86%、3.77%和1.05%。

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圖10：圖像重建方向技術路線圖

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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在專利布局數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、細節(jié)保留和計算復雜性方面具有有利特性的圖像重建技術。

GE醫(yī)療醫(yī)學影像核心專利分析

核心專利是指在某一技術領域中處于關鍵地位、對技術發(fā)展具有突出貢獻、對其他專利或者技術具有重大影響且具有重要經濟價值的專利。本節(jié)從專利引證頻次、同族數以及技術重要性等角度，篩選GE醫(yī)療在醫(yī)學影像領域中的核心專利。

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表3：GE醫(yī)療在醫(yī)學影像領域的核心專利表

資料來源：超凡知識產權，動脈網

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下面對部分核心專利，從技術問題、技術效果等維度進行解讀分析。

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1.標題：基于深度學習的對在斷層攝影重建中使用的數據的估計

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公開（公告）號：CN110337673A

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技術分支：影像處理技術領域，重建技術方向

技術問題：由于各種原因，用于給定檢查的投影數據的一部分可能損壞或丟失(相對于理想的或數學上完整的投影數據集)，這從而可導致圖像偽影。傳統的內插技術、外插技術或迭代估計技術并不總是能夠充分地解決數據缺失或不完整的此類實例，并且在一些情況下，計算速度可能較慢。

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技術方案：一種在斷層攝影重建中使用的估計缺失數據的方法，所述方法包括：采集或訪問一組掃描數據，其中所述一組掃描數據具有一個或多個不完整或不合適的數據的區(qū)域；使用一個或多個受過訓練的神經網絡來處理所述一組掃描數據；使用所述一個或多個受過訓練的神經網絡針對不完整或不合適的數據的每個區(qū)域生成估計的數據集，其中所述一組掃描數據與所述估計數據集一起對應于校正的一組掃描數據；執(zhí)行所述校正的一組掃描數據的斷層攝影重建以生成一個或多個重建圖像。

技術效果：所述方法涉及使用可使用受過訓練的神經網絡(50)來實現的深度學習技術，以估計各種類型的缺失的投影數據或其他未重建的數據。類似地，與估計缺失的投影數據相反，所述方法也可用于替換或校正損壞或錯誤的投影數據。

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簡要分析：該件專利處于審中狀態(tài)，技術穩(wěn)定性好；該專利有30項權利要求，有6件 inpadoc同族，在歐專局、日本、韓國、美國、世界知識產權組織等進行申請專利，專利保護范圍好，反映了該公司對該專利的重視程度。

2.標題：迭代圖像重建框架計

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公開（公告）號：CN110807737A

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技術分支：影像處理技術領域，重建技術方向

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技術問題：計算機斷層攝影(CT)圖像可能因X射線的量子特性和檢測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因素的限制，這些因素包括有限焦點尺寸、檢測器單元尺寸和重建過程。當輻射劑量增大時或者當空間分辨率增大時，圖像噪聲增大。因此，期望針對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，重建過程保留低對比度細節(jié)，并且重建過程在計算上有效。

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技術方案：一種用于重建圖像的方法，包括：接收正弦圖輸入；根據所述正弦圖輸入或者根據由所述正弦圖輸入生成的一個或多個中間圖像生成一個或多個中間正弦圖；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)行迭代數據擬合操作，以將迭代循環(huán)的輸出與對所述迭代循環(huán)的輸入進行比較；除了所述數據擬合操作之外，還執(zhí)行去噪操作，其中使用經訓練的人工神經網絡來執(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、存儲或進一步處理。

技術效果：根據該方法，可以實現直接重建方法的簡單性以及深度學習的降噪能力，其中還存在數據擬合項的統計益處。另外，在各種具體實施中，本公開可以容易地例如通過結合第一遍重建步驟來植入到不同的CT平臺。

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簡要分析：該件專利處于審中狀態(tài)，技術穩(wěn)定性良好；該專利有10項權利要求，在美國、中國、歐專局、日本等4個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好，反映了該公司對該專利的重視程度。

