公开(公告)号：CN117636064B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311768173.3

申请日：2023-12-21

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  朱珠 ,  王金湖 ,  顾伟忠 ,  熊洁妮 ,  赵曼丽 ,  周靖 ,  李雅雯

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于儿童病理切片的神经母细胞瘤智能分类系统，包括训练好的神经母细胞瘤分类模型；神经母细胞瘤分类模型包括：特征提取模块、Transformer编码模块和特征组合聚合模块；其中，特征提取模块采用预训练好的SENet模型，其输入为病理理切片通过数据预处理得到的不同分辨率下的Patch图和子图，输出为Patch图和子图的特征序列；Transformer编码模块对Patch图和子图的特征序列进行编码得到对应的特征值，进一步得到不同分辨率对应的全图的特征图；特征组合聚合模块将不同分辨率的特征图融合，得到总特征图，并通过全局池化得到特征序列；最后将特征序列通过Softmax层得到未分化、低分化、分化的三分类结果。利用本发明，可实现儿童神经母细胞瘤分化程度的精准诊断。

公开(公告)号：CN118014981A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410277189.2

申请日：2024-03-12

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  朱珠 ,  张峰 ,  汪云毅 ,  董刘玲 ,  刘宇 ,  顾晓玲 ,  李竞 ,  黄坚 ,  齐国强 ,  沈忱

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双层CSwin和CNN的头影标志点定位方法，包括：(1)采集头颅侧位影像数据集，标注头影标志点后划分为训练集和验证集；(2)对训练集和验证集中的头颅侧位影像进行预处理；并将头颅侧位影像中的头影标志点位置转换为二维高斯热图；(3)构建标志点定位模型，所述的标志点定位模型包括一个CNN编码器、一个双层CSwin编码器和一个解码器；(4)利用训练集对标志点定位模型进行训练，并通过验证集对训练好的模型进行验证；(5)将待定位的头颅侧位影像预处理后输入训练好的模型，预测得到头影标志点的热图；将热图转换为标志点，得到头影标志点的坐标。利用本发明，可以获得更为精准的头影标记点定位结果。

公开(公告)号：CN114821176B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210463034.9

申请日：2022-04-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  黄坚 ,  李委糠 ,  沈忱 ,  李竞 ,  朱珠 ,  齐国强 ,  余卓 ,  柴象飞 ,  郭娜 ,  张路

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种儿童脑部MR图像病毒性脑炎分类系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，所述计算机存储器中存有训练好的分类模型，所述的分类模型采用改进的SE ResNet网络模型，共包含四个卷积部分，每个卷积部分由若干个子模块组构成，每个子模块组包含Inception子模块和SE Res子模块，最终通过全连接层获得最后的分类结果；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待分类的儿童脑部MR影像输入训练好的分类模型中，得到病毒性脑炎分类结果。利用本发明，可以提升模型对于不同维度特征的学习能力，大大提升儿童病毒性脑炎诊断的效率和准确率。

公开(公告)号：CN114821176A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210463034.9

申请日：2022-04-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  黄坚 ,  李委糠 ,  沈忱 ,  李竞 ,  朱珠 ,  齐国强 ,  余卓 ,  柴象飞 ,  郭娜 ,  张路

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种儿童脑部MR图像病毒性脑炎分类系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，所述计算机存储器中存有训练好的分类模型，所述的分类模型采用改进的SE ResNet网络模型，共包含四个卷积部分，每个卷积部分由若干个子模块组构成，每个子模块组包含Inception子模块和SE Res子模块，最终通过全连接层获得最后的分类结果；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待分类的儿童脑部MR影像输入训练好的分类模型中，得到病毒性脑炎分类结果。利用本发明，可以提升模型对于不同维度特征的学习能力，大大提升儿童病毒性脑炎诊断的效率和准确率。

公开(公告)号：CN114343579B

公开(公告)日：2022-07-19

申请号：CN202210004675.8

申请日：2022-01-05

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  齐国强 ,  李竞 ,  周莲娟 ,  黄坚 ,  沈忱 ,  朱珠 ,  段梦宇 ,  徐亚滨

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种患儿医源性皮肤损伤自动评估手持装置，包括手柄、底座和检测头；底座内设有电池模块、图像处理模块、智能推荐模块和数据库模块；手柄内设有5G传输模块和控制开关；检测头上设有CCD扫描器、触屏显示屏和高清摄像头；图像处理模块的输入端与高清摄像头连接，接收来自高清摄像头传来的图像数据并进行分类分级；图像处理模块的输出端与智能推荐模块连接，将分类分级的结果传入智能推荐模块；所述的智能推荐模块连接数据库模块，用于从数据库模块中调取分类分级处治方案。利用本发明，可以实现对NICU中新生儿医源性皮肤损伤的损伤类型判断以及损伤程度鉴定，并根据判断鉴定结果推荐相应的处治意见。

公开(公告)号：CN101887761B

公开(公告)日：2012-02-29

申请号：CN201010214859.4

申请日：2010-06-29

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王文 ,  朱珠 ,  余建平

IPC: G12B5/00 ,  G12B9/10

Abstract: 本发明公开了一种两自由度微动定位平台。它由基座、X方向放大杠杆、Y方向放大杠杆、复合平行四杆导向机构以及运动平台组成，X方向与Y方向的压电陶瓷驱动器相互垂直地分别放置在基座上的两个矩形槽内，驱动器的输出端通过拧紧预紧螺母紧靠在放大杠杆的输入铰链上。本发明由于采用了特殊结构的放大杠杆和复合平形四杆导向机构，微定位平台结构紧凑，体积小，能在实现大的运动范围的同时保证高的频响，X方向和Y方向的运动能有效解耦，压电陶瓷驱动器和柔性铰链平台的组合保证了运动传递的无摩擦，无间隙、高精度、高稳定性和快速响应。

公开(公告)号：CN201707930U

公开(公告)日：2011-01-12

申请号：CN201020243900.6

申请日：2010-06-29

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王文 ,  朱珠 ,  余建平

IPC: G12B5/00

Abstract: 本实用新型公开了一种两自由度微动定位平台。它由基座、X方向放大杠杆、Y方向放大杠杆、复合平行四杆导向机构以及运动平台组成，X方向与Y方向的压电陶瓷驱动器相互垂直地分别放置在基座上的两个矩形槽内，驱动器的输出端通过拧紧预紧螺母紧靠在放大杠杆的输入铰链上。本实用新型由于采用了特殊结构的放大杠杆和复合平形四杆导向机构，微定位平台结构紧凑，体积小，能在实现大的运动范围的同时保证高的频响，X方向和Y方向的运动能有效解耦，压电陶瓷驱动器和柔性铰链平台的组合保证了运动传递的无摩擦，无间隙、高精度、高稳定性和快速响应。