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公开(公告)号：CN113052934A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110280924.1
申请日：2021-03-16
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的运动伪影校正方法。包括步骤：将数据集按一定比例随机分为训练集、验证集和测试集；设计一个可以进行端到端训练的卷积神经网络；由Kaiming网络参数初始化方法初始化卷积神经网络；向初始化后的卷积神经网络中输入带运动伪影的核磁共振图像，在输出端与不带运动伪影的核磁共振图像计算损失并反向更新网络梯度；在测试集上对训练好的网络进行评估，并输出对应的测试结果。本发明将减少核磁共振图像在拍摄过程中对于传统辅助手段的依赖，同时提高被拍摄者的舒适度。此外，在训练数据集丰富的情况下，本发明可以适用于不同型号的核磁共振图像设备，相较于传统的运动伪影校正方法具有更高的通用性。
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公开(公告)号：CN111079901A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911315831.7
申请日：2019-12-19
Applicant: 南开大学 , 天津市环湖医院(天津市神经外科研究所、天津市脑系科中心医院)
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本学习的急性脑卒中病变分割方法。包括步骤：由带有图像级标签的数据样本训练一个卷积神经网络，图像的分类准确率作为衡量指标；使用训练好的卷积神经网络构建新的卷积神经网络，利用训练好的网络从输入图像得到的特征图，构成端到端的卷积神经网络；固定训练好的卷积层参数，使用少量像素级标签的数据样本训练新构建的卷积神经网络，图像的分割精度作为衡量指标；训练结束后，在像素级标签的测试集上验证网络的分割效果。本发明只使用少量的像素级标签的数据样本和一些图像级标签的数据样本，这将大大减小标注数据的成本，在一定程度上增强工程可操作性，辅助医生对急性脑卒中患者的临床诊断。
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公开(公告)号：CN109124595A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810801516.4
申请日：2018-07-20
Applicant: 南开大学
CPC classification number: A61B5/02108 , A61B5/4854
Abstract: 本发明公开了一种基于三维脉搏波图像的智能脉搏诊断方法，所述方法包括：在人体手腕处采集患者寸、关、尺范围内的多点脉搏波；根据所得的多点脉搏波构建数字化动态三维脉搏波图像；利用所得到的数字化动态三维脉搏波图像进行自动疾病诊断；存储原始数据及诊断结果并显示。本发明能够捕获目标范围中的除寸、关、尺三点之外的其他微小特征信号，利用深度学习模型自动抽取空间‑时间联合特征，并利用联合特征自动判断疾病类型。
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公开(公告)号：CN102678526B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201110059444.9
申请日：2011-03-14
Applicant: 南开大学
IPC: F04B43/04
Abstract: 本发明提出了一种多级扩散微流管道行波式无阀压电微泵的结构和形成方法。这种微泵的结构包括：微泵基底，微流管道和行波驱动阵列。微泵基底主要由驱动阵列卡槽、微流管道键合区、样品进口和出口组成；多级扩散微流管道的材料为PDMS，对应于每一级扩散结构，在管道上表面制作有相应的梯形突起，外形尺寸与扩散管内径相吻合，微流管道与微泵基底键合在一起形成完整的泵体；行波驱动阵列采用压电双晶片平行分布，每片压电双晶片的一端置于微流管道表面相应的梯形突起上并紧密接触，另一端固定在微泵基底上。本发明将多级扩散微流管道与行波式无阀压电微泵相结合，减小微泵管道的反向回流，提高了微泵输出流速，而且具有制作工艺简单、体积小、流量控制方便准确等特点，适合于集成微流体芯片的制造。
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公开(公告)号：CN109431463B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201811233337.1
申请日：2018-10-23
Applicant: 南开大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于中西医样本标记的深度学习中医智能诊疗系统，所述系统包括：采集患者的望、闻、问、切中医诊断信号，中医给出诊断结果进行中医标记；从西医角度采集患者的生理信息并得出诊断结果，进行西医标记；训练深度学习模型；利用已训练的深度学习模型自动诊断病症。本发明提高了自动诊断结果的可信度和可重复性；克服了由传统中医人工诊断所包含的个人主观性而造成的诊断结果可信度低，可重复性不好的缺陷；克服了传统方法难以利用传统中医诊断信息判断某些西医类病症的不足，对我国医疗水平的综合发展具有一定的积极作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111862136A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010570403.5