3.標題：一種基于超聲的病理學自動檢測、量化和跟蹤的方法和系統

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公開（公告）號：US20130060121A1

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技術分支：影像處理技術領域，識別技術方向

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技術問題：目前，諸如計算機斷層攝影(CT)，磁共振(MR)成像，X射線等成像技術被用于關節(jié)炎的診斷。然而，像X射線這樣的形態(tài)需要使用解剖結構的2D投影，并且不能繪制解剖結構的下面的3D結構的精確圖像。而且，其它成像方法如CT和MR是相對昂貴的，并且對于某些患者組是禁用的。因此，希望設計和開發(fā)提供更快和更準確的病理診斷和評估對諸如肌肉骨骼病理的治療反應的專用方法和系統。特別地，希望開發(fā)允許更容易使用，更短的學習周期，更快的檢查時間和減少操作者依賴性的病理的檢測，量化和/或跟蹤的系統和方法。

技術方案：一種用于檢測疾病狀態(tài)的自動化方法，所述方法包括:識別一個或多個圖像數據集中的骨表面，其中所述一個或多個數據集對應于感興趣對象中的感興趣區(qū)域；基于對應的所識別的骨表面分割對應于所述一個或多個圖像數據集的關節(jié)囊區(qū)域；以及分析分割的關節(jié)囊區(qū)域以識別疾病狀態(tài)。

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

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簡要分析：該件專利處于有效狀態(tài)，技術穩(wěn)定性好；該專利及其同族專利在全球被引用18次，專利先進性較好；該專利有21項權利要求，在美國、中國、日本、德國4個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好，反映了該公司對該專利的重視程度。

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4.標題：METHOD OF IMAGE ANALYSIS（圖像的分析方法）

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公開（公告）號：WO03069553A2

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技術分支：影像處理技術領域，識別技術方向

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技術問題：MR成像設備用于產生已知腫瘤的“訓練集”圖像。同樣的設備也用于提供身體的被掃描區(qū)域的一組測試樣品以檢測繼發(fā)性腫瘤。然后提供相似性數據，以通過優(yōu)選地確定訓練集和測試集的每個成員之間的歐幾里得距離來指示測試樣本和訓練樣本之間的相似性程度。該方法的缺點是基于從圖像中的已知腫瘤定義訓練集，在大多數情況下，該訓練集本質上是非均勻的，使得腫瘤圖像中的相鄰像素實際上可以表現出非常不同的行為。另一個缺點是對所構造的類缺乏適當的驗證，并且在所處理的數據集中缺乏生理信息。

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技術方案：分析圖像數據的方法，包括a）通過在人或非人動物體的MR斷層造影中采集多通道數據來產生圖像空間中的數據，其中通道的至少一個子集描述先前已經過的MR造影劑的動態(tài)行為給予所述身體，b）在圖像空間(ROI)中定義至少一個感興趣區(qū)域，c）通過使用多元圖像分析將a）中生成的圖像數據或與（ROI）對應的數據轉換為分數圖數據，在分數圖空間中生成數據，d）確定與(ROI)l對應的得分繪圖空間(ROI)中的感興趣區(qū)域，e）選擇與(ROI)相關的相關數據點，以及f）將e）中選擇的數據點映射到圖像空間中，從而識別具有與(ROI)相似屬性的圖像數據。

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

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簡要分析：該專利及其同族專利在全球被引用27次，專利先進性好；該專利有12項權利要求，在美國、澳大利亞、歐專局、世界知識產權組織、挪威等5個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好，反映了該公司對該專利的重視程度。

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

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公開（公告）號：US20200012884A1

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技術分支：智能決策技術領域，疾病預測技術方向

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技術問題：人工智能(AI)可用于數字圖像的分類和/或分析。例如，可以將AI用于圖像識別。在某些技術應用中，可以使用AI來增強成像分析。在一個例子中，可以使用基于感興趣區(qū)域的深度神經網絡來定位數字圖像中的特征。然而，通常難以實現使用常規(guī)人工技術對數字圖像進行分類和/或分析的準確性和/或效率。此外，用于數字圖像的分類和/或分析的傳統人工技術通常需要諸如像素注釋，體素級注釋等勞動強度大的處理，因此，可以改進用于數字圖像的分類和/或分析的傳統人工技術。

