公开(公告)号：CN120036804A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510123067.2

申请日：2025-01-26

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  清华海峡研究院(厦门)

Inventor： 叶凯 ,  袁慧书 ,  李杰 ,  尹玉琴

IPC: A61B6/00 ,  A61B6/03 ,  G06T11/00

Abstract: 本发明涉及一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法；该方法包括：获取含金属伪影的多个患者的双能级CT影像数据和多能级CT影像数据，以及去金属伪影后的标准影像数据，构建训练样本集；基于训练样本集中同一患者对应的不同能级的CT影像数据进行金属区域分割，得到金属区域掩膜图像；利用训练样本集和金属区域掩膜图像训练模型，得到收敛的金属伪影去除模型；对待处理的任一能级的CT影像数据输入金属伪影去除模型，得到去除金属伪影后的CT影像数据。本发明解决了现有技术中的金属伪影去除方法依赖于高端的CT扫描仪，或均采用模拟数据，数据能级单一，导致现有的方法泛化能力差，对低能级的CT扫描影像处理效果不佳的问题。

公开(公告)号：CN117727420A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311640893.1

申请日：2023-12-01

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京医月科技有限公司

Inventor： 杨渝平 ,  李杰 ,  李玳 ,  赵杰 ,  张蕾 ,  任爽 ,  刘振龙 ,  刘振华 ,  李浩然 ,  伍妍 ,  曾杉 ,  杨德芳 ,  常海燕 ,  张春宇

IPC: G16H20/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N5/04 ,  G06T5/70 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，公开了非接触式动静态动作训练辅助方法、装置、设备及介质，方法包括：基于历史动作训练对应的动作图像数据结合预设深度学习模型建立动静态关节点推理模型；实时获取训练者根据预设动作进行训练的动作图像数据；根据动作图像数据通过预设识别算法得到训练者的人体关节点数据；基于动静态关节点推理模型得到动静态特征数据，和人体关节点数据进行数据处理及融合计算，得到实时动作指标数据；将实时动作指标数据与预设动作对应的预设动作指标数据进行比对根据比对结果对训练者动作训练对应的动作进行辅助引导提示。从而能够帮助训练者更好地进行动作训练，进而提高训练效率和安全性。