公开(公告)号：CN119092101A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411209062.3

申请日：2024-08-30

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  齐国强 ,  龚方戚 ,  耿志敏 ,  苏礼贤

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种川崎病诊断系统，包括训练好的诊断模型，诊断模型中包含图像令牌化子模块、文本处理子模块、交叉模态多头自注意力模块和分类模块；图像令牌化子模块采用预训练的VQGAN模型，利用编码器对图像数据进行编码得到其在隐空间的特征，再利用码本模块对隐空间特征进行向量量化，将连续的特征空间映射到离散的向量空间，将图像数据转换为离散的图像令牌；文本处理子模块用于对文本数据进行处理，生成文本向量；交叉模态多头自注意力模块用于对拼接后的图像令牌和文本向量进行注意力权重计算，将计算得到的特征矩阵输入分类模块后得到川崎病的各分型概率。利用本发明，可以显著提升川崎病的诊断准确率和效率。

公开(公告)号：CN118014981B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410277189.2

申请日：2024-03-12

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  朱珠 ,  张峰 ,  汪云毅 ,  董刘玲 ,  刘宇 ,  顾晓玲 ,  李竞 ,  黄坚 ,  齐国强 ,  沈忱

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双层CSwin和CNN的头影标志点定位方法，包括：(1)采集头颅侧位影像数据集，标注头影标志点后划分为训练集和验证集；(2)对训练集和验证集中的头颅侧位影像进行预处理；并将头颅侧位影像中的头影标志点位置转换为二维高斯热图；(3)构建标志点定位模型，所述的标志点定位模型包括一个CNN编码器、一个双层CSwin编码器和一个解码器；(4)利用训练集对标志点定位模型进行训练，并通过验证集对训练好的模型进行验证；(5)将待定位的头颅侧位影像预处理后输入训练好的模型，预测得到头影标志点的热图；将热图转换为标志点，得到头影标志点的坐标。利用本发明，可以获得更为精准的头影标记点定位结果。

公开(公告)号：CN117455890A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311544713.X

申请日：2023-11-20

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  黄坚 ,  朱志文 ,  周海春 ,  张志诚 ,  张有健 ,  周昊天

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种基于改进集成深度学习的儿童肠套叠空气灌肠结果预测装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序，所述的计算机存储器中存储有训练好的儿童肠套叠空气灌肠结果预测模型；预测模型包含三个不同的基学习器和一个二级学习器；其中，每个基学习器之间采用动态信息传递机制；二级学习器用于整合三个基学习器的输出，并产生最终的预测结果；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待预测的透视图像输入训练好的儿童肠套叠空气灌肠结果预测模型，得到二分类预测结果。利用本发明，可以实现对空气灌肠结果更稳定、更平衡、更准确的预测。

公开(公告)号：CN116258697B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310150365.1

申请日：2023-02-22

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  李竞 ,  郑惠文 ,  沈忱 ,  齐国强

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于粗标注的儿童皮肤病图像自动分类装置和方法，对获取的儿童皮肤病图像进行病灶区域的粗标注后，对粗标注的病灶区域进行预处理以建立掩码蒙版标注图像；构建包括U‑Net、纹理特征提取模块、颜色特征提取模块、形状特征提取模块、第一相关分析模块、第二相关分析模块以及特征融合和分类模块的分类模型，利用掩码蒙版标注图像对分类模型进行监督学习，以优化分类模型的参数；利用参数优化的分类模型进行儿童皮肤病图像自动分类。该装置和方法基于粗标注构建能够顾准确自动分

公开(公告)号：CN109730720B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN201910016666.9

申请日：2019-01-08

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  舒强 ,  徐玮泽 ,  叶菁菁

IPC: A61B8/00

Abstract: 本发明涉及医疗领域，提供了一种用于辅助诊断的移动应用系统、工作方法及设备。移动应用系统，包括输入端和后台系统；输入端包括医生端、患者端；端包括B超输入模块；患者端包括患者信息输入模块、阴性诊断结果模块、阳性结果诊断模块；医生端包括患者信息接收模块、医生信息输入模块以及诊断结果输入模块；后台系统包括医患连接模块、B超图片处理模块、图片识别模块以及诊断结果判断模块。患者和医生基于网络平台，使用本发明将B超后上传到本发明中的APP或小程序上，系统可自动识别B超图片或医助上传识别结果，可大大减少医生的工作量，合理分配医疗资源；此外，患者处于偏远地区也可接受专业医师的治疗，打破了医疗行业的地域限制。

公开(公告)号：CN114913169B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202210655628.X

申请日：2022-06-10

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  齐国强 ,  李竞 ,  刘智聪 ,  赖登明 ,  舒强

