-
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。
-
公开(公告)号：CN116849624A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311109128.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明涉及荧光成像领域，尤其涉及基于4CMOS图像传感器的荧光成像方法及系统，当前，对荧光成像的研究存在未能精确成像和光谱成像范围小的问题，本发明提出以下方案，首先放置4个CMOS图像传感器，接收手术区域荧光的光信号，其次将手术区域荧光的光信号转化为光电流信号和深度信号，通过模数转换器输出手术区域荧光图像，最后根据多光谱图像融合策略，将4CMOS图像传感器输出的手术区域荧光图像进行融合，得到多光谱融合手术区域荧光图像，实现快速、精确的荧光成像。
-
公开(公告)号：CN116721143A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310973959.2
申请日：2023-08-04
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
IPC: G06T7/593 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医学图像数据处理技术领域，具体涉及3D医学图像的深度信息处理装置及方法，本发明分别通过视差信息提取模型、深度估计神经网络模型将待处理2D医学图像转化成两个预估3D医学图像，然后利用深度信息处理模型分别对两个预估3D医学图像进行处理，得到两个3D医学图像深度信息；之后，根据预设图像深度信息权重，结合两个3D医学图像深度信息进行计算，得到最终的3D医学图像的深度信息，基于最终的3D医学图像的深度信息、待处理2D图像重建3D医学图像。本发明通过上述方式能够优化3D医学图像的深度信息，提升3D医学图像的重建效果，为医学诊断提供更精确的数据支持。
-
公开(公告)号：CN116421126B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310665103.9
申请日：2023-06-07
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于腹腔内镜除雾预处理的回传图像深度分析方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括图像及数据采集端口、图像分析端口和除雾控制端口，图像及数据采集端口用于对腹腔内镜所监测到的腹腔内部的图像进行采集，图像分析端口用于计算腹腔内部图像的清晰度，除雾控制端口根据腹腔内部图像的清晰度计算出需要加热的温度，并根据需要加热的温度对腹腔内镜的镜头进行加热，本发明能够通过腹腔内镜所监测到的腹腔内部的图像的清晰度计算腹腔内镜需要达到的温度，减少了因为加热过度导致的烫伤，通过腹腔内镜采集到的图像来分析图像的清晰度，从而计算腹腔内镜需要达到的温度，有效提高了腹腔内镜温度计算的准确性。
-
公开(公告)号：CN116421126A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310665103.9
申请日：2023-06-07
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于腹腔内镜除雾预处理的回传图像深度分析方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括图像及数据采集端口、图像分析端口和除雾控制端口，图像及数据采集端口用于对腹腔内镜所监测到的腹腔内部的图像进行采集，图像分析端口用于计算腹腔内部图像的清晰度，除雾控制端口根据腹腔内部图像的清晰度计算出需要加热的温度，并根据需要加热的温度对腹腔内镜的镜头进行加热，本发明能够通过腹腔内镜所监测到的腹腔内部的图像的清晰度计算腹腔内镜需要达到的温度，减少了因为加热过度导致的烫伤，通过腹腔内镜采集到的图像来分析图像的清晰度，从而计算腹腔内镜需要达到的温度，有效提高了腹腔内镜温度计算的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117115117B
公开(公告)日：2024-02-09
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。
-
公开(公告)号：CN117011507A
公开(公告)日：2023-11-07
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。
-
公开(公告)号：CN116843582A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311109010.4
申请日：2023-08-31
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
IPC: G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的2CMOS相机的去噪增强系统及方法，属于去噪增强技术领域，其具体包括：利用2CMOS相机采集患者心脏部位的含噪图像，并对心脏部位的图像进行预处理，利用神经网络模型对心脏部位的图像进行去噪处理，将去噪心脏部位的图像的RGB颜色空间转换为HSV空间，对心脏部位的图像进行增强处理，将增强后的去噪心脏部位的图像进行重组，去噪时考虑到CMOS相机噪声、心电波噪声和心脏颤动噪声，有效解决以往去噪算法需要合成噪声、进行噪声估计、噪声去除不干净的问题，使得去噪效果更加精确和稳定，并且通过图像增强，同时保持了图像细节的完整性和准确性。
-
公开(公告)号：CN116705215B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310974095.6
申请日：2023-08-04
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于脑室检测的荧光标记系统，涉及脑室荧光检测技术领域，通过设置历史检测数据收集模块预先从实验室中收集脑室荧光检测的历史检测数据；设置历史结果评估模块对不同历史检测数据的组合生成的检测结果进行量化评估；设置模型训练模块利用历史检测数据，训练出预测四类检测结果的四个机器学习模型；设置检测结果预测模块在实际荧光实验前，对实验参数进行设置，并使用训练完成的机器学习模型对实验结果进行预测；设置检测结果评估模块用于对预测的实验结果进行综合评估；实验人员对综合权重进行评估，选择最合适的实验参数，即可在实验前对实验结果进行一定的预估，降低了实验的试错成本和对实验样本的脑部伤害。
-
公开(公告)号：CN116756182A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310647057.X
申请日：2023-06-02
Applicant: 南京诺源医疗器械有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于腹腔内镜除雾数据的可视化优化方法及系统，属于可视化分析技术领域，包括以下步骤：构建腹腔内镜除雾数据库，并进行可视化展示；有新数据进库，数据库发生变化时，识别中间结果集存储和合并的位置；处理一个时间维度的请求，并返回JSON格式的中间结果；处理一个时间维度和一个空间地点维度的请求，并返回JSON格式的中间结果；查询数据库获取数据，并返回JSON格式的中间结果；返回最终的JSON格式中间结果，利用资源调度策略将腹腔内镜除雾新数据插入历史数据中，并以可视化页面展示，通过新数据增量优化计算和资源分配，有效的解决了一次数据加载过多、加载慢、成本高和低效率问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.028 seconds)
