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公开(公告)号：CN112561894A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011526316.6
申请日：2020-12-22
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种针对CT图像的电子病历智能生成方法，包括以下步骤：1)将所有的报告语句分类为描述性语句和诊断性语句；2)构建肺部CT图像分割模型；3)构建每个部位Pi所需的描述性语句、诊断性语句的集合Qi；4)构建分类模型V；5)构建检测模型W；6)针对待检测的肺部CT图像，通过分类模型V生成诊断性语句，通过分类模型W生成描述性语句；7)汇总步骤6)得到的所有诊断性语句、描述性语句，生成肺部CT图像的电子病历。本发明可以针对肺部CT图像自动生成电子病历，能够减轻医师工作量，降低报告缺失信息的风险，可提供规范、准确、信息全面的电子病历，能提高工作效率，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112508888A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011349387.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向医学影像的脑动脉快速自动分割方法及系统，该方法包括以下步骤：1)对输入的图像进行校正；2)对校正后的图像采用自检测分割方法进行阈值分割；3)对阈值分割后的图像使用自适应颅内模板去除颅骨；4)对去除颅骨后的图像进行种子点集阈值计算；5)种子点集自动提取；6)进行直方图统计，计算阈值系数；7)区域增长；8)精细分割。采用本发明的方法，能够自动地提取图像内的血管区域，并且自动化阈值计算方法对于不同类型的影像均具有较好的适应性与鲁棒性；本发明所采用的分割方法不仅适用于正常解剖结构的血管，对于有动脉瘤、囊肿等解剖结构变异或正常生理结构变异，均能够实现较好的分割效果。
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公开(公告)号：CN112376045A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011263679.5
申请日：2020-11-12
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于不规则几何形状的三维修复方法和系统，包括以下步骤：1)对受损零件进行预处理，得到待修复零件；2)对待修复零件进行三维扫描，得到其三维模型；3)进行机械臂手眼标定；4)获得待修复零件在机械臂坐标系下的三维模型；5)将完好零件的三维模型与待修复零件的三维模型进行匹配；6)在匹配后的完好零件的三维模型上确定切割平面，生成封闭的三维缺陷模型；7)基于生成的封闭的三维缺陷模型，进行机械臂路径规划，控制激光熔覆路径，对待修复零件进行自动修复；8)进行后处理。本发明可以对不规则几何形状的零部件的缺陷进行快速的定位和精确的三维建模，从而自动完成激光熔覆过程，实现高效精确的零部件修复。
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公开(公告)号：CN112140554A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010935800.8
申请日：2020-09-08
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: B29C64/386 , B29C64/393 , G06T17/00 , B33Y50/00 , B33Y50/02
Abstract: 本发明公开了一种约束条件下的增材制造在线检测和控制方法，包括以下步骤：1)在三维打印设备逐层进行增材制造过程中，对拟制造的部件实时或间隔地进行三维扫描，在完成第i层打印时，获取当前部件的真实三维形貌Mgi，i＝1，2,...,n，n为该部件总共需要打印的层数；2)将得到的部件的真实三维形貌Mgi与完成第i层打印时对应的部件的理论三维形貌Mti进行对比，计算两者之间的差异；当Mgi与Mti之间的差异指标的值大于预先设定的阈值时，对第i层进行二次增材打印，直至该差异指标不大于预先设定的阈值，然后再进行第i+1层的打印。
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公开(公告)号：CN110464459A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910620772.8
申请日：2019-07-10
Applicant: 丽水市中心医院 , 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于CT-MRI融合的介入计划导航系统及其导航方法，该系统包括：术前规划模块，在MRI图像中分割出前列腺区域和尿道，并标记可疑病灶区域，再构建三维模型，最后规划出最佳穿刺路径；空间定位模块，其用于完成病人的CT图像和MRI图像的空间配准，并获取磁定位仪空间与CT图像空间的变换矩阵；穿刺引导模块，其用于获取穿刺针的位置和姿态，引导穿刺针行进。本发明通过结合CT和MRI的成像优势，在不改变CT引导的前提下，有助于定位可疑病灶，明确诊疗目标区域，提高前列腺介入手术的精准性；充分结合多种模态的医学图像信息、空间定位技术及三维可视化技术，使手术的引导更直观，提高了前列腺介入手术的便捷性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105147288B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510435334.6
