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公开(公告)号：CN105574859A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510925624.9
申请日：2015-12-14
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 南方医科大学珠江医院
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10081 , G06T2207/30056
Abstract: 本发明提供了基于CT图像的肝脏肿瘤分割方法及装置。方法包括：对肝脏的CT图像数据进行高斯除噪，将其转化为灰度均值为0，方差为1的标准化数据并进行下采样操作；从肝脏的CT图像的金标准图像中提取病变切片和正常组织切片，将其划分为正样本和负样本；构建多层次的深度卷积神经网络，通过随机梯度下降法训练模型，得到网络模型，通过分类器获得肿瘤的粗分割二值图像及像素分类的概率图像；对肿瘤的粗分割二值图像进行形态学腐蚀操作，获得图割所需要的前景图像，再将肝脏的二值图像与肿瘤的粗分割二值图像作相减操作并进行形态学腐蚀操作，得到对应于肝脏正常组织的背景图像；构建无向图，使用图割优化算法得到肿瘤的最终分割区域。
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公开(公告)号：CN105411679A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510816046.5
申请日：2015-11-23
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 南方医科大学珠江医院
IPC: A61B34/20
Abstract: 本发明涉及一种穿刺规划路径纠正方法及装置，其中，方法包括：根据初始规划路径，在穿刺区域表皮上确定初始入口点，并将初始入口点设置为标记点；对穿刺区域先后进行两次CT扫描，获得初始CT图像和第二CT图像；在初始CT图像上标出初始规划路径；在第二CT图像中获取标记点的位置信息；将初始CT图像和第二CT图像进行配准；并根据标记点的位置信息，确定标记点在配准之后的初始CT图像中的位置；获得标记点到初始规划路径的距离向量；利用标记点到初始规划路径的距离向量，对初始规划路径做平移变换，变换后的路径与穿刺区域表皮的交点定为实际入口点，根据实际入口点，按照初始规划路径的长度确定靶点，获得纠正后的穿刺规划路径。
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公开(公告)号：CN104434313A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310436801.8
申请日：2013-09-23
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 南方医科大学珠江医院
IPC: A61B19/00
CPC classification number: A61B2017/00743
Abstract: 本发明适用于通信领域，提供了一种腹部外科手术导航方法，包括：对术前采集到带标记点信息的CT或MR图像利用第一预设算法自动提取标记点以得到术前图像空间的标记点点集信息；术中通过影像获取设备获取病人手术区域的RGB图像以及深度图像；借助深度图像将二维标记点坐标信息转化为三维坐标以得到术中物理空间的标记点点集信息；将得到的术前图像空间的标记点点集和术中物理空间的标记点点集做点对匹配运算；应用注册所得的图像空间与物理空间的变换结果，开始实时导航过程。本发明还提供了一种腹部外科手术导航系统。本发明所提供的腹部外科手术导航方法及系统能提高腹部手术导航精度与腹部手术的安全性。
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公开(公告)号：CN101404039B
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200810027073.4
申请日：2008-03-28
Applicant: 华南师范大学 , 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明公开了一种虚拟手术的方法及其装置，该方法包括步骤，读取虚拟手术器械的几何模型，根据导入的操作对象模型文件生成操作对象模型；根据所述几何模型和所述虚拟手术器械的对应关系建立所述虚拟手术器械的坐标映射；检测所述虚拟手术器械和所述操作对象模型是否碰撞；如果检测到所述虚拟手术器械和所述操作对象模型发生碰撞，则根据质点的力反馈模型或虚拟球的力反馈模型计算所述虚拟手术器械的力反馈；同时计算所述操作对象模型在碰撞后的位置信息；并更新所述操作对象模型的坐标位置。本发明的虚拟手术的方法及其装置，可以模拟各种实际的手术器械的操作，而且操作者也能得到适时的虚拟手术器械的力反馈和操作对象模型的视觉反馈。
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公开(公告)号：CN105411679B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201510816046.5
申请日：2015-11-23
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 南方医科大学珠江医院
IPC: A61B34/20
