-
公开(公告)号：CN112022343B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010906360.3
申请日：2020-09-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京航空航天大学
IPC: A61B18/20 , A61B34/00 , A61B34/10 , A61B34/30 , B25J9/16 , B25J11/00 , G06K9/62 , G06T7/80 , G06T17/00 , G16H20/40 , G16H40/63 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种智能激光去斑系统，包括机器人、去斑自动控制单元、激光发生器；去斑轨迹规划单元用于采集人脸图像，建立人脸三维形状与颜色信息，规划激光发生器发射端运行轨迹；激光发生器用于产生激光，并通过激光发射端发送；机器人根据激光发射端运行轨迹、运行参数，执行去斑动作。本申请通过采集人脸图像，建立人脸三维形状与颜色信息，规划激光发生器发射端运行轨迹，经过坐标变换，将发射端运行轨迹转换为机器人机械臂各关节的运行轨迹，控制机器人机械臂末端运行，进行激光扫描，保证了去斑面积的全覆盖，提高去斑效率，缩短去斑医疗时间。
-
公开(公告)号：CN112022342B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010905079.8
申请日：2020-09-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种智能激光去斑自动控制系统，包括人脸图像采集子系统、建立人脸三维形状子系统、规划轨迹子系统、控制子系统；人脸图像采集子系统用于采集人脸图像；根据采集到的人脸图像信息，建立人脸三维形状与颜色信息；规划轨迹子系统根据人脸三维形状与颜色信息，规划激光发光点运行轨迹；控制子系统根据激光发光点运行轨迹、运行参数，控制激光发光点运行。本申请通过采集人脸图像，建立人脸三维形状与颜色信息，规划激光发光点运行轨迹，根据激光发光点运行轨迹、运行参数，控制激光发光点运行，保证了去斑位置的全覆盖，保证每一个斑点都能够被扫描到，提高去斑效果。
-
公开(公告)号：CN112022342A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010905079.8
申请日：2020-09-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种智能激光去斑自动控制系统，包括人脸图像采集子系统、建立人脸三维形状子系统、规划轨迹子系统、控制子系统；人脸图像采集子系统用于采集人脸图像；根据采集到的人脸图像信息，建立人脸三维形状与颜色信息；规划轨迹子系统根据人脸三维形状与颜色信息，规划激光发光点运行轨迹；控制子系统根据激光发光点运行轨迹、运行参数，控制激光发光点运行。本申请通过采集人脸图像，建立人脸三维形状与颜色信息，规划激光发光点运行轨迹，根据激光发光点运行轨迹、运行参数，控制激光发光点运行，保证了去斑位置的全覆盖，保证每一个斑点都能够被扫描到，提高去斑效果。
-
公开(公告)号：CN112022343A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010906360.3
申请日：2020-09-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京航空航天大学
IPC: A61B18/20 , A61B34/00 , A61B34/10 , A61B34/30 , B25J9/16 , B25J11/00 , G06K9/62 , G06T7/80 , G06T17/00 , G16H20/40 , G16H40/63
Abstract: 本发明公开了一种智能激光去斑系统，包括机器人、去斑自动控制单元、激光发生器；去斑轨迹规划单元用于采集人脸图像，建立人脸三维形状与颜色信息，规划激光发生器发射端运行轨迹；激光发生器用于产生激光，并通过激光发射端发送；机器人根据激光发射端运行轨迹、运行参数，执行去斑动作。本申请通过采集人脸图像，建立人脸三维形状与颜色信息，规划激光发生器发射端运行轨迹，经过坐标变换，将发射端运行轨迹转换为机器人机械臂各关节的运行轨迹，控制机器人机械臂末端运行，进行激光扫描，保证了去斑面积的全覆盖，提高去斑效率，缩短去斑医疗时间。
-
公开(公告)号：CN213217590U
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202021881289.X
申请日：2020-09-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京航空航天大学
Abstract: 本申请涉及一种激光治疗机器人，属于医疗器械领域，包括控制主机、机械臂、安装于机械臂上的激光治疗头以及激光发生器，所述激光治疗头通过激光能量传输线与激光发生器相连，所述机械臂远离控制主机的一端设置有固定座，所述固定座上设置有夹持机构，所述激光治疗头通过所述夹持机构夹持固定在所述固定座上，所述激光能量传输线穿过所述固定座，所述激光能量传输线与激光治疗头相连的一端设置有盘绕呈螺旋状的伸缩段。本申请能够根据实际情况在手动操作与自动操作之间进行切换。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN212825422U
