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公开(公告)号：CN117637142A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311455467.0
申请日：2023-11-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了本发明涉及一种基于边缘计算与联邦学习的泛血管智能诊疗系统。包括中心服务器、边缘计算模块和终端设备，中心服务器包含数据库和综合处理系统，用于存储和管理各个边缘计算模块上传的血压、血脂、血糖、心电图等数据和模型参数，以及提供泛血管智能诊疗服务的接口和平台；边缘计算模块设置在各个医院心内科诊室，与中心服务器通过网络连接，用于实现快速和智能的诊断，并将数据和模型上载至中心服务器，利用分布式数据集进行协作机器学习，进而优化智能诊疗模型。提高了泛血管智能诊疗服务的效率和质量；优化了泛血管智能诊疗模型的性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN116785555A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202211280924.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种可伸缩血管介入手术导管、导管系统及使用方法。所述导管包括内外两层嵌套的同轴管状构件；外层管状构件的近端设有形状记忆合金弹簧，形状记忆合金弹簧在环境温度场下驱动内层管状构件在外层管状构件中伸缩移动；内层管状构件内从近端至远端设有形状记忆合金丝和导线，形状记忆合金丝在分段控温的环境温度场下驱动内层管状构件发生形变；内层管状构件的远端设有手术功能仓；所述内层管状构件靠近所述手术功能仓的远端设有磁传感器。本发明的导管具有体积小、结构简单、控制容易的特点；本发明能让医疗用品抵达血管末端、毛细血管等通常难以到达的病灶部位；能分段独立实现形变，更有效贴合人体血管的弯曲程度。
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公开(公告)号：CN116310397A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310278838.6
申请日：2023-03-21
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/46 , G06T7/00 , G06F16/36 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种基于形态学和时序预测的血管特征提取及分析设备及方法，设备包括单帧影像处理模块、时序预测模块和智能诊断模块；单帧影像处理模块可以将血管影像分割为单帧进行处理和血管特征点分类；时序预测模块对分类的血管特征点进行时序分析和预测分析；智能诊断模块对比预测分析的结果和存储的知识图谱，给出结果建议；综上，本发明提供了一种准确率和稳定性更好的基于血管形态学和时序预测的血管特征提取设备及方法。
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公开(公告)号：CN115969519A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211534824.8
申请日：2022-12-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种介入手术机器人同步定位与三维地图构建方法和系统。所述系统包括导管组件、设置在导管组件内部前端的超声传感器和电磁定位线圈；超声传感器与电磁定位线圈之间设有电磁屏蔽层；还包括所述超声传感器的近端驱动模块和超声成像系统、与所述电磁定位线圈配套的电磁定位系统以及数据处理的同步定位和建图系统(SLAM)；SLAM获取血管内超声的2D图像和所述电磁定位线圈的空间位置信息，进行所述介入手术机器人的同步定位与三维地图构建。本发明有效地将血管内超声、电磁定位系统和SLAM结合起来，能实现血管介入手术机器人的血管内自主定位与导航，提升了介入手术中机器人的导航和位置感知能力，有效提升手术的精确性与手术效果。
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公开(公告)号：CN120032080A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411968607.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06T19/00 , G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的房间隔穿刺针跟踪方法、系统及程序产品，旨在通过经食道超声心动图实时跟踪穿刺针的位置，提高手术中穿刺针的跟踪精度、鲁棒性和实时性，以确保房间隔穿刺术的安全性及效率。所述房间隔穿刺针跟踪方法包括数据预处理、特征提取、Transformer编码、位置预测和轨迹生成等步骤。本发明通过学习大量的训练数据，提高跟踪的鲁棒性，能够更好地适应不同患者的解剖结构差异和图像噪声的存在；引入自注意力机制学习到穿刺针在时间和空间上的上下文关系，进一步提高跟踪的精度；通过并行计算来提高实时性，能够在实时TEE图像序列中实时跟踪穿刺针的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117426752A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311562150.7
