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公开(公告)号：CN110517256A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910814399.X
申请日：2019-08-30
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像分析技术领域，具体公开了一种基于人工智能的早期癌辅助诊断系统，包括，图像获取模块，用于获取带标注的消化道内镜的样本图像，对样本图像进行预处理和随机排序，生成训练图像集；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型，并基于训练图像集对卷积神经网络模型进行迭代训练，然后进行测试，测试完成后输出训练成功的卷积神经网络模型；诊断模块，用于获取消化道内镜的待诊断图像，基于训练成功的卷积神经网络模型对待诊断图像进行判断，将判断结果输出。采用本发明的技术方案能提高训练的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115568958A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211058971.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
Abstract: 本方案属于医疗用品技术领域，具体涉及多功能可升降床旁吸痰用物收纳装置。一种多功能可升降床旁吸痰用物收纳装置，包括盒体和支架，所述支架为可升降支架，所述盒体内设有多个隔间，多个隔间组成前排格和后排格，所述盒体上铰接有盖子，所述盖子与后排格相匹配；所述前排格、后排格及盖子均为透明材质，所述前排格用于放置灭菌注射用水，所述前排格内固定设有用于固定吸痰管延长管卡扣；所述前排格内某一隔间作为回收格，所述回收格内设有转轴、齿轮、上盖和进料管，所述该隔间内设有上盖，所述上盖上设有进料管，所述进料管下端位于两个齿轮的中间。本方案中的可升降支架可以根据心电监护的高度进行调节，使得本装置的适用性更广。
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公开(公告)号：CN114983511A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210847796.9
申请日：2022-07-19
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: A61B17/135
Abstract: 本方案属于医疗器械领域，具体涉及颈部按压装置。包括按压组件和颈托，所述颈托与脖子相匹配，所述颈托左右两侧内侧设有滑槽，所述按压组件包括气囊、底座和充气筒，所述底座滑动设在滑槽上，所述气囊与患者颈部按压点相匹配；所述充气筒与气囊通过管线连通；所述充气筒包括壳体、活塞和推杆；所述推杆上固定设有第一螺纹柱，所述第一螺纹柱上设有外螺纹，所述壳体内壁上设有与外螺纹相匹配的内螺纹。本方案可根据病人疼痛承受度的不同灵活设置气囊的压力，使得患者在按压时更加舒适，不会因为压力的大小不同对患者造成伤害，而且当患者需要上厕所或者行走的时候，直接一只手拿着充气筒即可，非常方便，不会对按压装置造成任何影响。
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公开(公告)号：CN110363768B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910815242.9
申请日：2019-08-30
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的早期癌病灶范围预测辅助系统，包括：图像获取模块，用于获取带目标框的消化道内镜的样本图像，对样本图像进行预处理，记录目标框端点的坐标信息，生成训练图像集；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型，并基于训练图像集对卷积神经网络模型进行迭代训练，然后进行测试，测试完成后得到训练成功的卷积神经网络模型；范围划分模块，用于接收消化道内镜的待诊断图像，基于训练成功的卷积神经网络模型对待诊断图像进行判断，输出待诊断图像的预测端点的坐标信息；范围划分模块基于预测端点的坐标信息在待诊断图像上绘制目标框。采用本发明的技术方案能标注早期癌病灶范围。
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公开(公告)号：CN110517256B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910814399.X
申请日：2019-08-30
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像分析技术领域，具体公开了一种基于人工智能的早期癌辅助诊断系统，包括，图像获取模块，用于获取带标注的消化道内镜的样本图像，对样本图像进行预处理和随机排序，生成训练图像集；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型，并基于训练图像集对卷积神经网络模型进行迭代训练，然后进行测试，测试完成后输出训练成功的卷积神经网络模型；诊断模块，用于获取消化道内镜的待诊断图像，基于训练成功的卷积神经网络模型对待诊断图像进行判断，将判断结果输出。采用本发明的技术方案能提高训练的有效性。
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公开(公告)号：CN110363768A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910815242.9
申请日：2019-08-30
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的早期癌病灶范围预测辅助系统，包括：图像获取模块，用于获取带目标框的消化道内镜的样本图像，对样本图像进行预处理，记录目标框端点的坐标信息，生成训练图像集；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型，并基于训练图像集对卷积神经网络模型进行迭代训练，然后进行测试，测试完成后得到训练成功的卷积神经网络模型；范围划分模块，用于接收消化道内镜的待诊断图像，基于训练成功的卷积神经网络模型对待诊断图像进行判断，输出待诊断图像的预测端点的坐标信息；范围划分模块基于预测端点的坐标信息在待诊断图像上绘制目标框。采用本发明的技术方案能标注早期癌病灶范围。
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