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公开(公告)号：CN119228821A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411158411.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京大学 , 延安市中医医院
Abstract: 本发明提供了一种基于磁共振T2轴位图的椎旁肌脂肪分割方法、装置、设备及介质，涉及医学图像处理技术领域。所述方法包括：获取影像数据，所述影像数据为医院磁共振成像设备采集的目标对象的T2轴位序列腰椎影像；获取椎旁肌区域的标注信息，得到标注有椎旁肌区域的影像数据；对所述标注有椎旁肌区域的影像数据进行图像预处理，对各个椎旁肌区域进行图像增强，得到椎旁肌区域增强图像；基于PSO‑Kapur阈值分割算法对所述椎旁肌区域增强图像进行图像分割，确定各个椎旁肌的肌肉脂肪分割结果；将所述各个椎旁肌的肌肉脂肪分割结果叠加至所述T2轴位序列腰椎影像，输出可视化分割结果图。从而可以实现椎旁肌脂肪智能分割。
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公开(公告)号：CN119027402A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411158419.X
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 延安市中医医院
Abstract: 本发明提供了一种脊椎轴位面磁共振影像椎旁肌脂肪分割与量化分析方法及产品，涉及医学图像处理技术领域。本发明提供了一种高精度、易操作、全自动化的椎旁肌脂肪分割与量化分析方法，基于脊椎轴位面磁共振影像，利用基于预先训练的椎旁肌分割模型进行分割，对分割得到的分割区域采用图像增强，利用Kapur阈值分割算法结合PSO寻优算法对分割区域进一步分割出脂肪区域，最后统计和分析分割区域内一系列脂肪浸润率等基于面积和信号强度的参数。本发明提出的椎旁肌脂肪全自动分割与量化分析方法可以有效降低人工标注带来的主观误差和经验误差，同时极大提高临床医生的诊断效率，具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN114632799B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210284303.5
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种医疗废弃用具的毁型机及毁型方法，属于医疗器械技术领域，解决了现有技术中医疗废弃用具毁型不彻底，对其中的药品残余量的管理造成困难的技术问题。本发明的毁型机包括保护罩、毁型刀部件、毁型台部件、毁型收纳箱和控制终端；毁型刀部件包括毁型刀单元和毁型刀升降单元；其中，毁型台部件上设置有毁型收纳箱滑轨，毁型刀单元包括复合刀体；复合刀包括尖刺定位刀体、碾压体；毁型台部件包括毁型台单元和毁型台翻转单元；控制终端和行程开关形成对毁型台翻转单元和毁型刀升降单元行程的双重控制。本发明的毁型机为封闭结构，能安全完成医疗废弃用具的毁型和收纳，避免残余药液和锐器伤害，便于合理的医用垃圾分类处理。
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公开(公告)号：CN112684075A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110077970.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 中国食品药品检定研究院
Abstract: 本发明提供液质联用结合超滤法测定美罗培南或亚胺培南的血浆蛋白结合率，本方法将液相色谱串联质谱检测技术与超滤法相结合，分别测定血浆中美罗培南或亚胺培南的总浓度，以及超滤液中药物的游离浓度。在处理样本时加入了MOPs稳定剂，解决了药物稳定性差的问题，进而使测定结果更加准确。本发明可快速、高通量测定药物的蛋白结合率，尤其适用于不稳定的药物分子。
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公开(公告)号：CN114632799A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210284303.5
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种医疗废弃用具的毁型机及毁型方法，属于医疗器械技术领域，解决了现有技术中医疗废弃用具毁型不彻底，对其中的药品残余量的管理造成困难的技术问题。本发明的毁型机包括保护罩、毁型刀部件、毁型台部件、毁型收纳箱和控制终端；毁型刀部件包括毁型刀单元和毁型刀升降单元；其中，毁型刀单元包括复合刀体；毁型台部件包括毁型台单元和毁型台翻转单元。本发明的医疗废弃用具的毁型机为封闭结构，能安全完成医疗废弃用具的毁型和收纳，一方面合理处理镇痛泵残余药液，避免其外泄，另一方面有效地避免了医护人员在镇痛泵毁型操作上耗时、费力，同时避免了锐器伤害，便于合理的医用垃圾分类处理。
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公开(公告)号：CN117079100B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311021263.6
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的焊缝缺陷识别系统，包括摄像头模块、图像分析模块、厚度检测模块、截面图像生成模块、结果输出模块以及控制模块。图像分析模块基于深度学习技术对焊缝实时图像执行目标检测的操作以确定焊缝实时图像中的焊缝图像位置，基于深度学习的技术手段确定出的焊缝图像位置可以用于后续步骤中的厚度检测模块针对焊缝进行厚度检测过程中的快速定位；截面图像生成模块根据厚度检测模块所得到的厚度信息生成截面图像，并根据该截面图像确定焊缝缺陷评价指数，通过该焊缝缺陷评价指数确定出焊缝截面处是否存在缺陷，能够便捷地对焊缝截面处的缺陷进行识别。
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公开(公告)号：CN116773547B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311036989.7
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的焊缝缺陷检测方法，该焊缝缺陷检测方法中，控制模块根据导波特征参量和图像特征参量确定出关于目标焊缝的品质评价指数，并基于该品质评价指数而得出是否检测出焊缝缺陷的检测结果。本发明公开的基于多模态的焊缝缺陷检测方法是以第二导波信号以及目标焊缝的实时图像作为取样数据而最终确定焊缝缺陷的检测结果，第二导波信号以及目标焊缝的实时图像是来自不同传感器得到的不同类型的取样数据，其中，第二导波信号由关于导波信号的导波信号检测模块得到，表面实时图像和X射线实时图像由实时图像获取模块得到，从而实现了非单一类型数据作为取样数据的焊缝缺陷检测，有利于提高焊缝缺陷检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114572355A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210185299.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种船体垃圾清理回收的水下清淤系统，与现有技术比较，本发明的水下清淤系统还包括船体、设置于所述船体上以对水域区域的垃圾进行回收储藏的垃圾回收仓、对水域区域的垃圾进行截留并转移至所述垃圾回收仓的转移模块、和将所述垃圾回收仓内的回收垃圾进行淤泥脱落处理的去泥模块。本发明通过对水域区域的水面上的漂浮垃圾和水面下的水下垃圾进行分别收集处理，有效提高对水域的垃圾清理回收的效率。
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