一种通过影像组学特征判断癌症治疗反应的方法及系统

    公开(公告)号:CN112262440A

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN202080001312.8

    申请日:2020-07-15

    Abstract: 本发明提供一种通过影像组学特征判断癌症治疗反应的方法及系统,包括:合成单元,用于将患者定位图像和疗程中的时序图像进行匹配,将定位图像上的数据映射到疗程中的时序图像上,将时序图像上选定的部位分割成相应多个感兴趣区;获取单元,用于提取患者影像中具备稳定性的影像组学特征;分析单元,用于随治疗进度,根据影像组学特征参数在感兴趣区的变化趋势评估患者的治疗反应。本发明提供的方案具有以下有益效果:利用稳定性好、可重复性高、随治疗分次和累积剂量变化趋势明显的时序影像组学特征值;获得肿瘤复发转移或正常组织辐射损伤发生的早期个体化预测,提高肿瘤控制概率的同时降低正常组织辐射损伤风险和肿瘤复发转移风险。

    一种具有器具位姿导航的三维内窥镜及其导航方法

    公开(公告)号:CN111870211A

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN202010739975.1

    申请日:2020-07-28

    Abstract: 本发明涉及一种具有器具位姿导航的三维内窥镜及其导航方法,其包括:将三维内窥镜的前端放置在距被测量表面一定距离处投射线激光,采集被测量表面的结构光,并分别对相机平面上的结构点进行提取和计算,获取曲面点云在内窥镜坐标系下的三维坐标值;将被测量表面在内窥镜坐标系上的坐标值转换到电磁传感器坐标系;将电磁坐标系下的曲面点云渲染生成实体曲面;计算生成实体曲面的所有曲面点云三维坐标的加权平均值,得到曲面的重心G的空间坐标值;根据重心G的空间坐标值获取器具在当前曲面的实时姿态向量,完成导航。本发明能完成被测曲面的三维重构并实时再现,且导航具有连续性,不受遮挡或信号的干扰。

    一种缓解肿瘤靶向药物相关皮疹的纯中药面膜及其制备方法

    公开(公告)号:CN111166803A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN202010029879.8

    申请日:2020-01-13

    Inventor: 张丽燕 孙红 沈琳

    Abstract: 本发明公开了一种缓解肿瘤靶向药物相关皮疹的纯中药面膜,该面膜中的中药成分,按质量份数计,包括以下成分的各组分:蒲公英30-40份,苦参20-30份,金银花15-25份,连翘15-20份,生地20-25份,紫草15-20份,生甘草10-12份。本发明由肿瘤中医科专家诊断、针对靶向药物引起皮疹患者体内湿热过剩等特点而设计,前期试验取得了良好的效果。因而本发明更适合靶向药物引起的皮疹。因主要应用于患者面部,必须考虑治疗后的远期效果,本发明与传统激素、抗菌药膏相比,为纯中药成分,不会引起过敏,色素沉着等不良反应,可避免患者的后顾之忧。本发明易于煎制,价格低廉,适合更多患者使用。

    一种基于面部识别及指纹识别的护理用PDA及使用方法

    公开(公告)号:CN111104901A

    公开(公告)日:2020-05-05

    申请号:CN201911314607.6

    申请日:2019-12-19

    Abstract: 本发明涉及医用计算机技术领域,具体的说是一种具有面部识别及指纹识别功能的护理用PDA及使用方法,包括PDA本体、PDA外壳、电子笔、充电外盘及电源线,所述PDA本体包裹在所述PDA外壳内部,所述PDA外壳能够保护PDA本体。PDA本体包括触屏显示模块、图像采集模块、指纹识别模块、通讯模块、电池模块及数据存储模块。本发明利用面部特征的多样性、指纹的唯一性,有效扩充患者身份识别的方法,在患者腕带丢失、腕带磨损、腕带信息错误情况下,门诊患者无腕带等情况下提高患者身份识别有效性及安全性,确保护理质量与患者安全。

    用于密集小目标检测任务的评价方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119810594A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411735382.2

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种用于密集小目标检测任务的评价方法、装置、设备及介质,其中方法包括:获取待检测图像,以及待检测图像的标注真值,并确定标注真值中的目标数量;将待检测图像输入至目标检测模型,得到目标检测结果,基于目标检测结果和标注真值,确定平均精度;基于目标数量,确定目标密度,基于目标密度和平均精度,确定评价结果;基于评价结果,确定目标检测模型的性能差的目标密度区间。此过程对每一张图像单独计算平均精度评价指标与目标密度,并进一步评价平均精度评价指标与目标密度的相关性,确定评价结果,从而可以有效评价模型在各种目标密度下的模型性能,可为模型的研发、测试、应用提供重要的支撑信息。

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