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公开(公告)号:CN112561894B
公开(公告)日:2023-11-28
申请号:CN202011526316.6
申请日:2020-12-22
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G16H15/00 , G16H10/60 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F40/186
Abstract: 本发明公开了一种针对CT图像的电子病历智能生成方法,包括以下步骤:1)将所有的报告语句分类为描述性语句和诊断性语句;2)构建肺部CT图像分割模型;3)构建每个部位Pi所需的描述性语句、诊断性语句的集合Qi;4)构建分类模型V;5)构建检测模型W;6)针对待检测的肺部CT图像,通过分类模型V生成诊断性语句,通过分类模型W生成描述性语句;7)汇总步骤6)得到的所有诊断性语句、描述性语句,生成肺部CT图像的电子病历。本发明可以针对肺部CT图像自动生成电子病历,能够减轻医师工作量,降低报告缺失信息的风险,可提供规范、准确、信息全面的电子病历,能提高工作效率,具有很好的应用前景。
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公开(公告)号:CN116942509A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310895204.5
申请日:2023-07-20
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 南京市中医院
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段光学定位的体表自动寻穴方法,属于针灸领域,通过全局相机进行肢体定位、获取待针灸的肢体上的关键点位置、对待针灸的肢体上的穴位粗定位、对待针灸的肢体上的穴位精确定位等步骤,采用全局相机和局部相机相结合,开发基于体表纹理与光流预测方法下的高精度穴位实时定位跟踪方法,解决高精度的体表穴位定位和因体动带来的实时目标跟踪困难问题,实现可以精准、实时、动态对准的三维人体自动寻穴。
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公开(公告)号:CN115829986A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211610437.8
申请日:2022-12-14
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 济南国科医工科技发展有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积重参数化的医学图像分割方法、系统及设备,该方法包括以下步骤:S1、采集多模态医学图像;S2、对多模态医学图像进行预处理,构建训练数据集;S3、构建基于卷积重参数化的医学图像分割模型;S4、采用训练数据集对医学图像分割模型进行训练;S5、将待分割的医学图像输入训练好的医学图像分割模型中,得到分割结果。本发明提供的基于卷积重参数化的医学图像分割方法及系统,可以增强分割网络模型中卷积核的骨架参数,从而提高分割网络的表达能力。本发明能够帮助提升胶质瘤分割的准确性,在胶质瘤形态学分析、高低级别鉴定和预后评估方面具有潜在的应用价值。
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公开(公告)号:CN115797451A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202211618509.3
申请日:2022-12-15
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 南京市中医院
Abstract: 本申请是一种穴位识别方法,具体涉及自动识别技术领域。所述方法包括:获取人体表面三维重建数据;对人体表面三维重建数据进行分类识别,获取人体区域分类数据;将人体区域分类数据与虚拟人体穴位数据进行位姿配准,并在人体表面三维重建数据中映射穴位位置;虚拟人体穴位数据根据人体穴位模型预先建立;将人体表面三维重建数据对应的图像以及穴位位置显示在显示设备中。基于上述方案,简化了穴位识别难度。
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公开(公告)号:CN115731176A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211435875.5
申请日:2022-11-16
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州大学附属儿童医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/77 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于人机特征融合的胶质瘤智能分级方法、系统及设备,该方法包括以下步骤:S1、获取胶质瘤患者的多序列磁共振图像;S2、对多序列磁共振图像进行预处理;S3、进行影像组学特征提取和临床专家评分特征提取;S4、进行特征选择与特征融合;S5、将融合特征输入机器学习分类模型中,得到胶质瘤图像分级结果。本发明利用机器学习分类模型通过影像组学特征和临床专家评分特征的融合特征进行胶质瘤图像的智能分级,可将专家的知识和经验融入分类模型中,能够提升胶质瘤自动分级的准确性,在胶质瘤无创分析、治疗方案制定和预后评估方面具有潜在的应用价值。