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技術方案：一種機器學習系統，包括:存儲計算機可執(zhí)行部件的存儲器；一種執(zhí)行存儲在存儲器中的計算機可執(zhí)行組件的處理器，其中計算機可執(zhí)行組件包括:訓練部件，其基于訓練數據和多個圖像訓練卷積神經網絡；其中所述訓練數據與來自至少一個成像設備的多個患者相關聯，并且其中所述多個圖像與來自多個對象的多個掩模相關聯；基于所述多個掩模產生第一損耗函數的第一損耗函數組件；第二損失函數組件，其基于與所述多個圖像相關聯的多個圖像級標簽來生成第二損失函數；第三損耗函數部件，其基于第一損耗函數和第二損耗函數產生第三損耗函數，其中第三損耗函數被迭代反向傳播以調諧卷積神經網絡的參數；以及基于卷積神經網絡預測輸入圖像的分類標簽的分類組件。

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技術效果：通過提供更豐富的注釋信息（例如掩碼），可以提高分類精度，并且卷積神經網絡還可以輸出改進的定位圖。這可以通過用于兩個任務的相同基礎預測模型來實現。此外，該系統可以將分類和/或定位應用于醫(yī)學成像數據（例如X射線圖像）和/或其它數字圖像中的疾病檢測（例如醫(yī)學狀況檢測等）。

簡要分析：該專利有20項權利要求，在美國、世界知識產權組織2個國家和地區(qū)進行申請專利，專利保護范圍好。

三、重點申請人的專利運營及訴訟、復審、無效信息

3.1專利訴訟情況

專利訴訟作為企業(yè)構建技術壁壘、競爭壁壘的重要選項，從一定程度上能夠反映出企業(yè)對該技術領域的重視程度之高。

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通用集團醫(yī)學影像領域有3件發(fā)生過專利訴訟：

（1）申請?zhí)枺篣S09448940

發(fā)明名稱：Image data compression employing multiple compression（使用多個壓縮碼表的圖像數據壓縮）

申請日：1999/11/24

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

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

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（2）申請?zhí)枺篣S09448950

發(fā)明名稱：Picture archiving and communication system employing improved data compression（使用改進的數據壓縮的圖像歸檔和通信系統）

申請日：1999/11/24

原告：General Electric Company

被告：DR Systems,Inc.

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（3）申請?zhí)枺篣S09300876

發(fā)明名稱：Method and apparatus for sending ultrasound image data to remotely located device（向遠程設備發(fā)送超聲圖像數據的方法和設備）

申請日：1999/4/28

原告：General Electric Company等

被告：Sonosite,

3.2專利復審情況

下表為三星集團、通用公司兩家公司專利復審請求情況。

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表4：重點申請人專利復審請求情況

資料來源：超凡知識產權，動脈網

三星集團醫(yī)學影像領域專利中有4件發(fā)生過復審請求，即：CN103649959B、CN105243676A、CN103177183A、CN105431852A，均由其自身提出。從復審決定來看，這4件專利中有2件維持原駁回決定，有2件撤銷原駁回決定。

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通用集團醫(yī)學影像領域專利中有8件發(fā)生過復審請求，即CN103189871A、CN102884533A、CN102542127A、CN101730504A、CN101477585A、CN1979509A、CN1650805A、CN101164507A，均由其自身提出。從復審決定來看，有7件維持原駁回決定，1件撤銷原駁回決定，這在一定程度上反映出通用集團對醫(yī)學影像專利技術重視程度。

四、總結與展望

國內醫(yī)學影像領域，近兩年雖有聯影、安科等企業(yè)頻頻攪局，但海外三巨頭GPS（G指GE、P指飛利浦、S指西門子醫(yī)療）的地位依舊牢固。有數據顯示，三家企業(yè)占據了約70%左右的市場份額。

隨著中國市場高端設備市場飽和以及中國醫(yī)療改革的推進，GE、飛利浦、西門子醫(yī)療三家“百年老店”正紛紛摸索從單一產品的模式轉向整體解決方案。

不同點在于，GE將醫(yī)療業(yè)務拆分，聚焦于數字醫(yī)療應用和解決方案；飛利浦以醫(yī)療AI為突破點，自建生態(tài)平臺、并購初創(chuàng)企業(yè)、聯合生態(tài)合作伙伴；西門子醫(yī)療正從頭開始構建AI能力，希望建立數字化醫(yī)療“App store”。

GPS三巨頭在醫(yī)學影像領域的中場戰(zhàn)事，還將持續(xù)。