一种手术成像系统
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117695025A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311831447.9

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本申请提供了一种手术成像系统,其包括:照明装置、图像获取装置、控制器、处理器和显示器;照明装置的照明单元包括照明组件和第一偏振器;图像获取装置的可见光成像单元包括筒镜组件、第二偏振器、第一光电转换器;在出现过曝时,所述控制器可以控制至少部分所述第一偏振器和/或所述第二偏振器以帧率f的至少两倍频率插入光路,实现所述光路在是否有效接入偏振器的两种状态下交替在所述第一光电转换器上成像;本申请通过控制器控制偏振器接入光路的状态,同时采集了过曝图像和未过曝图像,并通过处理器进行图像处理得到无过曝、无亮度衰减的融合图像,提升了手术成像质量。

    一种治疗光纤和包含该治疗光纤的激光热疗系统

    公开(公告)号:CN114288017B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202111663875.6

    申请日:2021-12-31

    Inventor: 贾旺 薛湛 管修东

    Abstract: 本发明提供了一种治疗光纤和包含该治疗光纤的激光热疗系统,该治疗光纤包括:导光光纤、测温结构和治疗端头,测温结构可以用于测量温度;导光光纤包括纤芯,第一包层,第二包层,第一包层的折射率小于纤芯,第二包层的折射率小于第一包层,纤芯可以传输测温光,所述第一包层可以治疗光,所述治疗端头可以改变至少一部分光线出射的方向。

    一种手术导航系统、手术机器人系统及注册方法

    公开(公告)号:CN117372661A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311666767.3

    申请日:2023-12-07

    Abstract: 本发明提供一种手术导航系统、手术机器人系统及注册方法,该方法包括:获取医学影像模型中的m个注册标记点的编号;获取世界坐标系下的n个注册标记点;从模型坐标系及所述世界坐标系下的注册标记点中分别选出k个进行配对,计算各配对关系下的变换矩阵及注册标记点误差;根据各配对关系下的注册标记点误差,确定正确的点对配对关系。本发明在模型坐标系与世界坐标系中分别按所有的可能性选出部分注册标记点进行配对,计算变换矩阵及相应的注册标记点误差,并通过比较注册标记点误差自动、快捷地确定了正确的点对配对关系,无需与医学模型中的注册标记点一一对应地寻找、采集标记点,减轻了医生的工作负担,提升了注册操作的效率。

    一种混合现实增强显示方法及系统

    公开(公告)号:CN116823898A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310778883.8

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明提供一种混合现实增强显示方法及系统,该方法包括:注册,将点云采集模块与三维模型统一到同一坐标系;根据同一坐标系下的点云采集模块和三维模型,生成对应于相机视角的待显示图像;将待显示图像与相机采集的实景图像通过显示模块叠加显示。本发明通过点云采集模块快捷、高精度地采集了目标对象的三维点云,结合三维模型生成对应于待显示内容(例如,穿刺点、解剖线、肿瘤、血管、脑区等)的待显示图像,并通过显示模块将待显示图像与相机拍摄的目标对象的实景图像叠加显示,提升了信息密度,便于医生直观地理解待显示内容在目标对象上的位置,提升了研讨、教学、手术规划、手术导航的效率和精度。

    一种消融计算方法及消融计算系统

    公开(公告)号:CN116324459A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202280006671.1

    申请日:2022-02-08

    Abstract: 一种消融计算方法及消融计算系统,该消融计算方法包括:使用含有i个不同回波时间的梯度回波序列对待测目标进行扫描,得到与回波时间对应的相位图,i为大于或等于2的正整数(S101);选取至少两组对应不同回波时间的相位图获得对应的温度差图(S102);根据温度差图获得温度图(S103);根据温度图计算消融情况(S104);消融计算系统包括能够执行消融计算方法的消融计算模块。

    一种基于神经网络的脑影像分割方法及装置

    公开(公告)号:CN115861332A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202210983785.3

    申请日:2022-08-17

    Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的脑影像分割方法及装置,该方法包括:将第一脑影像切分为多个子块;其中,所述第一脑影像是标准脑空间下的三维脑影像;将所述第一脑影像的每一子块输入相应的卷积神经网络模型,得到子块相应的脑区分割结果;将所述第一脑影像的多个子块的脑区分割结果进行融合,得到所述第一脑影像的脑区分割结果。本发明通过将第一脑影像分块,使得每一卷积神经网络可以对相应子块进行针对性的精准分割,并且由于子块的体积较小,所需的卷积神经网络的层数较少,分割耗时较少;通过将第一脑影像的多个子块的分割结果进行融合,准确地得到了第一脑影像的整体分割结果,实现了脑影像的高效、精确分割。

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