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  A61B6/00

Abstract: 本发明公开了一种新生儿坏死性小肠结肠炎筛查系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，所述计算机存储器中存有训练好的新生儿坏死性小肠结肠炎筛查模型；所述的新生儿坏死性小肠结肠炎筛查模型基于改进的DenseNet神经网络模型，在原始DenseNet的框架基础上引入PReLU激活函数以及ECA注意力机制；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待筛查的腹部平片数据进行预处理，然后输入训练好的新生儿坏死性小肠结肠炎筛查模型，得到是否患有坏死性小肠结肠炎的筛查结果。利用本发明，可以提高新生儿坏死性小肠结肠炎的诊断准确率，从而尽快向患儿提供优质医疗救助。

公开(公告)号：CN114343579A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210004675.8

申请日：2022-01-05

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  齐国强 ,  李竞 ,  周莲娟 ,  黄坚 ,  沈忱 ,  朱珠 ,  段梦宇 ,  徐亚滨

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种患儿医源性皮肤损伤自动评估手持装置，包括手柄、底座和检测头；底座内设有电池模块、图像处理模块、智能推荐模块和数据库模块；手柄内设有5G传输模块和控制开关；检测头上设有CCD扫描器、触屏显示屏和高清摄像头；图像处理模块的输入端与高清摄像头连接，接收来自高清摄像头传来的图像数据并进行分类分级；图像处理模块的输出端与智能推荐模块连接，将分类分级的结果传入智能推荐模块；所述的智能推荐模块连接数据库模块，用于从数据库模块中调取分类分级处治方案。利用本发明，可以实现对NICU中新生儿医源性皮肤损伤的损伤类型判断以及损伤程度鉴定，并根据判断鉴定结果推荐相应的处治意见。

公开(公告)号：CN108056786B

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN201711296094.1

申请日：2017-12-08

Applicant: 浙江大学 ,  杭州依图医疗技术有限公司

Inventor： 傅君芬 ,  倪浩 ,  赖灿 ,  郑永升 ,  俞刚

IPC: A61B6/00

Abstract: 本发明提供基于深度学习的检测受检者的骨龄的方法和装置，该方法包括：输入步骤，输入受检者的手的X光图片以及受检者的性别；获取步骤，从X光图片中获取手上的每块骨骼对应的多个关键点；提取步骤，从X光图片中提取出部分骨骼各自的初始图片；矫正步骤，对部分骨骼中的每块骨骼的初始图片进行矫正，以获得部分骨骼各自的矫正图片；第一确定步骤，确定部分骨骼中的每块骨骼的生长阶段信息，并在多块骨骼中不包括腕骨的情况下，确定腕骨的生长阶段信息；第二确定步骤，根据部分骨骼中的每块骨骼的生长阶段信息，或者根据部分骨骼中的每块骨骼的生长阶段信息和腕骨的生长阶段信息，确定受检者的骨龄。

公开(公告)号：CN119273596A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411284751.0

申请日：2024-09-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  黄坚 ,  虞念成 ,  吴芳

IPC: G06T5/80 ,  A61B5/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06T7/90 ,  G06T7/00 ,  G16H20/90 ,  G16H30/20 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的儿童中医舌诊图像色彩自动校正方法及系统，包括：(1)拍摄包含色彩标准卡的舌诊图像，收集色彩标准卡基准图像；(2)构建改进的GAN模型，包含生成器和判别器；生成器在训练过程中，负责接收一个随机噪声向量作为输入，并生成一个与色彩校正后的舌诊图像相似的图像；判别器负责接收生成器生成的舌诊图像，并将图中的色彩标准卡与色彩标准卡基准图像进行对比，用于区分真实色彩的舌诊图像和色彩校正后的舌诊图像；(3)对GAN模型进行训练；(4)将待校正的包含色彩标准卡的舌诊图像输入生成器中，输出校正后的舌诊图像。利用本发明，可以对舌诊图像进行色彩校正，生成如实际肉眼所见的舌诊图像色彩。

公开(公告)号：CN119153072A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411284749.3

申请日：2024-09-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  齐国强 ,  刘兰 ,  陈正 ,  林慧佳 ,  苏礼贤

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G16H20/40 ,  G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种新生儿坏死性小肠结肠炎诊断系统，包括NEC诊断模型；NEC诊断模型以DenseNet为基础，并引入坐标注意力子模块来提高目标区域定位和识别的准确性；模型训练过程中引入自回归预训练和迁移学习策略；自回归预训练通过将图像分割成多个连续的图像块，利用DenseNet的高效特征传递能力，逐块提取特征，使模型能够学习和预测图像中的下一个图像块的内容，从而深入挖掘图像数据中的上下文信息和空间关系；计算机处理器执行计算机程序时实现以下步骤：将新生儿的腹部X射线图像输入训练好的NEC诊断模型中，得到非NEC、NEC保守治疗以及NEC手术治疗的三分类结果。利用本发明，可以实现更精准的病变识别和分类，实现对NEC的早期诊断，并确定手术干预的最佳时机。