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公开(公告)号：CN111310611B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010075316.2
申请日：2020-01-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供细胞视野图的检测方法及存储介质，所述细胞视野图的检测方法包括获取步骤、训练步骤以及分类步骤。将使用了端到端的检测网络和分类网络组合的级联网络进行训练，将检测网络的反映的视野图级别的异常的特征信息整合到分类网络当中，避免该信息的流失。两个网络同时训练，使得检测网络和分类网络相互监督，互相促进，保证分类精度的同时降低了异常区域的检出假阳性。
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公开(公告)号：CN113516603B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110888924.X
申请日：2021-08-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于空间融合的磁共振图像多模态重建方法及存储介质。该基于空间融合的磁共振图像多模态重建方法包括：建立空间对齐网络步骤，获取形变场步骤，获取对齐后的全采样参考图像步骤，以及获取全采样目标图像步骤。本申请利用平滑损失函数、重建损失函数和配准损失函数，同步更新空间对齐网络和图像重建网络；在将不同模态的欠采样目标图像和全采样参考图像输入图像重建网络之前，使用空间对齐网络将全采样参考图像向欠采样目标图像对齐，从而使图像重建网络有效利用全采样参考图像与欠采样目标图像之间的相关性，完成全采样目标图像的重建，提高目标图像的质量。
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公开(公告)号：CN113516603A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110888924.X
申请日：2021-08-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于空间融合的磁共振图像多模态重建方法及存储介质。该基于空间融合的磁共振图像多模态重建方法包括：建立空间对齐网络步骤，获取形变场步骤，获取对齐后的全采样参考图像步骤，以及获取全采样目标图像步骤。本申请利用平滑损失函数、重建损失函数和配准损失函数，同步更新空间对齐网络和图像重建网络；在将不同模态的欠采样目标图像和全采样参考图像输入图像重建网络之前，使用空间对齐网络将全采样参考图像向欠采样目标图像对齐，从而使图像重建网络有效利用全采样参考图像与欠采样目标图像之间的相关性，完成全采样目标图像的重建，提高目标图像的质量。
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公开(公告)号：CN108784705B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201810524306.5
申请日：2018-05-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/107
Abstract: 本发明公开了一种关节图像高性能分析方法，包括以下步骤：软骨图像获取步骤、二值图像获取步骤、软骨内外层表面初始化，快速卷积求解拉普拉斯方程，快速距离转换；所述图像为软骨分割结果的二值图像；在软骨内外层表面初始化过程中，需要软骨对应软骨下骨分割结果图像提供位置参考信息。本发明可以应用在软骨分割结果的二值图像的处理上，例如可以通过对膝关节序列磁共振图像软骨分割结果进行分析，对骨关节炎病程中软骨的厚度变化分析提供辅助信息。软骨的结构和功能变化是骨关节炎临床诊断的重要特征。关于膝关节软骨厚度精准的计算，对于骨关节炎的治疗和诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108305245A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201711480587.0
申请日：2017-12-29
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
Abstract: 本发明公开了一种图像数据分析方法，包括以下步骤图像及图像数据获取步骤，用以获取图像中选定的特征区域以及所述特征区域的特征数据；所述图像包括测试图像和训练图像；所述训练图像被分成两个以上组别，同一组别的训练图像标识有相同的组别标签；数据模型建立及交叉验证步骤，用以根据所述训练图像中的特征数据和组别标签的映射关系构建数据模型，以及根据所述训练图像中的特征数据对所述数据模型进行至少一次交叉验证处理；测试图像组别判定，用以利用所述测试图像的特征数据及所述数据模型获取所述测试图像的组别标签。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103916002A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410123022.7
申请日：2014-03-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: H02M1/42
CPC classification number: Y02B70/126 , Y02P80/112
Abstract: 本发明提供了一种共阳极半桥功率因数校正电路，包括第一斩波单元和第二斩波单元，其中：第一斩波单元用以完成电网电压正半周中单位功率因数单相AC-DC变换，并输出稳定的直流电压；第二斩波单元用以完成电网电压负半周中单位功率因数单相AC-DC变换，并输出稳定的直流电压；第一斩波单元和第二斩波单元按照完整电网电压负半周或正半周分时工作，待机时用于散热。本发明所述的一种共阳极半桥功率因数校正电路能够实现单相功率因数校正，具有电路结构简单、支持较大功率输出、总体成本节约等优点。
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公开(公告)号：CN112634193A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011065536.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种图像异常检测方法及存储介质，本发明通过采用的深度学习算法，通过对心脏疾病图片进行数据采集，接着进行特征提取，并通过海量的图片数据进行模型的训练，最后搭建好数据模型。本发明还可以通过对测试的图片影像进行对搭建好的数据模型进行验证，并可以通过自反馈对数据模型进行不断的优化，将医学影像的预测率提高。本发明最后可以集成到医院系统中，可以进行同步批量处理，为医院工作人员提供帮助，可以提高工作效率。
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公开(公告)号：CN111291667A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010075129.4
申请日：2020-01-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种细胞视野图的异常检测方法及存储介质，所述细胞视野图的异常检测方法包括获取步骤、叠加步骤、模型学习步骤以及迭代步骤。本发明针对单张的细胞视野图，利用特征网络生成的标记框的先验信息。在标记框内的信息是影响整个细胞视野图分类判断的依据。结合标记框的信息，对细胞视野图进行分类。本发明将先验信息作为除了图像本身的额外输入，将原先的图像三通道输入叠加成四通道的输入。输入到分类模型里面。输出图像的分类结果，并且产生对应的注意力图，以此达到训练模型，完成分类任务并且优化检测的结果。
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公开(公告)号：CN108784705A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810524306.5
申请日：2018-05-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/107
CPC classification number: A61B5/1075 , A61B5/1079 , A61B5/7271
Abstract: 本发明公开了一种关节图像高性能分析方法，包括以下步骤：软骨图像获取步骤、二值图像获取步骤、软骨内外层表面初始化，快速卷积求解拉普拉斯方程，快速距离转换；所述图像为软骨分割结果的二值图像；在软骨内外层表面初始化过程中，需要软骨对应软骨下骨分割结果图像提供位置参考信息。本发明可以应用在软骨分割结果的二值图像的处理上，例如可以通过对膝关节序列磁共振图像软骨分割结果进行分析，对骨关节炎病程中软骨的厚度变化分析提供辅助信息。软骨的结构和功能变化是骨关节炎临床诊断的重要特征。关于膝关节软骨厚度精准的计算，对于骨关节炎的治疗和诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118845449A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410920579.7
申请日：2024-07-10
Inventor： 王乾
IPC: A61H33/06
Abstract: 本发明公开了一种病患治疗设备以及方法，包括：支撑加热箱以及按摩床，本发明涉及泌尿科技术领域,通过精确的控制设备，如电加热杆、电磁铁、研磨驱动机等，能够实现对中药熬制、研磨等过程的精确控制，从而确保中药成分的高效提取和节能操作；通过高温加热和挤压研磨等物理手段，能够破坏中药的细胞壁，释放其中的活性成分，提高这些成分在制备药物或补品时的利用率；挤压研磨过程可以改善中药的膨化率和水溶性指数，使其更易于在制备过程中混合和溶解，从而提高其生物利用度和治疗效果；整个设备高度自动化，减少了人工操作的依赖，降低了人为错误的可能性，提高了工作效率和产品质量。
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