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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：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：CN116271522A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211590246.X
申请日：2022-12-12
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: 本申请公开了一种经皮电刺激设备及应用方法，该设备包括控制模块、电刺激控制器以及与该电刺激控制器连接的电刺激点阵模块；该电刺激控制器与该电刺激点阵模块成对出现，且一一对应；每个该电刺激点阵模块均包括有多个电触点；该电触点适于与目标刺激物接触，以对该目标刺激物进行电刺激；每个该电刺激控制器均与该控制模块通过弹性框架连接；该弹性框架适于将该控制模块固定在该目标刺激物上；该经皮电刺激设备可以实现多点位精准自动针灸的现代化、数字化以及智能化，相对于传统针灸方法，提高了操作的便捷性与规范性。
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公开(公告)号：CN116919811A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310896646.1
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
IPC: A61H39/02 , A61H39/08 , A61H39/06 , A61B5/0532
Abstract: 本发明公开了一种针揿导航方法，属于针灸领域，通过多个深度相机获取人体的图像与位置信息，建立三维空间模型并计算穴位位置，提高穴位位置的精准度；处理器接收穴位位置信息，根据机械臂的状态量，结合运动路径规划算法与自适应阻抗控制算法，计算移动路径并控制末端执行器运动到指定穴位位置，实现高精度、高实时性的路径导航；对末端执行器治疗每个穴位的过程进行分解，并对各个部分的人工约束及自然约束进行分析，考虑各个阶段运动约束的变化，采用阻抗控制的方法，通过引入自适应项，实现末端执行器在自由空间的稳定运动并且在与人体接触时保持期望的接触力，实现治疗过程中的自适应阻抗控制。本发明还涉及实施上述方法的针揿导航系统。
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公开(公告)号：CN119832074A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411912268.2
申请日：2024-12-24
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: 本发明涉及机器识别技术领域，公开了一种应用于智能机器人的脸部穴位空间定位方法及系统，该方法包括：获取深度相机采集的脸部图像；基于脸部图像识别脸部的所有关键点位，生成关键点位图谱；其中，关键点位图谱上的每个关键点位包括对应的三维点位坐标；将目标穴位映射至关键点位图谱上，获得脸部穴位图谱；更新脸部穴位图谱；基于更新后的脸部穴位图谱，确定目标穴位的穴位法线，穴位法线用于引导智能机器人进行定向操作。本发明不仅能精确识别并定位脸部目标穴位，还能通过法线计算提供准确的操作方向，具有较高的定位准确性以及可操作性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117671375A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311684399.5
申请日：2023-12-08
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
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/30
Abstract: 本申请涉及无损测温以及信号处理技术领域，公开了超声测温方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括对于超声图像中任一目标像素，获取目标像素周围的目标邻域图像；对目标邻域图像进行组学特征提取，得到组学特征向量，组学特征向量用于指示目标邻域图像中与温度存在关联关系的特征；利用预训练的温度特征提取模型，提取目标邻域图像的温度特征向量；拼接组学特征向量与温度特征向量，得到目标邻域图像的待预测特征向量；根据参考预测特征向量与温度之间的映射关系，以及待预测特征向量与预获取的参考预测特征向量集合中参考预测特征向量的对应关系，确定待预测特征向量对应的温度也即目标像素的预测温度。提高了超声测温的准确性。
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公开(公告)号：CN120031893A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411994994.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州市中医医院
IPC: G06T7/11 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06T5/50 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本公开关于一种病灶分割方法、装置和电子设备，该方法包括确定目标对象对应的至少一个预设构型和基于至少一个预设对象中每一预设对象在至少一个预设磁共振信号下的至少一个预设磁共振图像和每一预设对象在至少一个预设磁共振信号下的至少一个预设磁共振图像对应标注图像的重叠度确定的至少一个目标磁共振信号；对至少一个目标磁共振图像进行构型识别，确定至少一个目标构型；基于至少一个目标磁共振信号和至少一个目标构型，确定至少一个目标分割模型；将至少一个目标磁共振图像输入至少一个目标分割模型分割，对得到的至少一个病灶分割图像进行加权处理，得到目标病灶分割图像。利用本公开实施例可以提升病灶分割的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119810226A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411771578.7
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T11/00 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/44 , G06V10/54
Abstract: 本发明提供基于隐表示模型的脑磁共振图像超分辨率重建方法及系统，包括步骤：获取不同层厚的各向异性脑磁共振图像，分为训练数据和测试数据；对脑磁共振图像进行预处理；对预处理后的训练数据进行处理，以生成训练样本；采用训练样本对基于隐表示模型的超分辨率重建模型进行训练；将预处理后的测试数据输入训练好的模型，进行堆叠得到三维图像，再进行平均，最终得到各向同性脑磁共振图像。本发明使用深度学习超分辨率重建方法进行不同层厚各向异性脑磁共振图像的超分辨率重建，通过设计基于隐表示模型的可学习坐标编码模块，充分利用图像特征和坐标信息间的相关性，设计了混合损失函数，提升不同层厚各向异性脑磁共振图像超分辨率重建的准确性。
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公开(公告)号：CN113052849B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110409678.5
申请日：2021-04-16
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州科技城医院
IPC: G06T7/10 , G06T3/60 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种腹部组织图像自动分割方法及系统，该方法包括以下步骤：1)构建第一训练数据集；2)利用所述第一训练数据集对3D U‑Net网络进行训练，得到腹部组织自动分割模型；3)构建用于肿瘤分割任务的第二训练数据集；4)利用所述第二训练数据集对DeepLab V3+网络进行训练，得到肿瘤自动分割模型；5)将所述腹部组织自动分割模型和肿瘤自动分割模型级联，得到腹部组织自动分割模型；6)将待分割的腹部扫描图像输入腹部组织自动分割模型，自动得到腹部组织分割图像和肿瘤分割图像。本发明的腹部组织图像自动分割方法能够对形态多变的腹部组织和肿瘤进行分割，在低对比度和边缘模糊的情况下取得良好的分割精度。
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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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