Abstract: 本发明涉及一种穿刺规划路径纠正方法及装置，其中，方法包括：根据初始规划路径，在穿刺区域表皮上确定初始入口点，并将初始入口点设置为标记点；对穿刺区域先后进行两次CT扫描，获得初始CT图像和第二CT图像；在初始CT图像上标出初始规划路径；在第二CT图像中获取标记点的位置信息；将初始CT图像和第二CT图像进行配准；并根据标记点的位置信息，确定标记点在配准之后的初始CT图像中的位置；获得标记点到初始规划路径的距离向量；利用标记点到初始规划路径的距离向量，对初始规划路径做平移变换，变换后的路径与穿刺区域表皮的交点定为实际入口点，根据实际入口点，按照初始规划路径的长度确定靶点，获得纠正后的穿刺规划路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111184517A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010038436.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明公开了一种伤口测量及记录系统，包括数据处理器和电子记录笔，其还包括如下步骤：数据处理器对患者进行扫码扫描录入患者基本信息；数据处理器对患者伤口定期进行拍照后对获得的伤口图片按照预设的伤口比对处理标准进行处理以获得包括伤口各部分的面积、与伤口图片相比所占有的百分比以及获得伤口存在异常的皮肤总面积的大小的第一伤口数据；对伤口深度进行测量，采用无菌棉签或是无菌导管伸进伤口深处以获得伤口深度信息作为第二伤口数据并录入数据处理器中；根据所获得的第一、第二伤口数据实时对伤口好坏及伤口深度进行记录跟踪反馈即可。本发明容易方便检测伤口面积和深度以对判断伤口治疗起到辅助效果。
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公开(公告)号：CN106344152B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201510408663.1
申请日：2015-07-13
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明提供一种腹部外科手术导航配准方法，包括：获取手术区域的术前CT图像，并从所述术前CT图像中提取手术区域的术前表面数据；获取手术区域的术中RGB‑D图像，并从所述术中RGB‑D图像中提取手术区域的术中表面数据；计算所述术前表面数据和所述术中表面数据之间的索引关系，并根据所述索引关系计算所述术前CT图像与所述术中RGB‑D图像之间的第一空间变换T1，并根据所述第一空间变换T1计算术中物理空间与术前图像空间之间的第二空间变换T2；根据所述第二空间变换T2，将穿刺工具在所述术中物理空间中的坐标变换至所述术前图像空间之中，开始导航过程。本发明还提供一种腹部外科手术导航配准系统。所述腹部外科手术导航配准方法可实现整个手术导航过程的自动化配准。
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公开(公告)号：CN101404046A
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200810199003.7
申请日：2008-10-07
Applicant: 华南师范大学 , 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明是一种虚拟手术图像处理系统及其处理方法。包括有图象输入设备(1)、图象处理器(2)、图象存储器(3)、图象通讯接口(4)，其中图象输入设备(1)与图象处理器(2)的输入端连接，图象处理器(2)的输出端分别与图象存储器(3)、图象通讯接口(4)连接。本发明的虚拟手术图像处理系统能满足虚拟手术的需求，实现了医学图像在医院的不同部门之间的传输，给医生的诊断带来了方便。本发明的虚拟手术图像处理系统的处理方法方便实用。
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公开(公告)号：CN104434313B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201310436801.8
申请日：2013-09-23
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 南方医科大学珠江医院
IPC: A61B34/20
Abstract: 本发明适用于通信领域，提供了一种腹部外科手术导航方法，包括：对术前采集到带标记点信息的CT或MR图像利用第一预设算法自动提取标记点以得到术前图像空间的标记点点集信息；术中通过影像获取设备获取病人手术区域的RGB图像以及深度图像；借助深度图像将二维标记点坐标信息转化为三维坐标以得到术中物理空间的标记点点集信息；将得到的术前图像空间的标记点点集和术中物理空间的标记点点集做点对匹配运算；应用注册所得的图像空间与物理空间的变换结果，开始实时导航过程。本发明还提供了一种腹部外科手术导航系统。本发明所提供的腹部外科手术导航方法及系统能提高腹部手术导航精度与腹部手术的安全性。
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公开(公告)号：CN105574859B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201510925624.9
申请日：2015-12-14
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明提供了基于CT图像的肝脏肿瘤分割方法及装置。方法包括：对肝脏的CT图像数据进行高斯除噪，将其转化为灰度均值为0，方差为1的标准化数据并进行下采样操作；从肝脏的CT图像的金标准图像中提取病变切片和正常组织切片，将其划分为正样本和负样本；构建多层次的深度卷积神经网络，通过随机梯度下降法训练模型，得到网络模型，通过分类器获得肿瘤的粗分割二值图像及像素分类的概率图像；对肿瘤的粗分割二值图像进行形态学腐蚀操作，获得图割所需要的前景图像，再将肝脏的二值图像与肿瘤的粗分割二值图像作相减操作并进行形态学腐蚀操作，得到对应于肝脏正常组织的背景图像；构建无向图，使用图割优化算法得到肿瘤的最终分割区域。
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