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公开(公告)号：CN117577192A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311602506.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 复旦大学
IPC: G16B40/00 , G16B50/00 , G16B35/00 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于深度学习与药物设计领域，涉及一种针对蛋白质表示学习的自监督预训练方法。本发明基于自监督预训练技术对蛋白质的几何特征和化学特征表示学习，包括：步骤S1，对来自蛋白质数据库的无标注蛋白质数据进行预处理，使用点云建模蛋白质表面，形成无标注蛋白质表面点云数据集；步骤S2：基于掩码重建代理任务，使用S1得到的数据进行自监督预训练，在无标注蛋白质表面点云数据集上预训练网络；步骤S3：使用预训练网络的编码器作为初始化，在下游任务上微调深度网络。本发明方法着重针对于蛋白质的三维结构表示学习，能够使用大量无标注的蛋白质数据提升网络在下游任务上的表现，从而减少对蛋白质有标注数据的需求，降低标注成本。
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公开(公告)号：CN115861198A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211473779.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种胸部X光片多标签计算机辅助分类方法，本发明属于图像处理领域，包括：获取医学影像的历史影像特征及对应若个标签，其中医学影像包括胸部X光片；构建解码网络，其中网络包括若干解码器，所述解码器采用transformer解码器，基于若干标签及历史影像特征，通过不对称损失和余弦相似度损失对所述解码网络进行训练更新，得到训练好的解码网络；获取影像特征，通过训练好的解码网络对影像特征进行识别，得到解码器输出结果：对所述解码器输出结果进行分类，得到分类结果。本发明提供的分类模型过程简单，比对的准确性可靠，计算机辅助检测可节省时间节约费用，大大降低医生工作压力并提高的准确性。
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公开(公告)号：CN105310776B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201410723354.9
申请日：2014-12-02
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种软组织表面变形追踪算法。本发明方法包括软组织分割算法；对提取的目标组织进行网格化处理，获得初始软组织表面点集；通过三维激光扫描仪或者术中三维成像设备获取变形后软组织表面点集；使用刚性配准方法将对变形后软组织表面和初始软组织表面进行初配准；最后基于子块式能量函数最小非刚性配准算法来获得两个点集中点与点之间的映射关系。本发明的方法实施简单，精度可靠，可集成在现有导航系统中，实现术中软组织变形矫正，从而大幅度提高导航系统精度，有助于临床应用。
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公开(公告)号：CN101904770A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200910052634.0
申请日：2009-06-05
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B19/00
Abstract: 本发明属医疗器械领域，涉及一种基于光学增强现实技术的手术导航系统及方法。本发明中，计算机生成光点阵显示在光学式头盔显示器显示屏上，照相机透过显示屏拍摄标定板和光点阵；计算机识别所摄数字图像中的光点阵和彩色标定点并获取其二维坐标；计算标定点三维空间到光学式头盔显示器成像面二维空间的映射，完成标定；根据所需映射绘制相应虚拟信息，显示在光学式头盔显示器显示屏上，实现对手术场景的增强。该发明能很好地支持增强现实技术在手术导航系统中的应用。
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公开(公告)号：CN101904745A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200910052633.6
申请日：2009-06-05
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用邻域，涉及一种确定目标边界的方法，具体涉及一种基于磁共振弥散张量成像技术基础上的胶质瘤边界确定方法。本发明通过影像扫描，得到弥散张量图像；然后进行数据处理，用0.15作为阈值进行纤维束重建；最后通过重建纤维束与肿瘤的界线确定肿瘤边界。本方法克服了常规核磁低估肿瘤边界的缺点同时可以直观显示胶质瘤与纤维束的位置关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115713037A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211483011.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/27 , G06T7/11 , G06N3/088 , G06T9/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于小波谱迁移的双向跨模态无监督图像分割域适应方法，包括：构建源域数据与目标域数据，基于所述源域数据与所述目标域数据获取迁移数据；基于所述迁移数据构建域分割模型；基于自训练策略对所述域分割模型进行优化，获取最优分割模型；基于所述最优分割模型进行图像域分割。本发明提出的双向跨模态无监督域适应框架摒弃了传统的对抗网络训练方式，显式地缩小了源域和目标域的数据差异，从而有效提升了在目标域的分割性能。
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公开(公告)号：CN109597478A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710932070.4
申请日：2017-09-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于虚实结合的场景展示技术领域，涉及一种基于虚实结合的人体解剖结构展示与交互方法，包括采用虚拟人体解剖结构模型、人体实物模型、标记板和手持设备等实现实物人体模型与虚拟人体解剖结构模型的融合，展示人体解剖结构的十大系统，并标注各系统主要器官或组织的名称；本发明通过触摸选取手持设备显示屏幕上显示的人体解剖结构模型中待选的组织或器官，进行单一组织或器官显示以及对其功能进行介绍，可通过放大、缩小、旋转等交互进行细节观察，根据待寻组织或器官的纹理颜色发生变化，移动手持设备，可在视图区域内寻到选中的组织或器官。本方法能通过虚拟景物获取全面、准确的信息，并通过与真实场景的互动，使虚拟景物显得更加直观和真实。
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公开(公告)号：CN108182687A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201611124279.X
申请日：2016-12-08
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种针对脑肿瘤影像的交互式三维分割方法。本发明主要利用对已分割的二维图像做腐蚀运算的方式，自动地为待分割的邻近图像设置种子点，并采用二维GrowCut分割算法对待分割图像依次分割，从而实现脑肿瘤影像的交互式三维分割。本发明方法中，只需在脑肿瘤中间切片所在的图像层中，对部分的前景与背景区域作标记，即可实现半自动地脑肿瘤三维分割，并允许对分割后的影像做三维修正。结果表明，本发明所述的方法交互性强、分割效率高、分割结果准确，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN108175500A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201611123672.7
申请日：2016-12-08
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B34/20
Abstract: 本发明属于医疗器械领域，具体涉及一种基于手持式三维扫描仪的可用于手术导航的空间配准方法。本方法采用面部识别特征点匹配的配准方法，将手持式三维扫描仪获取到的被测者空间点云与医学影像得到的图像空间点云进行初步配准；初步配准结果使用点云的迭代配准方法，完成手术导航被测者空间与图像空间的配准；实施结果表明，本发明所述方法配准速度快，配准精度稳定，能够满足手术导航系统的要求，提升手术导航系统的配准精度。
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公开(公告)号：CN103908345B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201210595043.X
申请日：2012-12-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属医疗器械领域，涉及一种基于平板电脑的手术导航用的体数据可视化的方法。本发明方法中采用的导航系统主要由平板电脑、导航仪及附属红外定位仪、参考架和适配器等组成；平板电脑与导航仪之间通过无线通信技术实现点对点的实时通信，将导航信息传输并显示在平板电脑上。本发明主要实现的导航模式为，在平板电脑上实时显示导航探针针尖所对应的横断面、矢状面和冠状面的图像信息；和实时显示平板电脑延伸面与病人头颅相交所获得的截面图像。本发明可显示标准的断面图像，还可通过平板电脑的方位显示任意截面图像，能辅助医生定位肿瘤及病变，为手术操作带来便利和帮助。
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