-
公开(公告)号：CN115349953B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210927072.5
申请日：2022-08-03
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
IPC: A61B34/20 , G06N3/0464 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于体外标记引导器械定位的系统，在体表设置单个标记点，对人体断层扫描，扫描区域包括标记点和目标点，确定目标点位置，根据标记点和目标点的位置，计算最佳路径和体表起始点位置，根据最佳路径和体表起始点位置，计算器械的偏转参数，根据偏转参数，调整激光投射装置发射的标记线，根据标记线的引导，送达器械。
-
公开(公告)号：CN115099158A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210848932.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
Abstract: 本发明公开一种参数预测模型的构建方法，包括如下步骤：步骤1：选定模型训练阶段的输入值和期望输出值，步骤2：构建BP神经网络模型；步骤3：训练模型，得到适用于SMILE手术切削厚度预测的BP神经网络模型。优点：基于BP神经网络对现有的大量数据进行深度学习，并可独立于SMILE手术机器实现预测功能。因此，本发明能够在保证预测精度的基础之上，从根本上实现全飞秒手术适应症的科学、快速筛查，并可节约临床时间。
-
公开(公告)号：CN113762085B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110917475.7
申请日：2021-08-11
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的婴儿培养箱系统及方法，包括婴儿培养箱主体、主控制器、摄像头模块、麦克风模块、常规传感器模块以及计算机。所述主控制器包括婴儿肢体动作检测模块、婴儿脸部检测模块、声音检测模块。所述的婴儿肢体动作检测模块：分析视频流文件，判断培养箱内的婴儿是否有异常肢体动作，如果有异常则发送相关报警信息到计算机；所述的婴儿脸部检测模块：分析视频流文件，检测婴儿面部表情，包括眼睛和嘴巴是否张开，以及张开情况下各自的角度，如果判断为哭闹的表情则发送相关报警信息到计算机；所述的声音检测模块：以深度学习的方法分析音频流文件，判断培养箱内的声音是否正常，有无婴儿哭啼的声音，或者培养箱的报警音。
-
公开(公告)号：CN112656507A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011627434.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
Abstract: 本发明公开一种基于BP神经网络模型的SMILE手术参数预测方法，包括如下步骤：步骤1：选定模型训练阶段的输入值和期望输出值，步骤2：构建BP神经网络模型；步骤3：训练模型；步骤4：选定模型应用阶段的输入值和输出值；步骤5：模型应用；步骤6：计算剩余基底厚度的预测值；步骤7：得出SMILE手术参数预测结果。优点：基于BP神经网络对现有的大量数据进行深度学习，并可独立于SMILE手术机器实现预测功能。因此，本发明能够在保证预测精度的基础之上，从根本上实现全飞秒手术适应症的科学、快速筛查，并可节约临床时间。
-
公开(公告)号：CN114596279A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210218028.7
申请日：2022-03-08
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的非接触式呼吸检测方法，包括、采集视频图像，划分出视频图像中包含人体胸腹部的ROI区域，计算出ROI区域的面积S1；将ROI区域内的图像进行语义分割，计算出人体胸腹部轮廓包含的图像面积S2。首先使用OTSU算法将对图像二值化处理；然后进行开运算，即先腐蚀后膨胀，用于消除面积较小的白色区域；再对处理后的图像进行闭运算，即先膨胀后腐蚀，用于排除小型黑色区域。完成以上处理后，如果连通域个数为1时，计算出该连通域面积S2，即人体胸腹部包含的语区面积；如果连通域个数≥2时，计算最大的连通域面积，记为S2；然后计算出S2与ROI区域的面积S1的比值K，即K＝S2/S1。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112656507B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011627434.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
Abstract: 本发明公开一种基于BP神经网络模型的SMILE手术参数预测方法，包括如下步骤：步骤1：选定模型训练阶段的输入值和期望输出值，步骤2：构建BP神经网络模型；步骤3：训练模型；步骤4：选定模型应用阶段的输入值和输出值；步骤5：模型应用；步骤6：计算剩余基底厚度的预测值；步骤7：得出SMILE手术参数预测结果。优点：基于BP神经网络对现有的大量数据进行深度学习，并可独立于SMILE手术机器实现预测功能。因此，本发明能够在保证预测精度的基础之上，从根本上实现全飞秒手术适应症的科学、快速筛查，并可节约临床时间。
-
公开(公告)号：CN117894474A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410097449.8
申请日：2024-01-24
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) , 中科超精(南京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于组学的放疗计划特征提取方法，包括读取Dicom‑RTplan放疗计划文件，获取每个照射野、每个控制点的MU信息、Y方向准直器的坐标信息和X方向MLC每个叶片的坐标信息、以最大射野为参考，根据放疗计划控制点数目定义若干个二维零矩阵，将每个控制点中Y准直器和MLC坐标值包绕区域内的零值赋值为该控制点MU的绝对值、按照射野的先后顺序遍历所有控制点，把放疗计划转换为一个包含计划控制点信息、子照射野大小形状信息、MU信息的三维矩阵，并转存为nii.gz格式的三维图像plan.nii.gz，本发明利用组学方法提取到的计划特征来评价放疗计划的复杂性，可以准确预测调强放疗计划的复杂度，有望在提高PSQA效率、筛选更高质量的放疗计划方面发挥更大价值。
-
公开(公告)号：CN114596279B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210218028.7
申请日：2022-03-08
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的非接触式呼吸检测方法，包括、采集视频图像，划分出视频图像中包含人体胸腹部的ROI区域，计算出ROI区域的面积S1；将ROI区域内的图像进行语义分割，计算出人体胸腹部轮廓包含的图像面积S2。首先使用OTSU算法将对图像二值化处理；然后进行开运算，即先腐蚀后膨胀，用于消除面积较小的白色区域；再对处理后的图像进行闭运算，即先膨胀后腐蚀，用于排除小型黑色区域。完成以上处理后，如果连通域个数为1时，计算出该连通域面积S2，即人体胸腹部包含的语区面积；如果连通域个数≥2时，计算最大的连通域面积，记为S2；然后计算出S2与ROI区域的面积S1的比值K，即K＝S2/S1。
-
公开(公告)号：CN115349953A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210927072.5
申请日：2022-08-03
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
Abstract: 本发明公开了一种基于体外标记引导器械定位的系统，在体表设置单个标记点，对人体断层扫描，扫描区域包括标记点和目标点，确定目标点位置，根据标记点和目标点的位置，计算最佳路径和体表起始点位置，根据最佳路径和体表起始点位置，计算器械的偏转参数，根据偏转参数，调整激光投射装置发射的标记线，根据标记线的引导，送达器械。
-
公开(公告)号：CN113762085A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110917475.7
申请日：2021-08-11
Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的婴儿培养箱系统及方法，包括婴儿培养箱主体、主控制器、摄像头模块、麦克风模块、常规传感器模块以及计算机。所述主控制器包括婴儿肢体动作检测模块、婴儿脸部检测模块、声音检测模块。所述的婴儿肢体动作检测模块：分析视频流文件，判断培养箱内的婴儿是否有异常肢体动作，如果有异常则发送相关报警信息到计算机；所述的婴儿脸部检测模块：分析视频流文件，检测婴儿面部表情，包括眼睛和嘴巴是否张开，以及张开情况下各自的角度，如果判断为哭闹的表情则发送相关报警信息到计算机；所述的声音检测模块：以深度学习的方法分析音频流文件，判断培养箱内的声音是否正常，有无婴儿哭啼的声音，或者培养箱的报警音。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.029 seconds)
