-
公开(公告)号：CN116919597A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311191889.1
申请日：2023-09-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及手术辅助技术领域，具体地说，涉及基于多视觉融合采集信息的手术导航系统。其包括器械特征存储单元、视觉采集单元、指令通信单元、器械识别单元和虚拟现实融合单元。本发明通过器械特征存储单元采集手术所需器械的图像特征，建立数据集，实现通过视觉采集单元采集医护人员视角的手术室视觉图像时，指令通信单元发出待使用的器械语音，调出数据集中的图像特征与器械识别单元的器械特征进行匹配，并通过虚拟现实融合单元对匹配的器械进行虚拟的标记，实现医护人员的视角能同时观察到手术室内实景和虚拟的标记点，有利于快速确定导航所需器械的位置，提高手术效率和质量。
-
公开(公告)号：CN112151190B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202011072059.3
申请日：2020-10-09
Applicant: 中南大学湘雅二医院
IPC: G16H50/80 , G01J5/00 , G06V10/25 , A61B90/00 , A61B10/00 , G06K7/10 , G06F9/451 , G06V10/774 , G16H40/67 , G06K7/14
Abstract: 本发明涉及医疗自取样设备技术领域，尤其是一种可用于减少交叉感染的智能自取样镜子，通过装置设有的传感器模块能够采集用户体表皮肤的温度信息并将温度信息传送到用户交互模块；通过设有的图像采集模块能够实时采集用户的影像资料，由微电脑模块处理后将影像资料传送到用户交互模块，其中影像资料的副本经网络连接模块传输到终端；本发明可以将实时拍摄的用户操作视频数据传输到技术人员的电子设备上，能够快速的让技术人员远程、或人工智能自动的快速指导用户进行规范操作，减少交叉感染、降低人力资源成本，同时网络连接模块也为接入大数据网络留有充分的空间，未来可以与微信小程序甚至是国家监控网络组成有机整体。
-
公开(公告)号：CN115429373B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211385413.7
申请日：2022-11-07
Applicant: 中南大学
IPC: A61B17/12 , A61B90/00 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/1459
Abstract: 本发明提供了一种人体自供电智能区域血流控制装置，通过将气囊、多个检测传感器、控制电路、动脉搏动发电组件合理布控集成为一体，增强了其使用的便捷性，其中“控制电路”是将气囊、检测传感器进行整合的关键部件，也是构建反馈环路的基础，通过对多个检测传感器反馈数据的处理，得以智能地调控压力部件，三者联动从而实现了血流自动化的智能控制，利用脉搏自体供能的方式，可以为设备提供持久稳定的能量供应，将极大增加临床应用的便捷性与安全性，其所实现的集供电、检测、调控、警报提醒于一体的功能是目前任何手工控制的血流控制装置都无法达到的，其在不同的血流控制需求场景的可扩展性与适应性也是现有装置无法比拟的。
-
公开(公告)号：CN115429373A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211385413.7
申请日：2022-11-07
Applicant: 中南大学
IPC: A61B17/12 , A61B90/00 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/1459
Abstract: 本发明提供了一种人体自供电智能区域血流控制装置，通过将气囊、多个检测传感器、控制电路、动脉搏动发电组件合理布控集成为一体，增强了其使用的便捷性，其中“控制电路”是将气囊、检测传感器进行整合的关键部件，也是构建反馈环路的基础，通过对多个检测传感器反馈数据的处理，得以智能地调控压力部件，三者联动从而实现了血流自动化的智能控制，利用脉搏自体供能的方式，可以为设备提供持久稳定的能量供应，将极大增加临床应用的便捷性与安全性，其所实现的集供电、检测、调控、警报提醒于一体的功能是目前任何手工控制的血流控制装置都无法达到的，其在不同的血流控制需求场景的可扩展性与适应性也是现有装置无法比拟的。
-
公开(公告)号：CN113995511B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111657291.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种实测定位手术导航系统及定位手术导航方法，属于医疗信息学技术领域，具体包括：三维影像重构模组包括ct设备、磁共振设备和超声设备；所述三维定位误差修正模组包括多个基站和多个定位芯片；手术刀的刀尾位置设置有传感器；ct设备、磁共振设备、超声设备、基站、定位芯片和传感器均与控制器通讯连接。通过本公开的方案，根据三维影像重构模组的各设备建立第一三维影像，根据三维定位误差修正模组构建患者标注位置的第二三维影像，然后将两个三维影像进行融合修正，得到目标定位数据集，结合手术刀的实时位置进行手术步骤导航，提高了手术的安全性、效率和精准度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118429371B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410896017.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 中南大学湘雅二医院
