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公开(公告)号：CN116687466A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310974175.1
申请日：2023-08-04
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
IPC: A61B10/02 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于位置识别的食道细胞采集胶囊及其控制系统，首先构建神经网络模型，对使用者口腔、食道和吞咽数据进行采集，将数据代入事先构建的神经网络模型中，对口腔至伤患处的距离进行估算，代入参数模型方程中计算患者口腔至伤患处的距离，以准确控制拉绳的长度，通过拉绳的释放长度导入长度控制模块中，到达指定长度后经过一段时间消化底盖和消化紧固套被食道中的黏液经过一段时间消化，自动控制胶囊打开对采集网进行释放在指定位置，上展开套在弹性展开绳的作用下展开在患处上方，然后向上移动与上展开套合为一体，这样上展开套对采集网进行保护，避免在采集网拉出的过程中采集到伤患处上方的细胞。
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公开(公告)号：CN113592725B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110731018.9
申请日：2021-06-29
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种医疗光学成像噪声消除方法；包括有以下步骤：S1、通过医疗光学成像设备对人体进行检测；S2、将屏蔽线接入到噪声滤波器中进行处理；S3、在数据传输的过程中通过噪声滤波器处理过后传输给成像设备；S4、在对图像进行处理过后，在对图像进行斑点噪声处理；S5、在对斑点噪声进行建模计算之后进行消除；本发明通过采用屏蔽线缆实现对数据信息进行传输，不会受到外部的环境的干扰，以及是设有滤波器进行处理。先对图像信息进行处理，即通过灰度计算、图像增强与恢复、边缘检测和图像分割对图像处理，使得图像更加的清晰，在通过斑点模式实现对斑点噪声进行处理，使得图像更加的精准。
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公开(公告)号：CN113487499A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110700842.8
申请日：2021-06-23
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种医疗光学成像用控制系统，包括电源模块、图像采集模块、图像分析模块、数据传输模块、噪音处理模块、无线网络模块、网络诊断模块、异常状态检测模块、异常信号生成模块和异常信号接收模块；所述电源模块用于对所述图像采集模块、所述图像分析模块、所述数据传输模块、所述噪音处理模块、所述无线网络模块、所述网络诊断模块、所述异常状态检测模块、所述异常信号生成模块和所述异常信号接收模块提供电能。本发明通过设置噪音处理模块，能够在数据传输模块进行数据传输时，对噪音进行处理，降低噪音对数据传输的影响，从而提高了数据传输的安全性，降低了使用能耗。
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公开(公告)号：CN113487498A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110693620.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种内视镜成像图像增强处理系统，其技术方案要点是：包括内视镜摄影模块、光源控制模块、图像处理模块、存储模块、分析模块和图像显示模块，所述内视镜摄影模块与所述光源控制模块相连接，所述图像显示模块与所述图像处理模块相连接，所述分析模块与所述图像处理模块相连接，设有的光源控制模块方便调节控制光源的亮度，方便根据不同的需求照明患者体内的内部环境，方便通过内视镜摄影模块实时拍摄患者体内的影像，设有的图像处理模块和分析模块便于分析计算出患者体内影像中的模糊区域影响的误差值，便于处理所述内视镜摄影模块所拍摄的患者体内部分模糊区域的影像，提高拍摄画面的质量。
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公开(公告)号：CN118247570B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410407462.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本申请提供一种宫颈癌病理图像识别方法。该方法通过获取目标对象的宫颈癌病理信息，然后，利用预设宫颈癌病理图像识别模型对宫颈癌病理图像进行识别，以识别出特征区域，最后，在目标终端上显示宫颈癌病理图像识别结果，从而实现对于宫颈癌病理图像中具有病理特征区域的自动且快速的识别，并且，实现对于识别结果的直观展示，有效地提高了对于宫颈癌病理诊断识别的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118155007A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410589596.7