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202021881247.6
申请日：2020-09-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京航空航天大学
Abstract: 本申请涉及一种激光治疗器与机械臂的连接结构，属于医疗器械领域，所述机械臂上设置有固定套，所述固定套包括主体段和夹持段，所述夹持段位于主体段远离机械臂的一端，所述夹持段远离主体段的一端向靠近主体段的一端直径逐渐减小，所述夹持段上设置有若干沿着夹持段的圆周方向间隔设置的一端开口一端封闭的豁口，通过所述豁口从而使夹持段上形成若干弹性的夹持片，所述激光治疗器的尾端能够插入到所述夹持段的内部，所述主体段上设置有向夹持段方向靠近从而推动所述夹持片将所述激光治疗器的尾端进行夹持固定的锁件，所述锁件与主体段之间螺纹相连。本申请便于维修人员将激光治疗器从机械臂上拆卸下来。
-
公开(公告)号：CN109907827A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910305289.0
申请日：2019-04-16
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了一种下颌角截骨术的手术导航系统，包括以下步骤：S1、基于多任务卷积神经网络，根据既往下颌角截骨手术患者的相关资料，建立截骨面预测模型学习版，用新入组下颌角截骨手术患者的相关资料进行训练，得到稳定的截骨面预测模型，再叠加危险区数据集，得到截骨面预测模型稳定版；S2、将下颌角截骨术患者的相关信息输入截骨面预测模型，预测术后面部3D效果改变范围；S3、根据下颌角截骨术患者的最大截骨量及术前CT，在镜片屏幕上绘制投射出可透视的、与术野实时影像拟合的三维图像；S4、对截骨面预测模型不断进行功能叠加，并不断测试改进，完善手术导航系统。本系统通过建立模型，对术后效果进行预测，术中实时渲染，提高手术精度。
-
公开(公告)号：CN111227933B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010209824.5
申请日：2020-03-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了一种下颌角截骨术的预测和实时渲染系统，系统包括标定子系统、预测子系统、渲染子系统：标定子系统用于根据下颌角截骨手术患者的术前CT图像，获得下颌角截骨手术患者的下齿列铆钉点、危险区，并标定最大去骨范围；预测子系统用于将下颌角截骨手术患者的术前CT图像、术前照片、预测术后照片、最大去骨范围，输入截骨面预测模型，预测出实际患者的截除线、去骨面，渲染子系统用于结合AR设备，实时渲染术野截除线、去骨面、危险区。本发明根据实际患者的术前CT、术前照片与截骨面预测模型，对实际患者的术野进行实时渲染，提高手术精度，降低手术风险，缩短手术时间，减少手术并发症。
-
公开(公告)号：CN110021428A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910268033.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了一种利用神经网络提高激光祛斑效果的方法，包括以下步骤：进入神经网络训练学习前的参数采集阶段：将患者患处信息作为神经网络训练学习前的输入参数，将医生经验治疗方案作为神经网络训练学习前的输出参数；进入神经网络训练学习阶段：神经网络根据已知的输入参数和输出参数进行训练学习、学习结果作为神经网络使用阶段的隐含层数据；进入神经网络完成训练学习后的使用阶段：新的患者需要治疗时，只需要将该患者患处信息输入到已经完成训练学习的神经网络，该神经网络根据输入层新的信息自动匹配隐含层已知学习结果，并在输出层输出近似于医生经验治疗方案的治疗参数。本发明大大提高大夫的工作效率，提高病人的满意度。
-
公开(公告)号：CN109907827B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201910305289.0
申请日：2019-04-16
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了一种下颌角截骨术的手术导航系统，包括以下步骤：S1、基于多任务卷积神经网络，根据既往下颌角截骨手术患者的相关资料，建立截骨面预测模型学习版，用新入组下颌角截骨手术患者的相关资料进行训练，得到稳定的截骨面预测模型，再叠加危险区数据集，得到截骨面预测模型稳定版；S2、将下颌角截骨术患者的相关信息输入截骨面预测模型，预测术后面部3D效果改变范围；S3、根据下颌角截骨术患者的最大截骨量及术前CT，在镜片屏幕上绘制投射出可透视的、与术野实时影像拟合的三维图像；S4、对截骨面预测模型不断进行功能叠加，并不断测试改进，完善手术导航系统。本系统通过建立模型，对术后效果进行预测，术中实时渲染，提高手术精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.055 seconds)
