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公开(公告)号：CN119454189A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411972544.4
申请日：2024-12-30
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明涉及一种腹腔穿刺限压排气固定装置，包括针筒组件(1)、套管组件(2)和固定架组件(3)；所述针筒组件(1)包括针筒(11)和针头(12)；所述针筒(11)内设有用于防止水封液体灌至腹腔内的单向阀(111)，针筒(11)外设有用于将针筒(11)固定的固定架组件(3)；所述针头(12)上套设有能遮盖针头(12)的尖刺的套管组件(2)。与现有技术相比，本发明具有预防穿刺并发症、实现单向排气、穿刺深浅灵活可调、固定良好等优点。
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公开(公告)号：CN119049667A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410483580.8
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明涉及自动控制领域，提供一种基于图像属性信息的设备控制方法、相关装置及存储介质。该方法包括：获取基于目标场景采集的实时视频；基于所述实时视频获取目标图像；各个目标图像在所述实时视频中的帧序不相邻；根据所述目标图像分别获取图像属性信息；所述图像属性信息至少包括以下之一：亮度信息、频率信息和清晰度信息；基于所述图像属性信息自动执行相应的操作，以使所述实时视频的显示效果达到预设要求。本发明的方法可以根据视频的图像属性信息自动执行调整视频显示效果的操作，而不依靠用户手动处理，更加方便和智能。
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公开(公告)号：CN118396888A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410483567.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，提供一种基于图像处理方法、相关装置及存储介质。该方法包括：基于目标视频获取第一目标图像；根据所述第一目标图像进行指定的图像处理操作，得到第二目标图像；所述指定的图像处理操作至少包括以下之一：图像缩放、图像增强、图像去雾和图像降噪；基于所述第二目标图像获取输出图像。本发明可以对图像进行扩展或视觉增强操作，使得采集到的原始图像的显示效果更好。
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公开(公告)号：CN112560583B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202011350199.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06V10/774 , G06V20/40 , G06F16/71
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种数据集生成方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种数据集生成装置，其特征在于，包括：图像数据采集模块；时间间隔获取模块；关联模块；训练数据生成模块。根据本发明的方法及装置训练得到的数据集主要用于训练图像识别模型，所述图像识别模型的用途包括对目标对象的运动方向进行识别，从而所述图像识别模型能够采用本方法生成的数据集进行训练，得到更加准确的目标对象运动方向的识别结果。
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公开(公告)号：CN118296167A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410483583.1
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06F16/41 , G06F16/45 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/80
Abstract: 本发明的技术方案是提供了一种消化内镜手术操作视频库的建立方法。在本发明所公开的方法中，大量的内镜手术视频为深度学习网络提供了数据驱动。预先训练好手术位置预测网络以及手术类别预测网络可实现临床上的手术视频的分类，并整理成命名规范的手术视频库，供后续借鉴查询使用。通过本发明公开的方法可以实现：手术视频智能分类；丰富教学资源；强化技能培训；提高工作效率；方便灵活；功能明确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118173251A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410483575.7
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H15/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明的技术方案是提供了一种基于无监督大模型训练肠镜下病变检出的方法。本发明公开的方法在完全无标注的情况下，以大量非结构化镜检报告文本以及对应的肠镜检查视频作为训练集，通过预训练的大型语言模型和图像模型,以及弱监督学习策略,从这些完全未标注的数据中训练得到基础模型。在训练得到的基础模型上，仅需要少量息肉病变病理分型监督信息，即可在无需病理切片的情况下，利用肠镜图像实现息肉病变病理的自动分型，实现仅通过肠镜图像实现息肉病变病理的自动分型。
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公开(公告)号：CN115992095A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310031438.5
申请日：2023-01-10
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开了一种基于内镜活检肿瘤组织样本构建消化道肿瘤患者来源类器官的方法。本发明方法通过优化样本冲洗液及保存液的配方、组织消化液的配方和优化了培养液的配方，孵育液中加入了多种细胞膜保护成分，抵抗了蛋白酶消化对细胞的损伤；培养液中加入了多种生长因子，更加适应胃肠道微量肿瘤组织的生长及分化，该方法极大地提高了构建消化道肿瘤类器官的成功率，解决了目前内镜来源的标本总量小、污染多而造成成瘤率极低的难题；本发明提供的PDO构建方法拓宽了PDO建立来源，为肿瘤临床治疗及研究提供一个较理想的临床前体外药筛平台，从而为改善患者的总体预后提供有力支持。
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公开(公告)号：CN114699170A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210373302.8
申请日：2022-04-11
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: A61B34/20 , A61B90/00 , A61B90/90 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种应用于消化内镜手术视频分析的器械检测系统，其特征在于，包括：内镜视频采集模块；器械检测模块；器械状态判别模块；手术过程分析模块；分析结果展示模块。本发明的另一个技术方案是提供了一种基于前述器械检测系统实现的应用于消化内镜手术视频分析的器械检测方法。本发明利用深度学习与计算机视觉技术，动态识别内镜器械的种类以及开闭状态。该系统和方法既可以用于在内镜手术过程中，实时检出以及鉴别器械，进而对手术过程进行实时的标注，也可用于回顾性地分析历史视频，观看者可以通过本系统定位至不同器械的操作过程。
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公开(公告)号：CN113712610A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111066369.9
申请日：2021-09-13
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明涉及一种一次性可冲洗和吸引的内镜外套管，包括管体，所述管体的内腔固定设置有填充体，填充体将管体的内腔分隔为相互独立的一供内镜伸入的内镜容腔、至少一吸引腔和至少一冲洗腔；所述管体前端外侧设置有用于引流的螺旋状的引流槽，引流槽内设置有若干与所述吸引腔连通的引流口。本发明有效的解决了现有设备中存在的结构单一，使用不方便，无法对指定部位进行有效冲洗和吸引操作的问题。
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公开(公告)号：CN112949168A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110153298.X
申请日：2021-02-04
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明涉及一种内镜下上消化道实时位置定位模型建立方法，使用基于搜索框架的EfficientNet主干，提升定位精度，最大化利用网络层，减少冗余层，提升网络运行效率，提高模型适用性；其次通过搭建分流网络，分解问题，进一步提升精准度外，考虑一二级间的相关性，防止出现不合理预测结果；解决以往多模型复杂融合及单一模型精度损失的劣势，基于分治策略，构建端到端深度学习卷积神经网络，达到内镜下实时定位的目标。
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