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公开(公告)号：CN106344151B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610800165.6
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京市计算中心
Abstract: 本发明实施例提供一种手术定位方法及系统，该方法包括：根据预先采集的器官信息，拟合虚拟器官图像；将所述虚拟器官图像投影到待手术器官的上方；根据所述虚拟器官图像的投影，对与所述虚拟器官图像匹配的待手术器官进行靶点或病灶定位，辅助医生快速定位靶点或病灶进而确定手术切割点。该方法通过拟合虚拟器官图像，并将虚拟器官图像投影到待手术器官的上方，使得手术医生直接可以根据投影，对与所述虚拟器官图像匹配的待手术器官进行靶点或病灶定位，无需额外的显示器显示虚拟的导航图，简化了手术的难度。
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公开(公告)号：CN106971198A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710123839.8
申请日：2017-03-03
Applicant: 北京市计算中心
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6256 , G06N3/0454 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的尘肺病等级判定方法，所述方法对尘肺胸片的医学影像进行分类及图像增强预处理，之后通过卷积神经网络的深度学习方法对大批量的尘肺病进行分类判定，最终利用得到的尘肺病等级判断模型实现对待判断尘肺病医学影像的判断。本发明具有可以快速、准确、高效进行尘肺病等级判断的有益效果。
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公开(公告)号：CN106909778A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710071847.2
申请日：2017-02-09
Applicant: 北京市计算中心
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法，包括：基于患者待检测部位的多模态医学影像利用配准方法将多模态医学影像在同一三维空间内显示，基于多模态医学影像利用R‑CNN，识别多模态医学影像中的病变区域，根据病变区域在多模态医学影像中的坐标在同一三维空间内显示病变体，根据确诊的病变区域对应的图像块利用稠密采样方法和CNN获取各预设病种的发生概率。本发明提供一种基于深度学习的多模态医学影像识别装置，包括：多模态医学影像显示模块，病变区域检测模块，病变体显示模块，预设病种发生概率模块。本发明实现了医学影像中病变区域的自动识别，并为医生的进一步诊断提供了有效的参考数据。
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公开(公告)号：CN106780475A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611235221.2
申请日：2016-12-27
Applicant: 北京市计算中心
Abstract: 本发明提供一种基于病理组织切片图像组织区域的图像处理方法及装置，该方法包括：步骤1，对病理组织切片图像进行预处理，得到子图像块；步骤2，基于深度卷积神经网络模型提取子图像块特征，整合得到病理组织切片图像特征并预分类，获取异常的病理组织切片图像；步骤3，量化临床就诊信息；步骤4，根据异常的病理组织切片图像特征和所述临床就诊信息，采用多源数据融合技术得到融合特征；步骤5，采用分类器对所述融合特征进行分类。该装置包括：预处理模块，特征提取模块，分类模块，量化模块，数据融合模块。该方法及装置克服了现有技术中病理组织切片图像的组织区域检测效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN106420052B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201610798926.9
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京市计算中心
Abstract: 本发明实施例提供一种靶点位置的导航方法及系统，该方法包括：基于待手术器官的三维模型，获取所述三维模型中待手术器官的靶点所在度数以及所述三维模型在每一角度的二维图像；获取待手术器官当前的二维图像，将当前的二维图像与所述三维模型在每一角度的二维图像进行匹配，确定所述当前的二维图像的度数；根据所述当前的二维图像的度数以及所述靶点所在度数，进行靶点位置的导航。该方法能够利用预先设置的靶点度数，对靶点位置进行导航，解决了临床医生依靠个人经验来定位搭桥靶点的不确定性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107280697A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710340309.9
申请日：2017-05-15
Applicant: 北京市计算中心
IPC: A61B6/00
CPC classification number: A61B6/52
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习和数据融合的肺结节分级判定方法和系统，方法包括：对获取的多个电子计算机断层扫描CT肺部图像进行预处理，得到预处理后的各CT肺结节图像；提取各CT肺结节图像的图像特征，并根据图像特征对各CT肺结节图像进行预分类；对预分类后的各CT肺结节图像的图像特征和对应的综合临床就诊数据进行反复训练和迭代，得到诊断模型；基于诊断模型对CT肺部图像进行CT影像肺结节的分级判定。本发明采用深度学习中的卷积神经网络模型，并结合多源数据整合技术，通过验证与测试得出专门针对CT肺结节进行分级判定的方法，且判定过程全面且可靠，有效提高了判定结果的准确性，进而能够有效地辅助医生进行疾病诊断工作。
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公开(公告)号：CN106420052A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610798926.9
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京市计算中心
Abstract: 本发明实施例提供一种靶点位置的导航方法及系统，该方法包括：基于待手术器官的三维模型，获取所述三维模型中待手术器官的靶点所在度数以及所述三维模型在每一角度的二维图像；获取待手术器官当前的二维图像，将当前的二维图像与所述三维模型在每一角度的二维图像进行匹配，确定所述当前的二维图像的度数；根据所述当前的二维图像的度数以及所述靶点所在度数，进行靶点位置的导航。该方法能够利用预先设置的靶点度数，对靶点位置进行导航，解决了临床医生依靠个人经验来定位搭桥靶点的不确定性问题。
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公开(公告)号：CN106344151A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610800165.6
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京市计算中心
Abstract: 本发明实施例提供一种手术定位方法及系统，该方法包括：根据预先采集的器官信息，拟合虚拟器官图像；将所述虚拟器官图像投影到待手术器官的上方；根据所述虚拟器官图像的投影，对与所述虚拟器官图像匹配的待手术器官进行靶点或病灶定位，辅助医生快速定位靶点或病灶进而确定手术切割点。该方法通过拟合虚拟器官图像，并将虚拟器官图像投影到待手术器官的上方，使得手术医生直接可以根据投影，对与所述虚拟器官图像匹配的待手术器官进行靶点或病灶定位，无需额外的显示器显示虚拟的导航图，简化了手术的难度。
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公开(公告)号：CN106767433B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201611179259.2
申请日：2016-12-19
Applicant: 北京市计算中心
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明提供一种测量足部尺寸的方法与系统。所述方法包括：S1，对所获取的足部图像进行透视畸变纠正；S2，基于纠正后的足部图像提取足印特征集合，利用预先建立的映射关系获取所述足部图像对应的足部尺寸集合。本发明利用统计数据建立三维脚型样本数据库，在脚型特征大数据的支持下，用户仅仅通过智能终端拍照就能够实现满足精度要求的脚型尺寸测量，投资少、简单可靠，操作方便，灵活性强，测量误差小精度高。
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公开(公告)号：CN104933283A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510059884.2
申请日：2015-02-05
Applicant: 北京市计算中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了三维彩色病变模拟展示系统模型库，包括数据库端和前端，所述数据库端包括：(1)模型的分类；(2)模型信息；(3)模型的管理；(4)用户数据管理。所述前端包括：(1)模型初始状态；(2)展示系统的其他功能。与现有技术相比，本发明具有以下突出效果：(1)直观、逼真。本发明设计的彩色器官模型库可以直观地使用户感受人体器官的构成机理。(2)器官模型全面、细分层次可调；结构可拓展、更新迅速。针对医学领域的新发现及时更新数据。(3)集成性高。采用XML数据格式，也为基于本器官模型库的二次开发工作提供了方便的解决途径。(4)应用范围广。
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