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公开(公告)号:CN109345523B
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN201811118372.9
申请日:2018-09-21
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种表面缺陷检测和三维建模方法,包括以下步骤:1)原始表面点云数据采集,2)原始缺陷点云数据缺陷分割,得到无缺陷部位和缺陷部位;3)无缺陷部位配准,获取缺陷模型;4)缺陷模型顶部分割;5)缺陷模型顶部杂散点滤波;6)缺陷模型平滑;7)曲面建模,将点云缺陷模型进行表面重建,得到缺陷区域的曲面模型。本发明的表面缺陷检测和三维建模方法,能实现待检测物体表面缺陷的自动检测和三维模型自动构建。可用于实现工业表面自动化修复,可以应用于人体表面皮肤组织损伤部位建模,为皮肤三维打印提供三维模型。
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公开(公告)号:CN113893033A
公开(公告)日:2022-01-07
申请号:CN202110750575.5
申请日:2021-07-01
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 丽水市中心医院
Abstract: 本发明提供一种肺部经皮穿刺导航方法,包括输入目标患者的肺部静态影像数据,采用影像分割方法,得到皮肤及各组织的三维表面模型;以三维表面模型建立物理模型,仿真呼吸过程中的皮肤及各组织的运动轨迹;将仿真的运动轨迹与实时患者呼吸场景进行匹配,进行皮肤及各组织的联动实时虚实融合显示。本发明在仅有静态CT影像数据的情况下,仿真呼吸过程中的皮肤及各组织的运动轨迹;并与实际患者的呼吸位置相匹配,显示于真实的位置;在CT影像中皮肤表面模型与实际皮肤表面匹配时,生成提醒穿刺的信息,提高了肿瘤穿刺的精度;本发明将模拟皮肤、肿瘤及其他各组织的动态运动轨迹与实际呼吸状联动进行显示,有助于医生进行高效率、高准确性的穿刺。
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公开(公告)号:CN113763441A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202110984076.2
申请日:2021-08-25
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种无监督学习的医学图像配准方法及系统,该方法包括以下步骤:1)构建深度学习配准网络,其包括空间自注意力配准网络和多分辨率图像配准网络;2)将固定图像F和待配准的浮动图像M输入深度学习配准网络中,得到F和M之间的形变场3)基于形变场采用三线性插值对M进行空间变换,得到最终的配准结果将与F的结构信息相似测度、平滑约束项和雅可比负值折叠罚项共同作为深度学习配准网络的损失函数L来引导网络参数的优化。本发明无需预先准备的分割标签或形变场标签,可对不同模态中的大形变区域得到较好的配准精度,且本发明的配准速度快、可达到实时性效果。
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公开(公告)号:CN109984843B
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN201910212954.1
申请日:2019-03-20
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种骨折闭合复位导航系统及方法,该系统包括磁定位仪模块和计算机软件模块;所述磁定位仪模块包括磁定位仪传感器、跟踪源、探针;所述计算机软件模块包括:三维重建模块、坐标统一模块和骨折复位导航模块。本发明通过磁定位仪实时获取空间位置,减少了医生和患者接受X光照射次数,降低了医患损伤;本发明通过磁定位仪实时采集断骨的空间数据并实时移动计算机软件模块中渲染出的三维骨折模型,可以实时监控断骨位置,复位导航显示更直观;本发明能充分结合医学图像信息、空间定位技术及三维可视化技术,能提高复位精度与效率。
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公开(公告)号:CN107274389B
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN201710379450.X
申请日:2017-05-25
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于CT三维序列图像的股骨和髋臼解剖参数获取方法,包括步骤:获取具有股骨和髋臼的CT三维序列图像;股骨与髋臼的分割:对CT三维序列图像依次进行粗分割、分离以及精确分割,获得股骨精确分割图像和髋臼精确分割图像;股骨解剖参数计算:根据股骨精确分割图像,构造股骨表面的三角网格表面模型,计算股骨直径参数、髓腔内径参数以及股骨头的球面拟合参数;髋臼解剖参数计算:选择髋臼精确分割图像构造髋臼表面三角网格表面模型的表面若干点,计算髋臼的前后径。本发明直接对CT三维序列图像进行处理,快速、自动地实现股骨和髋臼精确分割及解剖参数获取,辅助人工骨头假体的个性化设计与建模。
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