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公开(公告)号：CN114254698A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111485510.9
申请日：2021-12-07
Applicant: 苏州国科医工科技发展(集团)有限公司 , 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06K9/62 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种不平衡数据与图像处理方法、系统及计算机设备，该包括以下步骤：1)对不平衡数据集O进行预处理；2)使用基于豪斯多夫距离的最大分布算法确定RBF神经网络数据生成模型的参数；3)构建RBF神经网络数据生成模型；4)使用构建的RBF神经网络数据生成模型结合mvnrnd函数生成样本集合S；5)将生成的样本集合S填充到原始不平衡数据集O中，获得处理后的平衡数据集Os，Os＝O∪S。本发明提供的不平衡数据与图像处理方法，能够处理缺失值和不同类型的属性，自适应地学习原始不平衡数据的类内和类间分布，自动按类别生成数据扩充原始数据中的少数类，从而能有效改善数据的不平衡性，提高数据分析的准确性。
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公开(公告)号：CN111242959A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010042228.2
申请日：2020-01-15
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多模态医学图像的目标区域提取方法，包括以下步骤：1)构建用于多模态医学图像中目标区域提取的掩模区域卷积神经网络；2)对构建的掩模区域卷积神经网络进行训练；3)将待处理的多模态医学图像输入训练后的掩模区域卷积神经网络进行目标区域提取。本发明能实现多模态医学图像中目标区域的自动精准分割，能克服人工分割目标区域存在的主观差异性问题和耗时费力的缺陷，可提高多模态医学图像中目标区域提取的准确性；本发明通过若干个并行的SE-Resnet可实现多模态医学图像的特征图像提取，通过将挤压激励块融入特征提取网络能提升医学图像的特征提取效率和多模态医学图像的信息融合效率。
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公开(公告)号：CN109345523A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811118372.9
申请日：2018-09-21
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种表面缺陷检测和三维建模方法，包括以下步骤：1)原始表面点云数据采集，2)原始缺陷点云数据缺陷分割，得到无缺陷部位和缺陷部位；3)无缺陷部位配准，获取缺陷模型；4)缺陷模型顶部分割；5)缺陷模型顶部杂散点滤波；6)缺陷模型平滑；7)曲面建模，将点云缺陷模型进行表面重建，得到缺陷区域的曲面模型。本发明的表面缺陷检测和三维建模方法，能实现待检测物体表面缺陷的自动检测和三维模型自动构建。可用于实现工业表面自动化修复，可以应用于人体表面皮肤组织损伤部位建模，为皮肤三维打印提供三维模型。
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公开(公告)号：CN108272533A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711434756.7
申请日：2017-12-26
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了皮肤创面区域的皮肤建模方法，包括以下步骤：1)采集皮肤创伤区的图像，包括结构光扫描区域Rs、皮肤共聚焦显微镜扫描区域Rct、皮肤创伤区域Rb和同一Rct区域的图像Fi；2)对图像Fi进行散斑噪声去除处理，得到Fi经过噪声去除后的图像qFi；3)对qFi进行边缘增强处理，得到qF’i；4)对qF’i进行纹理分析，得出特征向量图IF；5)构建特征向量图IF；6)进行全层皮肤模型重构。本发明实现了基于皮肤共聚焦显微镜图像的多层次特征提取、基于先验知识的皮肤多层组织自动精准分割、多层结构仿生皮肤的三维精准建模。通过皮肤创面区域的皮肤重建，再结合3D打印技术，可实现大面积皮肤创伤的高效治疗。
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公开(公告)号：CN118038171A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410255908.0
申请日：2024-03-06
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供基于半监督多任务学习的医学图像分类方法、系统及介质，该方法包括步骤：获取多模态磁共振影像数据，并将该影像数据分为训练数据和测试数据；通过训练数据对医学图像分类模型进行第一阶段训练；延用第一阶段编码器和分类器结构搭建半监督学习网络框架，利用双分支网络结构对医学图像分类模型进行第二阶段训练；通过测试数据对训练好的医学图像分类模型进行测试，采用医学图像分类指标评价模型的准确性。本发明采用多任务学习框架，分割模型引导分类模型的特征提取，同时，采用Mean Teacher模型框架，并设计了一致性损失函数，用于学习没有标签数据的图像特征，以充分利用有标签数据和无标签数据，提高分类模型的准确性。
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Patent Agency Ranking
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：CN116363303A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310219770.4
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本申请是关于一种多视角二维超声图像的三维重建方法、装置、设备及介质，具体涉及医疗图像处理技术领域。该方法包括：获取超声探头在主视角、辅视角下采集到的二维超声数据，得到主视角影像集、辅视角影像集；将所述主视角影像集、所述辅视角影像集从超声坐标系转换到视图坐标系，得到主体素矩阵、辅体素矩阵；对所述主体素矩阵、所述辅体素矩阵进行加权计算，得到主副体素矩阵；对所述主副体素矩阵进行三维重建，得到三维重建结果。基于本申请提供的技术方案，通过提供多个视角的二维超声数据，增加了超声重建的范围和深度，从而提高了三维重建的准确度。
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公开(公告)号：CN109859221B
公开(公告)日：2023-03-14
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：CN112140554B
公开(公告)日：2022-07-19
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：CN112163987A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010640114.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州科技城医院
Abstract: 本发明公开了一种穿刺路径规划系统，包括：三维影像分割模块、三维影像配准模块、二维影像显示模块、三维影像显示模块、穿刺规划路径交互选择模块以及穿刺自动规划和风险评估模块。本发明通过三维影像配准模块可将多模态影像配准到同一个坐标系中，将术前和术中的不同模态影像对齐，从而可以使模态影像得到充分利用；本发明中，穿刺路径在人为设定基础上，通过穿刺自动规划和风险评估模块可进行穿刺风险评估及进一步优化，从而能降低风险；本发明中穿刺路径不仅在三维影像显示模块中显示，还映射到二维影像显示模块中，通过二维影像显示模块中与三维影像显示模块相互补充，能提高穿刺路径评估的精确性。
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