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于拉曼光谱的癌症组织的识别方法及系统，获取预设波段下的正常组织和癌症组织分别所对应的第一拉曼光谱数据构建样本数据库，基于平滑滤波法对样本进行滤波处理，以及基于最小二乘算法对样本进行光谱基线校正；基于高斯白噪声算法对样本进行数据增强以扩充数据数量，得到拉曼光谱数据集；构建具有特征提取模块和特征融合模块的拉曼光谱识别网络；对所述拉曼光谱数据集进行划分得到训练集、测试集，基于训练集、测试集对所构建的拉曼光谱识别网络训练后部署；获取术中患者的第二拉曼光谱数据，对所述第二拉曼光谱数据滤波、基线校正处理后输入至拉曼光谱识别网络，生成识别拉曼光谱识别结果。
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公开(公告)号：CN117011507B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311128189.8
申请日：2023-09-04
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
IPC: G06V10/147 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/62 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种2CMOS图像识别数据分析方法和系统，所述方法包括：使用2CMOS图像传感器对装车平台左侧和右侧图像进行采集；对采集到的装车平台图像进行预处理；在预处理后的装车平台图像中，基于车牌与出库产品的特征进行定位并识别；将识别的结果记录并进行数据分析，得出统计规律。本发明对运动区域进行去噪操作，能提降低图像的噪声，并且基于表面复杂度高的视点视图能更好地判断产品分类。(56)对比文件张杨和健;方颢;何燕思.基于STM32的智能车位锁车牌识别设计.电声技术.2019,(第02期),全文.崔诗晨;迟宗涛.基于MATLAB的车牌识别的设计.工业控制计算机.2017,(第08期),全文.王永茂;刘贺平.强噪声车牌图像中的字符识别.计算机仿真.2006,(第12期),全文.莫玲;麦康机.基于机器视觉的车牌识别系统设计.机电工程技术.2018,(第11期),全文.
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公开(公告)号：CN117179898A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311086005.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
IPC: A61B34/20 , A61B34/10 , A61B6/03 , A61B5/055 , A61B1/233 , A61B1/06 , A61B1/04 , A61B1/018 , A61B1/00 , A61B90/00
Abstract: 本发明公开了一种用于鼻颅镜的导航图像引导系统及方法，属于医疗设备的图像引导导航技术领域，具体方法为：将载有患者的病床推入CT设备，经过CT设备扫描后，得到患者鼻颅二维图像和病灶的具体位置，并以患者的鼻尖处为原点，建立三维坐标，根据患者鼻颅二维图像和病灶的具体位置，利用内窥镜获取鼻孔到颅底病灶位置的三维图像，显示在鼻内镜成像设备中，通过图像路径规划策略，产生手术时手术刀进入到病灶位置的导航图像，动态调整手术刀路径的动态引导图像，并根据引导图像实时调整手术刀的位置和角度，利用内窥镜、鼻内镜成像设备和含有虚拟定位单元的手术刀，减少了患者手术时接受的辐射，提高了手术的精度，同时也降低了手术的成本。
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公开(公告)号：CN117115117A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311109181.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明提供基于小样本下的病理图像识别方法、电子设备及存储介质，涉及病理图像识别技术领域，包括如下步骤：步骤S1，获取病理图像；步骤S2，以图像块的重心坐标为锚定点；步骤S3，训练局部特征提取网络；步骤S4，对若干图像块进行局部特征提取；步骤S5，构建图神经网络的全局图；步骤S6，构建图神经主邻域聚合层；步骤S7，对宫颈病理图像全局图的分类；步骤S8，对神经网络以及小样本识别网络进行训练；步骤S9，将未知特征发送至工作人员；本发明通过对现有技术进行改进，以解决现有技术对病理图像的标注较慢，病理诊断效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN117012344A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311128149.3
申请日：2023-09-04
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明涉及图像分析技术领域，尤其涉及一种4CMOS相机采集的图像分析方法，当前对医疗图像的采集和分析仍存在精确度低、速度慢的问题，本发明提出如下方案，首先设置4个不同角度的CMOS传感器获取患者体内图像数据并融合，得到融合的体内图像，再对融合的体内图像进行预处理，标记并去除全身血管内壁的脂肪粒伪影、血流噪声、呼吸噪声，最后根据图像的形状特征分析出患者的炎症所在区域和具体位置。本发明通过对体内图像的预处理，增强了医疗图像的精确性，同时通过炎症区域的划定给出病灶范围和炎症的具体位置，提升了医疗诊断的效率。
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