申请日：2023-11-21
Applicant: 同济大学
IPC: A61B5/02 , A61B5/026 , G16H50/50 , G06F17/11 , G06F30/28 , G06F119/14 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及血管狭窄部位判定方法技术领域，尤其涉及一种基于牛顿法的血管狭窄部位判定方法。具体流程包括：基于血流物理量信息建立血流动力学模拟方程、计算待判定血管狭窄区域各取样位置的压力值、使用牛顿法迭代求解压力极小值，以及据此判定血管的狭窄部位和狭窄程度。与现有技术相比，本发明采用了数值计算法与优化算法，相比传统的阈值法，更加准确、可靠，可以在更短的时间内确定血管狭窄的位置。
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公开(公告)号：CN116913466A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310742804.8
申请日：2023-06-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的泛血管介入手术培训辅助系统及其构建和使用方法。所述系统包括传感器组件、计算机和显示设备组件等硬件模块与大语言模型、泛血管介入手术知识库等软件模块组成。使用时，系统会自动检测医生的操作状态，通过利用泛血管介入手术知识库训练好的大语言模型给出多模态即时反馈与提示，并能够在操作结束后自动生成操作评估报告，用以辅助医生学习训练。与现有技术相比，本发明采用大语言模型结合泛血管介入手术知识库、操作检测和反馈指导等模块，具有检测医生操作动作与操作流程正确性的功能。本发明能够为医生提供高效、智能、规范的泛血管介入手术培训辅助。
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公开(公告)号：CN116370092A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310329583.1
申请日：2023-03-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种介入手术的远程手术系统及控制方法，所述远程手术系统包括手术执行模块、远程控制模块和远程通信模块；所述手术执行模块包括介入手术机器人、所述介入手术机器人的驱动器和运动控制系统、所述介入手术机器人负载的传感器；所述远程控制模块感知医生动作指令作为输入，根据输入对所述手术执行模块输出控制信号，实现对所述手术执行模块的控制与操作；所述远程通信模块基于远程通信软件、远程传输系统和加密传输协议实现所述手术执行模块的驱动和传感器信号与所述远程控制模块的指令之间的加密传输。本发明通过优化医生端的远程控制模块，引入远程通信模块，实现血管介入手术信息的全面感知和加密传输。
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公开(公告)号：CN116196101A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310047797.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 同济大学
IPC: A61B34/20 , A61B34/35 , A61B34/00 , A61B8/12 , A61B8/08 , A61B8/00 , A61M25/01 , G05B11/42 , G06T7/00 , G06T7/136 , G16H40/63
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊PID的心血管介入导管控制方法及其应用，方法的步骤如下：通过导管上的超声传感器实时获取血管内的超声图像流；依次标定所述超声图像流的所有图像的血管轮廓，确定所有图像的血管轮廓所围成区域的几何中心；整合所有图像中血管轮廓所围成区域的几何中心，作为导管的最优轨迹；比对超声图像流中的目标帧图像的几何中心和导管的最优轨迹与目标帧图像对应的位置，如两者的间距小于等于目标阈值则维持导管当前运动的状态继续动作，反之基于模糊PID进行模糊推理，再将模糊控制量转化为清晰输出量，基于清晰输出量调节导管驱动端。本发明能够直接反馈血管内信息且可应用于控制心血管介入导管。
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公开(公告)号：CN116188493A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310185756.7
申请日：2023-03-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及图像识别与语义分割领域，尤其涉及一种造影图像分割方法，包括：利用RetinexNet网络对造影图像进行图像增强；利用引入了CA(Coordinate Attention)注意力机制的ResUNet++模型对图像增强后的造影图像进行训练，以获取造影图像的语义分割结果。本发明通过引入CA注意力机制，增强了网络学习特征的表达能力，有效地提升了模型的准确率，且计算消耗小；通过引入RetinexNet网络对造影图像进行预处理，能够批量处理低光照、对比度的造影图像，有效提升了输入图像的对比度，增强了图像的细节，使得到的图像轮廓更加清晰，可以满足血管分割的高精度识别要求，提升了系统的鲁棒性与准确性。
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