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应阈值的肠息肉轮廓分割方法、系统及设备，本方法通过获取待分割的肠息肉图像，并对待分割的肠息肉图像去除高光和附加信息，得到第一肠息肉图像；对第一肠息肉图像增加图像对比度，得到第二肠息肉图像；采用自适应阈值算法对第二肠息肉图像进行分割，得到肠息肉的主轮廓图像；去除肠息肉的主轮廓图像的噪声污点，得到第一图像；对第一图像进行局部细节处理，得到处理后的第一图像；提取处理后的第一图像中的肠息肉轮廓，并对肠息肉轮廓进行曲线拟合，以得到完整的肠息肉轮廓；根据完整的肠息肉轮廓进行肠息肉轮廓分割。本发明能够提高肠息肉轮廓分割的准确率。
-
公开(公告)号：CN116919599B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311208231.7
申请日：2023-09-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及手术导航技术领域。本发明涉及一种基于增强现实的触觉可视化手术导航系统。其包括手术导航路径获取单元、路径比对单元、震动提醒单元以及重新规划单元；手术导航路径获取单元用于获取患者解剖结构的三维模型，并采集手术需求的解剖位置，根据解剖位置结合三维模型进行手术导航分析，获取手术导航路径；震动提醒单元用于设定偏移反馈距离，并将路径比对单元获取的路径比对结果和偏移反馈距离进行距离比对，根据比对结果向AR设备发送震动信号，若偏移距离超出偏移反馈距离，即采集发(56)对比文件Steven,Long;Geb W,Thomas;Donald D,Anderson.An Extensible Orthopaedic WireNavigation Simulation Platform..2019,第13卷(第3期),全文.
-
公开(公告)号：CN116958132B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311202306.0
申请日：2023-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T7/33 , G06T17/00 , G06V10/10 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40 , A61B34/20
Abstract: 本发明公开了基于视觉分析的手术导航系统，包括影像采集模块，数据预处理模块，数据分类模块，配准模块，三维重建模块和追踪反馈模块。本发明属于手术导航技术领域，具体是指基于视觉分析的手术导航系统，针对单一模态下医学影像构建的三维模型提供的图像质量较差和提供视角单一无法全面反映病灶位置的技术问题，本方案对影像进行自适应非局部均值滤波去噪处理并采集多模态的医学影像用于构建不同视角和物理信息的模型，同时，本方案采用逐行图像和加速鲁棒特性算法结合的从粗到细的医学配准方法，提高了配准的精度。
-
公开(公告)号：CN116942317B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311223549.2
申请日：2023-09-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种手术导航定位系统，系统包括数据采集模块、数据预处理模块、模型重建模块、坐标配准模块、信息还原模块和定位跟踪模块；本方案采集患者原始图像、患者CT图像和实时视频数据，通过引导图滤波去噪算法进行数据预处理，优化配准，通过光线投射算法来实现模型重建，采用对抗训练方法来实现遮挡图像的信息还原。本发明涉及手术导航技术领域，具体为一种手术导航定位系统，提高了手术导航定位的精度、准确性和安全性。
-
公开(公告)号：CN116958128A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311198319.5
申请日：2023-09-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及医学图像自动定位技术领域。本发明涉及基于深度学习的医学图像自动定位方法。其包括以下步骤：建立数字分析模型，采集大量的医学图像数据，对采集的医学图像数据进行完整评估筛选；基于对医学图像信息的筛选结果；本发明通过利用深度学习网络的强大特征提取能力和泛化能力，能够自动从医学图像中准确地定位特定区域，避免了误差的干扰，提高了定位的准确性，同时通过自动定位特定区域，从而提高了医学诊断的效率，通过深度学习网络具备了较强的适应性，能够处理不同类型的医学图像，再通过将未知图像信息进行反馈，同时并采集反馈数据输送进入模型内部进行系统更新，使本发明具备学习能力，实现了通用性和灵活性的结合。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.025 seconds)