申请日：2020-06-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多模态核磁影像缺血性脑卒中病变分割方法。包括步骤：基于3D U-Net网络原有框架设计深度卷积神经网络1；基于3×3×3卷积层、批标准化层的基本模块；基于3×3×3卷积层和三线性插值的3D可形变卷积模块；基于3D可形变卷积模块与基本模块的级联形变模块；基于3D U-Net网络与级联形变模块构建深度卷积神经网络2；将处理好的数据输入神经网络1进行预训练；将预训练得到的权重赋予神经网络2进行训练；在像素级标签的测试集上验证分割效果。本发明提出了对于缺血性脑卒中病变分割的自动化标注方法，这将大大减小标注数据的成本，在一定程度上增强工程可操作性，辅助医生对缺血性脑卒中患者的临床诊断。
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公开(公告)号：CN106691407A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510481844.7
申请日：2015-08-05
Applicant: 南开大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种中医综合远程诊断系统，它包括数据采集子系统、信号处理子系统、计算机单元、脉搏模拟子系统以及校准子系统，所述的数据采集子系统对患者的体温、面部、舌苔、舌底、声音以及桡动脉的脉搏信号进行采集；所述的信号处理子系统对数据采集子系统采集到的数据进行处理，并通过通信网络进行传输从而实现患者与医师的远程对接，医师可根据接收到的脉搏数据通过脉搏模拟子系统施加浮、中、沉等不同压力反馈到患者手腕的桡动脉处进行切脉。本发明综合了中医望、闻、问、切四诊，不需要医师与患者面对面会诊即可真实感受到患者的身体状况，实现远程医疗，为患者的就诊提供了方便。
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公开(公告)号：CN106419864A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510481842.8
申请日：2015-08-05
Applicant: 南开大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种利用云端服务器进行中医综合诊疗的智能系统，其包括近端数据采集单元、中心控制单元和云端中医专家诊疗数据库服务器。用户通过个人云健康USBkey登录自己在该系统注册的云健康账户后，进入个人健康档案，近端数据采集单元对患者面部、舌苔、舌底以及桡动脉的脉搏信号数据进行采集，然后传输给中心控制单元，中心控制单元经过放大、补偿、滤波和A/D转换，将数字信号传输至云端服务器，数据与云端服务器中的专家数据进行对比分析，并得出诊疗结果。本发明综合采集中医诊疗所需数据，有效利用庞大的云端数据库进行诊疗，为实现云健康管理和传承祖国传统医学具有推动作用。
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公开(公告)号：CN100487137C
公开(公告)日：2009-05-13
申请号：CN200410094090.1
申请日：2004-12-30
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及一种基于片上PCR的多通道表面等离子共振影像传感器的检测方法。该传感器同时具有PCR扩增SPR检测功能。本发明的有益效果有以下四个特点：(a)可以一次完成多个样品的检测；(b)可以一次完成同一样品的不同特征的检测；c)在多通道中设置参考通道，消除非特异性响应的影响；(d)由于具备PCR扩增功能，所以可以对低浓度的生物分子进行检测。
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公开(公告)号：CN114052676A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111374218.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提出了一种中医脉搏精简阵列传感器及其全阵列脉搏信息获取算法。精简阵列传感器由一组纵向传感单元(沿桡动脉方向排列)和一组横向传感单元(垂直桡动脉方向排列)两部分组成，分别获取纵向和横向脉搏跳动强度数值及变化规律。然后根据每个时刻各传感单元感知的脉搏强度数值及其沿纵向和横向强度数值变化规律，计算获取全阵列各单元在该时刻的脉搏强度数值。这样，采用较少的传感单元即可达到获取高空间分辨率脉搏信息的目的。本发明解决了其它脉搏阵列传感器空间分辨率与传感灵敏度之间的矛盾。提供了一种成本低、工艺限制低、准确度高、实时性好、空间分辨率高、获取信息完整的脉搏采集方案。
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