申请日：2015-07-23
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种脑磁源强度定位方法，包括：通过引入时域平滑正则算子构造双参数混合正则化代价函数，然后根据广义交叉验证原则选取双正则化参数，通过单正则项在源信号矩阵中的比重对原始代价函数进行求解，得到脑磁源强度和位置确定的解矩阵，从而完成定位过程。本发明提出的脑磁源强度定位方法具有：总体均方误差小，且噪声越大时优势越明显；各时刻均方误差基本稳定在同一个水平，且受噪声影响小，根据本发明的方法能够重建得到时空准确且时域平滑的脑内神经信号，实现了脑磁源的精确定位。
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公开(公告)号：CN103996219B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410219481.5
申请日：2014-05-22
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提供了一种低成本多材料3D打印脑部医学模型的方法，包括：使用MR图像，快速地为脑部组织建立三维模型，使用3D打印方法分区域/分层地打印脑部不同的组织/器官，并分左右半脑打印颅骨和皮肤，其具体步骤包括：（1）预处理MR图像；（2）分割并提取图像中不同的组织/器官；（3）建立脑部组织/器官的三维模型；（3）将三维模型转换为横截面数据，选择打印材料，并进行3D打印。本发明基于MR图像的精确分割，可以精确地对脑部组织建立三维模型，并根据组织/器官的分布特征，使用分区域/分层的打印方式，将多材料3D打印过程转换为多次单种材料的3D打印，降低了对3D打印机的要求，大幅降低了脑部模型的打印成本。
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公开(公告)号：CN104473656B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410629592.3
申请日：2014-11-11
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种用于CT设备的可调同步触发采集系统，包括同步触发时序管理单元，所述同步触发时序管理单元分别连接有射线源控制单元，数据采集控制单元，通信协调模块，可调延迟机构和机架编码器，所述通信协调模块还分别与所述射线源控制单元和所述数据采集控制单元连接。本发明可以通过简单调节曝光采集同步机构来对采集和曝光时间进行延迟调节，安装简单精度较高，降低系统设计复杂度，提高数据采集成功率。
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公开(公告)号：CN106056583A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610347934.1
申请日：2016-05-24
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/10012 , G06T2207/10081 , G06T2207/30032
Abstract: 本发明公开了一种面向虚拟结肠镜的结肠息肉图像数据处理方法，在图形处理器中进行以下步骤：步骤一、采集结肠部位的三维图像数据，并对所述图像数据进行图像预处理，得到结肠壁的拟合等值面曲面，在所述拟合等值面上选取体现结肠息肉特征的W个种子点；步骤二、逐步移动所述种子点并将移动后的种子点影到图像真实等值面上，并形成W条曲率线；步骤三、将每一条所述曲率线进行散播，生成曲率线集合；步骤四、在所述曲率线集合中筛选出体现结肠息肉形状特征的特征曲率线，并将所述特征曲率线绘制到所述拟合等值面上，以突显结肠息肉。本发明解决了现有技术中无法精确描述息肉的整体三维形状特征的技术问题。
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公开(公告)号：CN106055881A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610351934.9
申请日：2016-05-25
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/321
Abstract: 本案涉及一种用于医疗数据处理的云平台，包括：应用服务层，其软件系统具备数据输入输出、数据显示和数据传输功能；云计算服务层，其软件系统中配备有若干个医疗数据处理模块，每个医疗数据处理模块对应有各自的数据处理算法，并根据云平台的数据格式标准具备统一格式的输入输出；云存储服务层，其支持云平台标准下的数据存储，具备数据格式扩展能力；数据层，其为具备接入云平台能力，通过互联网与云存储服务层进行数据的双向传输。本案可以在互联网云端对医疗数据进行分析、处理及可视化操作，减轻医院对数据处理设备性能的需求，并提供更为灵活的部署方式。
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