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公开(公告)号：CN116309534A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310423194.5
申请日：2023-04-19
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种肺部水含量参数图生成方法、装置、设备及介质，方法包括：构建以编码器‑解码器为基础架构的肺部水含量参数图生成模型；将预获取的超短回波核磁共振图像序列输入至肺部水含量参数图生成模型中，生成预测肺部水含量参数图；利用预测肺部水含量参数图，预获取的目标肺部水含量参数图以及预构建的损失函数对肺部水含量参数图生成模型进行训练；将预获取的待预测的超短回波核磁共振图像序列输入至训练好的肺部水含量参数图生成模型中，生成与待预测的超短回波核磁共振图像序列对应的肺部水含量参数图。通过上述方式，不仅使肺部水含量参数图的生成过程更加快速、准确，还保证了生成的肺部水含量参数图较少受到呼吸运动伪影影响。
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公开(公告)号：CN116129170A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211455874.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种胸片筛查分类预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：对获取的待筛查的胸片图像进行对比度增强处理，获得对比度增强图像；将所述对比度增强图像输入到预先训练好的分类模型中，确定所述胸片图像的类别及相应的分数、相应的可解释性模型激活示意图。通过该方式，可以快速的将胸片中的“有发现”与“无发现”分开，提高了医生的工作效率，减少误诊，漏诊发生。
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公开(公告)号：CN113538440A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010324988.2
申请日：2020-04-22
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于形状约束的图像分割系统，由目标形状表示模块M0，目标分割模块M1组成；其中，基于图像及其目标分割二值图，利用目标形状表示模块M0对目标形状进行学习，可以获得对目标形状的表示能力；进而，利用训练完成得到的目标形状表示模块M0对分割网络N1进行形状约束，训练完成的图像分割网络N1即为图像分割模型。本发明提出能够有针对性地对分割目标的形状特征进行重点学习，不仅对分割结果中的像素级误差进行可控惩罚，还能够从整体上对分割结果中的形状误差进行可调节惩罚，从而使优化得到的分割模型有更好的复杂目标形状的判别能力，达到在目标边界模糊不清时仍能有效分割出目标区域的效果。
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公开(公告)号：CN104714198B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201310693631.1
申请日：2013-12-17
Applicant: 北京大学
IPC: G01R33/56
Abstract: 本发明公开了一种基于多回波非对称自旋回波快速成像技术(MASE)，通过在选层方向施加自适应变化补偿梯度(Z‑shimming Gradient)的磁敏感伪影去除的新方法。包括数据采集模块、ΔB信号衰减模型处理模块、去除磁敏感伪影模块三个部分。该系统很好地将优化的Z‑Shimming梯度方法与磁敏感伪影造成的MR信号衰减sinc模型整合起来，根据不同ΔTE时间自适应施加Z‑Shimming梯度，并最终用模型拟合方法提高了效率，在24秒内获得估算ΔB的数据，而且新方法中利用Z‑MASE序列可以只用一次扫描同时获得估算ΔB的数据和估算氧摄取分数OEF等氧代谢指标的数据，这两种数据之间没有几何分布差异，使得磁敏感伪影去除处理更加方便，准确，鲁棒。
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公开(公告)号：CN105963023B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201610249066.3
申请日：2016-04-20
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种用于模拟人体步态对足底的压力且兼容磁共振的机电装置。此机电装置包括：1.本发明由气压动力模块、控制模块、步态压力模拟模块组成，气压动力模块由电驱动，控制模块由24V电压驱动，步态压力模拟模块由高压空气驱动；2.步态压力模拟模块全部部件均由非铁磁性材料制成；3.气压动力模块和控制模块放在磁共振扫描间之外，步态压力模拟模块放在磁共振扫描间之内；4.设置特定参数，让步态压力模拟模块的受气缸驱动的压力刺激直板刺激被试足底。本发明能够有效地模拟人体步态的足底压力变化，而且兼容磁共振环境，更能让被试保持躺着的静止状态接受足底刺激。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106204677A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610556726.2
申请日：2016-07-14
