一种基于混合现实的纠错辅助系统

    公开(公告)号:CN115631840A

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN202211375916.6

    申请日:2022-11-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合现实的纠错辅助系统,本发明涉及混合现实技术领域。该基于混合现实的纠错辅助系统,通过第一次评估模块、第二次评估模块、第三次评估模块和第N次评估模块在组织结构上不同的位置提取十组数据信息,记录延展模块将第一记录模块、第二记录模块、第三记录模块和第N记录模块内部的数据与CT和核磁共振显示的数据,并将数据传入概率计算模块的内部,概率计算模块计算错误次数与第一记录模块、第二记录模块、第三记录模块和第N记录模块记录总数的比值,这样可以通过记录延展模块让记录的数据与CT和核磁共振显示的数据进行对比,并让概率计算模块计算数据的错误率,从而提高组织结构评估的效率。

    一种基于目标检测模型的腹腔镜手术器械识别方法及装置

    公开(公告)号:CN113887545B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111482896.8

    申请日:2021-12-07

    Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测模型的腹腔镜手术器械识别方法及装置。方法包括:提取输入图像的特征图;对特征图进行特定方向维度的特征增强,得到相应方向上特征增强的增强注意力权重,特定方向维度由待识别的目标外形确定;基于增强注意力权重和输入图像的特征图进行目标检测,得到所述输入图像中包含的器械信息及相应的标识。本发明能够对输入图像的特征图进行与待识别目标相契合的方向维度的注意力增强,进而进行目标检测,从而得到更加准确的识别结果,即能够从采集到的图像对应的注意力增强的特征图中准确地识别出所有操作器械,同时提升了识别出的操作器械的器械信息的识别结果,从而提高了操作过程中对于操作器械进行识别的准确率。

    VB12靶向型西地那非纳米药物的合成方法及应用

    公开(公告)号:CN111467322B

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202010269138.7

    申请日:2020-04-08

    Abstract: 本发明公开了VB12靶向型西地那非纳米药物的合成方法及应用,合成方法包括将丝胶蛋白与VB12混合于无水溶剂A中,加入CDI和DMAP催化,反应制备VB12靶向型丝胶蛋白;将得到的VB12靶向型丝胶蛋白与α‑氨基酸‑N‑羧基环内酸酐混合溶解在的无水溶剂B中,充分反应;加入西地那非,充分反应后将混合溶液装入透析袋中,得到所述VB12靶向型西地那非纳米药物。本发明所需原料廉价,操作方便,工艺简单,高效实用,可以在温和的条件下将VB12偶联到纳米药物载体上。得到的VB12靶向型西地那非纳米药物,性质稳定,具有高度生物组织相容性,可在水溶液中分散良好,同时具有肿瘤靶向性,可被肿瘤细胞快速摄取,具有更高效、安全的免疫治疗增敏效果。

    基于目标检测模型的腹腔镜手术组织器官识别方法及装置

    公开(公告)号:CN113902983A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111471854.4

    申请日:2021-12-06

    Abstract: 本发明的实施方式提供了基于目标检测模型的腹腔镜手术组织器官识别方法及装置。该方法包括:提取输入图像的第一特征图;对所述第一特征图进行局部信息静态建模和上下文信息动态建模,获取局部上下文信息增强的增强特征图;基于所述增强特征图进行目标检测,得到所述输入图像中包含的器官信息及相应的标识。本发明能够对输入图像提取特征图,并通过对特征图进行局部信息静态建模和上下文信息动态建模的方式对特征图的上下文信息进行增强,以使对增强后的特征图进行目标检测,可以得到更加准确的检测结果,可见,在手术操作过程中,通过上述方式进行目标检测,可以提高识别输入图像中形状变化较大的器官对应的信息的准确率。

    一种基于目标检测模型的腹腔镜手术器械识别方法及装置

    公开(公告)号:CN113887545A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111482896.8

    申请日:2021-12-07

    Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测模型的腹腔镜手术器械识别方法及装置。方法包括:提取输入图像的特征图;对特征图进行特定方向维度的特征增强,得到相应方向上特征增强的增强注意力权重,特定方向维度由待识别的目标外形确定;基于增强注意力权重和输入图像的特征图进行目标检测,得到所述输入图像中包含的器械信息及相应的标识。本发明能够对输入图像的特征图进行与待识别目标相契合的方向维度的注意力增强,进而进行目标检测,从而得到更加准确的识别结果,即能够从采集到的图像对应的注意力增强的特征图中准确地识别出所有操作器械,同时提升了识别出的操作器械的器械信息的识别结果,从而提高了操作过程中对于操作器械进行识别的准确率。

    基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测系统及方法

    公开(公告)号:CN112071418A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010455571.X

    申请日:2020-05-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测系统,该系统包括增强CT影像输入模块、增强CT影像预处理模块、特征提取模块、数据处理模块和预测及结果输出模块。本发明又公开了一种基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测方法,包括:输入增强CT影像;图像化处理;人工选择图像,并人工标记图像特征;识别被标记的图像特征;提取出三组特征数据组;回归分析及评分;对评分数值定性分析及预测结果输出。本发明提高了胃癌腹膜转移的术前预测能力及预测准确率,具有无创、直观、易于操作的优点,在术前为临床医生提供更多、更为准确的决策信息,为是否开展手术以及术前制定精准的治疗方案提供了更高效的支持。

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