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公开(公告)号：CN120070179A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510129579.X
申请日：2025-02-05
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的CBCT超分辨率方法，涉及医学图像处理技术领域，包括如下步骤：S1、数据集的建立，获取离体牙的CBCT影像与micro‑ct影像数据，配准获取配对影像数据集；S2、针对离体牙的精细结构设计边缘损失函数；S3、基于ESRGAN的网络架构进行改造与再设计，得到适用于本方法的边缘生成对抗网络(Edge‑SRGAN)；S4、训练神经网络，实现CBCT超分辨率重建；S5、使用超分辨率CBCT重建牙体及根管系统辅助治疗。本发明通过训练加入边缘损失函数的ESRGAN超分辨网络增强CBCT，使根管边缘及精细结构清晰锐利，经验证具有较高的准确率，具备较好的临床应用前景。
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公开(公告)号：CN119399130A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411427885.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/00 , G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于Micro‑CT和迁移学习的口腔影像分析方法，涉及人工智能辅助医学影像诊断领域，该方法包括，用Micro‑CT和CBCT扫描技术获取离体牙三维数据；以Micro‑CT三维数据为输入，以通过Micro‑CT数据得到的形态分类结果作为标签，对分类模型进行训练，得到第一分类模型的权重参数；以CBCT三维数据为输入，以Micro‑CT分类结果为标签，在3D网络中对分类模型进行训练，得到训练后的第二分类模型；第二分类模型的初始权重为第一分类模型的权重参数；根据训练后的第二分类模型，对目标牙齿的形态学特征进行预测。本申请的方法提高了口腔影像分析的准确性。
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公开(公告)号：CN119367063A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411286534.5
申请日：2024-09-13
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开一种医疗手术机器人预碰撞检测方法、系统、设备及存储介质。该方法能够实时计算机器人末端执行器的位置和速度，以及其与对象的相对位置，可以预测其运动路径是否会与环境中的物体尤其是患者相交。如果检测到潜在的交叉点，系统可以提前调整机器人的运动，避免与人体或其他敏感物体的任何直接接触。该检测方法和系统尤其适用于医疗环境中，不仅提高了操作的安全性，而且还能保持手术的精细度和效率。
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公开(公告)号：CN119055367A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411286535.X
申请日：2024-09-13
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开一种口腔根尖手术过程中截根的力控制系统及方法。该系统包括控制单元、导航定位端、执行端以及末端力传感器；控制单元根据执行端组件的目标位姿、导航定位端实时输出的目标信息和末端力传感器的数据，通过转换模块，将以上信息转换为机械臂的控制变量，通过力控制和位置控制的输入量进行混合控制，实现执行端进给、回程和保持当前位置的控制；机械臂的控制变量包括但不限于空间位姿信息、力控制和/或速度等。能够在根尖手术过程中实现精准截根和力交互过程，改善根尖手术的精度，确保手术的安全执行。
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