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06T11/003 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T2210/41
Abstract: 基于呼吸频率调制和预测编码网络提高动态对比增强(dynamic contrast enhanced,DCE)磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)图像时间分辨率的装置。首先，训练集数据采集模块完成训练集受试者的呼吸频率进行控制，并对受试者待成像部位进行训练集数据采集。然后，深度预测编码网络(Predictive Coding Network,PredNet)训练模块利用采集的数据，对预测编码网络进行训练。进而，测试及数据采集模块开始对测试集受试者进行呼吸频率调制，并对测试集受试者待成像部位进行数据采集。最后，图像输出模块利用PredNet和测试集数据得到提高时间分辨率的DCE序列。本装置在没有增加扫描时间的基础上，增加采样点图像数据，因此能更加真实的记录组织信号的变化规律。同时，能基本保证药代动力学定量参数计算值相对稳定并具有较好的诊断效能。
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公开(公告)号：CN1059230A
公开(公告)日：1992-03-04
申请号：CN90109166.9
申请日：1990-11-16
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明通过氮气热处理工艺制造以R2Fe17Nx，R(TiFe)12Nz，R(VFe)12Nz等合金为基的高居里温度、高饱和磁化强度，高单轴磁晶各向异性的稀土-铁-氮新型永磁合金。亦可用此种工艺改善其它以稀土-铁为基的合金的磁性。所发明的新材料可广泛应用于电器、电机及电子仪器中。因其温度适用范围广、成本低，将很有竞争能力。
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公开(公告)号：CN119415944A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411363303.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京市城市规划设计研究院 , 北京大学
IPC: G06F18/214 , G06F40/295 , G06F40/284 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种城市规划实体关系抽取模型训练方法、抽取方法及装置。涉及城市规划技术领域，包括：基于预设城市规划实体关系抽取提示词，通过预设大语言模型对预处理后的城市规划标准数据进行数据标注，得到多个携带有关系类型标注的城市规划实体数据；将所述携带有关系类型标注的城市规划实体数据输入目标Roberta模型后，输出标注语料词向量表征；基于所述标注语料词向量表征对预设实体关系抽取模型进行训练，得到城市规划实体关系抽取模型；其中，所述城市规划实体关系抽取模型用于批量抽取城市规划标准中的实体和关系。
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公开(公告)号：CN118385561A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202310341526.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种制备高性能晶体织构型各向异性R2Fe14B磁粉的方法，先制备具有R2Fe14B完全正分的稀土铁硼单晶颗粒，然后采用HDDR工艺将其转变为晶粒尺寸为200～400纳米且具有c轴一致取向的R2Fe14B多晶集合体，再通过具有反铁磁性的Mn基合金的晶界扩散获得具有核壳结构特征的高矫顽力和高剩磁的晶体织构型各向异性R2Fe14B磁粉。本发明运用具有R2Fe14B完全正分的稀土铁硼单晶颗粒作为HDDR反应的起始材料，避免了无序的富稀土相；在晶体织构型R2Fe14B集合体的晶界扩散具有反铁磁性的Mn基合金，不仅达到对非磁性晶界相含量的有效控制，有利于保持高剩磁，同时采用反铁磁性的Mn基合金也有利于消除晶界处反磁化形核点，并且形成对磁畴壁运动的强力钉扎，最终实现剩磁和矫顽力的共同提高。
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公开(公告)号：CN117726846A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311195787.7
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京大学第一医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G16H70/60
Abstract: 本发明涉及结节病理类型判断技术领域，公开了一种肺部纯磨玻璃结节病理类型预测方法、装置、设备及介质，包括：构建并训练3D图像恢复模型；将3D图像恢复模型中的共享特征提取编码器和解码器迁移至3D图像分割模型，将共享特征提取编码器迁移至3D图像分类模型；对3D图像分割模型和3D图像分类模型进行训练；通过3D图像分割模型对待检测胸部CT图像进行分割，获取纯磨玻璃结节区域分割3D图像；通过3D图像分类模型对纯磨玻璃结节区域分割3D图像进行病理类型预测。本发明能够建立更加鲁棒精确的模型，耗时更短，且对纯磨玻璃结节的病理类型进行准确判断，使临床医生更好地做出最佳手术决策，从而提高患者治疗效率，避免二次创伤。
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