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公开(公告)号：CN115187572A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210911106.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/33 , G06T5/30 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种基于医学影像的参数获取模型训练方法及装置，包括：先基于模板医学影像的体素数量以及体素强度值，对模板医学影像进行分割获得各个模板区域，并根据模板区域的体素强度平均值及体素强度标准差确定模板区域的类别及物理性质参数；再获取各个样本医学影像，并将各个样本医学影像与各个模板区域进行匹配，确定该样本医学影像中各个类别的样本区域及物理性质参数；最后以各个类别的样本区域为样本，以其物理性质参数为标注，对参数获取模型进行训练。解决了由于训练参数获取模型需要大量的人力参与，导致训练数据获取效率较低及参数获取模型的训练效率较低的技术问题，提高训练数据的获取效率以及该参数获取模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN114373553A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111566760.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州市急救中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多标签预测模型的医疗处置措施预测系统及其应用，该系统包括：数据采集模块；预处理模块；多标签预测模型，其根据文本描述预测得到基于多标签的急救处置措施；规则鉴别模型，其根据体征参数预测得到基于规则的急救处置措施；融合模块，其将多标签预测模型和规则鉴别模型的急救处置措施预测结果进行融合，得到最终的急救处置措施。本发明以大量急救病历中的急救处置措施为先验知识构建了多标签预测模型，能够实现基于病历进行急救处置措施的预测；通过构建规则鉴别模型，能够引入医疗场景所包含的医疗规则要素，最终将规则鉴别模型与多标签预测模型的预测结果进行融合后作为预测的急救处置措施输出，拓宽了其应用场景。
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公开(公告)号：CN108272533B
公开(公告)日：2019-12-17
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：CN110236482A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910471543.4
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种一体化眼脑部视觉功能成像系统，包括：视觉刺激呈现设备，呈现包含多种刺激诱发范式的图片和视频；眼部视觉成像设备，是基于多光谱的视网膜和瞳孔成像设备；脑部视觉成像设备，是基于近红扩散相关谱技术的视觉脑皮层血流信号成像设备；协同工作站，包括成像采集控制模块和图像分析模块，用于协同控制眼部视觉成像设备和脑部视觉成像设备，并将获取到的多光谱视网膜、瞳孔图像和视觉脑皮层血流图像进行处理与分析。通过该系统能够实现眼部视网膜、瞳孔和大脑视觉皮层神经功能响应的同步记录，对多模态多参数的视觉生理信号进行联合分析，为视觉信息编解码、视觉重建机理研究、视觉神经调控定量评估受损定位等提供方法。
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公开(公告)号：CN109920555A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910128036.0
申请日：2019-02-21
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于C/S架构的远程会诊方法及系统，通过将会诊时需要的医学影像或病理图像数据压缩并上传至所述服务器集群，其他客户端重新下载并解压，并对解压后的医学影像或病理图像数据进行浏览和三维重建，避免了网页服务技术对于影像数据的二次压缩问题，保证了影像数据在会诊参与者查看时的完整性，减少了由于数据压缩造成的影像中不同人体组织间对比度下降的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109859221A
公开(公告)日：2019-06-07
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：CN107292312A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710462938.9
申请日：2017-06-19
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/40 , G06K9/4604 , G06K9/6256 , G06K2209/053
Abstract: 本发明公开一种肿瘤识别方法，包括步骤：粗分割：对CT图像依次进行器官分割和血管分割，获得去除血管的器官CT图像；构造测试样本数据集合：基于器官CT图像，依次构造动脉期、静脉期和延迟期的肿瘤区域子图集形成测试正样本数据集合、器官正常区域子图集构成测试负样本数据集合；训练肿瘤分类器：对测试样本数据集合进行特征数据提取，训练出包括肿瘤良/恶识别与分期的肿瘤分类器；待测CT图像的特征数据提取和肿瘤的识别与分期：依次对动脉期、静脉期和延迟期的待测CT图像进行特征数据提取形成待测特征数据集合，将待测特征数据集合输入肿瘤分类器进行肿瘤良/恶识别与分期。本发明可以对分割后的肿瘤进行良/恶以及分期的精确识别。
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公开(公告)号：CN103978789B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410218464.X
申请日：2014-05-22
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于3D打印的头部医学模型快速成型方法，发明内容包括：使用CT/MR多模态医学图像，快速地为头部组织/器官建立三维模型，使用3D打印方法对三维模型进行快速成型，其步骤操作包括：（1）使用多模态图像配准技术，将CT/MR图像配准到统一的空间坐标系中；（2）根据CT/MR图像提供的医学信息，提取头部的不同组织/器官；（3）为提取的组织/器官建立三维模型；（4）对三维模型进行逐层分层，得到分层后的横截面数据，并根据横截面数据进行3D打印。本发明可根据CT/MR图像对头部组织/器官进行快速、精确地建模，可有效提高头部医学模型的制作速度和精度，并可以提供定制化和个性化的头部医学模型。
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公开(公告)号：CN118762032A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410754660.2
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供基于对比学习的多模态医学图像分割方法及设备、介质，在深度学习网络输入部分采用多模态医学图像数据，通过卷积和密集卷积模块分别对两个模态的数据进行特征提取，再进行特征拼接操作，得到融合了多模态信息的高维特征，输入到分割模块得到概率图，另一方面将融合后的高维特征输入到投影头，基于体素嵌入和真实标签中的类别，选择组织边缘的体素作为样本，进行锚点采样，引入了名为记忆存储的队列来存储体素嵌入，通过体素级对比学习来增强对脑组织边缘的识别能力，从而提高脑组织分割的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117860277A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311843429.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州市立医院
Abstract: 本发明涉及医疗视频理解与识别技术领域，公开了吞咽造影参数确定方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取患者的吞咽造影的视频数据；在视频数据首帧自动获取目标点和目标区域；在视频数据播放过程中自动获取食团；在视频数据播放过程中自动追踪食团、目标点和目标区域；获取目标点的位移量；获取食团的变化信息和目标区域的变化信息；基于目标点的位移量、食团的变化信息和目标区域的变化信息，确定吞咽造影的运动学参数和时间学参数。本发明通过自动追踪食团、目标点和目标区域，根据目标点的位移量、食团的变化信息和目标区域的变化信息，确定出吞咽造影的运动学参数和时间学参数，更加准确且耗时较短。
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