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公开(公告)号：CN109859221A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811483620.X
申请日：2018-12-06
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明公开了一种基于OCT图像的皮肤多亚层结构自动分割方法，包括以下步骤：1)对采集的皮肤OCT图像进行预处理；2)对预处理后的皮肤OCT图像进行皮肤各层亚结构的分割；3)分别获取第一、三分割线和第二、四分割线，最终得到分割后的图像。本发明公开的基于OCT图像的皮肤多亚层结构自动分割方法，通过四条分割线将皮肤分为角质层、除去角质层的表皮层、真皮层三个部分，实现了皮肤多亚层结构的自动分割。本发明的方法简单高效，分割精度高，具有很好的应用价值。
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公开(公告)号：CN107292312A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710462938.9
申请日：2017-06-19
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/40 , G06K9/4604 , G06K9/6256 , G06K2209/053
Abstract: 本发明公开一种肿瘤识别方法，包括步骤：粗分割：对CT图像依次进行器官分割和血管分割，获得去除血管的器官CT图像；构造测试样本数据集合：基于器官CT图像，依次构造动脉期、静脉期和延迟期的肿瘤区域子图集形成测试正样本数据集合、器官正常区域子图集构成测试负样本数据集合；训练肿瘤分类器：对测试样本数据集合进行特征数据提取，训练出包括肿瘤良/恶识别与分期的肿瘤分类器；待测CT图像的特征数据提取和肿瘤的识别与分期：依次对动脉期、静脉期和延迟期的待测CT图像进行特征数据提取形成待测特征数据集合，将待测特征数据集合输入肿瘤分类器进行肿瘤良/恶识别与分期。本发明可以对分割后的肿瘤进行良/恶以及分期的精确识别。
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公开(公告)号：CN103745440B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410007036.2
申请日：2014-01-08
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种CT系统金属伪影校正方法，根据初始化参数创建所述CT系统的系统矩阵，基于所述系统矩阵计算CT图像重建的过程中的物体衰减系数f，再优化所述物体衰减系数f，实现对CT系统的金属伪影校正。本发明提供的金属伪影校正算法，能够在SART算法的迭代重建过程中，通过逐网格计算衰减系数f的方法，抑制因投影数据跃变和射束硬化引起的金属伪影，提高重建效果。
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公开(公告)号：CN103978789B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410218464.X
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
Abstract: 本发明提供了一种基于3D打印的头部医学模型快速成型方法，发明内容包括：使用CT/MR多模态医学图像，快速地为头部组织/器官建立三维模型，使用3D打印方法对三维模型进行快速成型，其步骤操作包括：（1）使用多模态图像配准技术，将CT/MR图像配准到统一的空间坐标系中；（2）根据CT/MR图像提供的医学信息，提取头部的不同组织/器官；（3）为提取的组织/器官建立三维模型；（4）对三维模型进行逐层分层，得到分层后的横截面数据，并根据横截面数据进行3D打印。本发明可根据CT/MR图像对头部组织/器官进行快速、精确地建模，可有效提高头部医学模型的制作速度和精度，并可以提供定制化和个性化的头部医学模型。
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公开(公告)号：CN104027124A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410239789.6
申请日：2014-05-30
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61B6/00
Abstract: 本发明公开了一种多功能X射线骨密度仪，包括机架、导轨、U型臂、X射线发生装置、X射线探测器、X射线屏蔽装置、运动系统、控制系统和显示系统；导轨设置于机架上表面，U型臂设置于导轨上，运动系统设置于机架的一端，并与导轨连接，控制系统设置于机架的另一端，与显示系统连接，显示系统独立设置或设置于机架上，X射线发生装置设置于U型臂的U型一端，X射线探测器设置于U型臂的U型另一端，与X射线发生装置的高度一致，X射线屏蔽装置设置于U型臂的X射线探测器一侧。本发明提供的多功能X射线骨密度仪使用方便，可以实现四肢骨折诊断、骨密度测定和骨质疏松症预测和诊断功能，避免了大型设备使用带来的不便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119832216A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411902864.2
申请日：2024-12-23
