一种基于深度学习的脊柱区域超声图像语义分割方法

    公开(公告)号:CN119625322A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202510157012.3

    申请日:2025-02-13

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于医学图像处理技术领域,提供了一种基于深度学习的脊柱区域超声图像语义分割方法,包括以下步骤:将采集到的脊柱侧弯患者的脊柱区域超声视频数据转换为JPG格式的图片集合,对棘突和横突区域清晰的图像进行预处理;标注棘突和横突区域,得到用来语义分割的标签,利用棘突类和横突类的标签生成辅助类标签,构建出脊柱区域超声图像数据集;将数据集划分为训练集、验证集和测试集;生成反映先验知识的概率热图;设计特定的神经网络模型结构;在数据集上训练和测试模型,以实现对图像中棘突类和横突类的精准分割。本发明不仅实现了脊柱区域超声图像的精准分割,更为后续的脊柱模型重建及Cobb角的测量工作提供了强有力的支持。

    基于压力检测探头的高精度压力感知方法

    公开(公告)号:CN119334532B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411885047.0

    申请日:2024-12-20

    Applicant: 吉林大学

    Inventor: 金颖 田静

    Abstract: 本申请涉及压力测量技术领域,具体涉及一种基于压力检测探头的高精度压力感知方法。所述方法包括:获取所述压力检测探头在预设时长内的压力感知数据;获取所述压力感知数据的非平稳度指标;根据所述压力感知数据的非平稳度指标,获取所述压力感知数据的不可预测度指标;获取所述压力检测探头的检测稳定度指标;根据所述不可预测度指标和所述检测稳定度指标,获取所述压力感知数据的精度补偿系数;根据所述精度补偿系数对所述压力感知数据进行修正,得到补偿后的压力感知数据。本申请实施例能够提高基于压力检测探头的压力感知方法的压力检测精度,从而提高压力检测数据对医疗诊断的支撑效果。

    基于压力检测探头的高精度压力感知方法

    公开(公告)号:CN119334532A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411885047.0

    申请日:2024-12-20

    Applicant: 吉林大学

    Inventor: 金颖 田静

    Abstract: 本申请涉及压力测量技术领域,具体涉及一种基于压力检测探头的高精度压力感知方法。所述方法包括:获取所述压力检测探头在预设时长内的压力感知数据;获取所述压力感知数据的非平稳度指标;根据所述压力感知数据的非平稳度指标,获取所述压力感知数据的不可预测度指标;获取所述压力检测探头的检测稳定度指标;根据所述不可预测度指标和所述检测稳定度指标,获取所述压力感知数据的精度补偿系数;根据所述精度补偿系数对所述压力感知数据进行修正,得到补偿后的压力感知数据。本申请实施例能够提高基于压力检测探头的压力感知方法的压力检测精度,从而提高压力检测数据对医疗诊断的支撑效果。

    一种双平面双实时超声诊断仪
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116211342A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310298340.6

    申请日:2023-03-24

    Applicant: 吉林大学

    Inventor: 金颖 费丹 田静

    Abstract: 本发明公开了一种双平面双实时超声诊断仪,通过将两套换能器(探头)、两套计算机信号独立处理系统、两套操作系统,(包括位于机壳外的操作面板及其与之连接的位于机壳内部的信号传输系统)集成在一台机器里,再通过连接同一台机器的一个可分屏显示器,呈主显示屏、从显示屏分别进行分屏显示不同显示探查部位,可以动态同时观察同一脏器不同部位的或者不同脏器的实时变化,实现现有2台超声诊断仪的功能,实现在同一台超声诊断仪的显示器上,同时动态观察两个检查部位(同一脏器不同部位或者不同脏器)的实时变化,并且能够实现分别独立操作,便于动态评估脏器功能,且操作方便,易于制造。

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