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/088 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种目标对象识别模型、模型参数确定方法、装置及设备，该模型包括：目标对象识别网络，用于从目标医学结构的医学图像中识别得到感兴趣区域，并从感兴趣区域中识别目标对象；元学习网络，用于基于支撑样本集和查询样本集，确定目标对象识别网络的参数值；其中，支撑样本集中的每一支撑样本包括对第一对象识别网络进行训练得到第二对象识别网络的训练数据；第二对象识别网络和目标对象识别网络的结构相同、部分或全部参数不同；不同的支撑样本中，第二对象识别网络的识别任务不同。本发明大大提升了目标对象识别模型在跨域小样本学习甚至零样本学习场景下的准确性，实现高敏感度、极低假阳的目标对象识别。
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公开(公告)号：CN119049044A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411107373.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06V20/69 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种图像分类方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品。其中，该方法包括：获取原始细胞图像；对图像进行分割，得到多个图像块；从原始细胞图像中提取第一图像特征，从多个图像块中提取第二图像特征；确定第一图像特征对应的第一信息权重和第一非信息权重，以创建第一目标特征；确定第二图像特征对应的第二信息权重和第二非信息权重，以创建第二目标特征；对第一目标特征和第二目标特征进行合并，并对合并特征进行空间重建，得到空间重建特征；根据空间重建特征对分类器进行训练；将目标细胞图像输入训练后的分类器中，得到分类结果。通过实施本发明技术方案，能够实现精确和有效的细胞图像分类。
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公开(公告)号：CN117911770A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410081038.X
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G16H30/20
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了多模态医学图像识别模型构建方法及识别方法、装置，包括：采集各模态的样本医学图像，对各模态的样本医学图像进行标注；基于目标病灶区域掩模，对各模态的样本医学图像进行预处理；将训练图像集输入初始医学图像识别模型，提取得到训练图像集的特征图，并对多模态器官病灶结构特征表示和模态特定特征表示进行学习；基于多模态器官病灶结构特征表示和模态特定特征表示，调整初始医学图像识别模型的权重，得到目标医学图像识别模型，本发明通过利用多模态的样本医学图像对模型进行训练，通过学习各模态的病灶特征与特定特征，模型对病灶的识别更为全面，模型的灵敏度更高，识别结果更为准确。
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公开(公告)号：CN116919811A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310896646.1
申请日：2023-07-20
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 南京市中医院
IPC: A61H39/02 , A61H39/08 , A61H39/06 , A61B5/0532
Abstract: 本发明公开了一种针揿导航方法，属于针灸领域，通过多个深度相机获取人体的图像与位置信息，建立三维空间模型并计算穴位位置，提高穴位位置的精准度；处理器接收穴位位置信息，根据机械臂的状态量，结合运动路径规划算法与自适应阻抗控制算法，计算移动路径并控制末端执行器运动到指定穴位位置，实现高精度、高实时性的路径导航；对末端执行器治疗每个穴位的过程进行分解，并对各个部分的人工约束及自然约束进行分析，考虑各个阶段运动约束的变化，采用阻抗控制的方法，通过引入自适应项，实现末端执行器在自由空间的稳定运动并且在与人体接触时保持期望的接触力，实现治疗过程中的自适应阻抗控制。本发明还涉及实施上述方法的针揿导航系统。
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公开(公告)号：CN116894800A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310876159.9
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 济南国科医工科技发展有限公司
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，公开了一种基于脑血管知识的多层次数据融合方法及系统，方法包括：对脑影像数据进行分割得到脑血管分割数据并对其进行中心线提取得到脑血管树中心线数据；对脑血管分割和脑血管知识数据分层处理后，采用血管预处理算法集进行特征量化得到对应分层量化特征并设定其权重；结合脑血管树中心线数据，根据分层量化特征进行特征图融合，得到数据融合特征图并基于其各节点的位置进行子图构建，得到各节点子图并对其进行节点权重更新，得到对应加权子图并融合得到节点权重调整特征图，形成多层次血管知识融合数据并结合预设模型的性能来得到最优的多层次血管知识融合数据，明确了多层次血管知识融合数据的最佳处理路径。
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