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公开(公告)号：CN116758584A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310609654.3
申请日：2023-05-29
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测方法，包括：构建姿态检测模型；加载姿态检测模型的骨架网络MobileNet预训练权重，对训练数据集进行预处理；训练姿态检测模型；使用Flask将训练好的姿态检测模型部署在服务器上作为后台服务，开放API接口，供移动端或嵌入式设备应用所述姿态检测模型进行基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测。本方法解决了传统HPE算法普遍存在的模型运算量及参数量过大导致的检测的实时性差难以转化为实际应用的问题，大幅优化了训练速度以及显存消耗。
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公开(公告)号：CN116739965A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310156214.7
申请日：2023-02-23
Applicant: 南京中医药大学 , 山东工程职业技术大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06T7/11 , G06T7/12
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯分类的改进中心线血管分割方法及系统，所述方法包括如下步骤：(1)对血管图像进行预处理；(2)利用霍夫变换方法对血管截平面进行检测，获得血管截面中的圆形区域以及圆形区域内的像素点集合；(3)基于贝叶斯分类算法对血管截面中的圆形区域像素点进行分类，得到分类结果并与圆形区域内的像素点计算欧式距离；(4)将分割结果区间内的像素点进行颜色标记；(5)利用基于VTK的开源工具对标记后的分割结果进行三维重建；本发明有效避免了分割的溢出问题，较为精确的获得了医疗图像中的血管网络结构，同时可以稳定完成图像的分割任务，对于医疗的临床诊断具有十分重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN115005831A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210545148.8
申请日：2022-05-19
Applicant: 江苏华康信息技术有限公司 , 南京大学 , 南京中医药大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/352 , A61B5/363 , A61B5/0205
Abstract: 本发明公开了一种基于光电传感器的动脉血管硬化程度检测系统及方法，包括采集I或II导联ECG模拟波形，得到心电模拟信号，通过光电传感器同步采集光电脉搏波模拟信号；将同步采集并调理得到心电、光电脉搏互联波形信号，再获取心电、光电脉搏互联最佳波形信号；根据心电、光电脉搏互联最佳波形信号，采用斜率法识别计算心电R波形波峰特征点，采用斜率法识别计算光电脉搏波峰特征点，再计算得到心电、光电脉搏互联最佳波形信号的光电脉搏波在动脉血管中传导时间RPT；同时计算光电脉搏波主波宽度tu；若传导时间RPT小于设置阀值，则动脉血管硬化程度异常，若光电脉搏波主波宽度tu大于设置阀值时则动脉血管硬化程度异常。
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公开(公告)号：CN113450268A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110566005.0
申请日：2021-05-24
Applicant: 南京中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种基于后验概率的图像降噪方法。属于计算机视觉领域，操作步骤：数据的采集、数据标签标注、贝叶斯模型的训练、分类结果倒入字典学习稀疏矩阵中降噪、对降噪过的数据进行图像处理。本发明实施例所述的基于朴素贝叶斯后验概率和字典学习稀疏矩阵的图像去噪方法，通过朴素贝叶斯模型强大的分类功能，对图像中的噪声数据和样本标签数据进行细分类，然后将分类结果提供给字典学习稀疏矩阵进行稀疏表达，通过数学方法达到减噪、去噪的效果，提高医疗图像数据的信噪比，为后期的图像分割、检测等计算机临床辅助诊断提供技术支持，从而提高医院自动化临床诊断效率。
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公开(公告)号：CN117649494A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410118475.4
申请日：2024-01-29
Inventor： 费奕泓 , 庄建军 , 周作建 , 宋懿花 , 马辉 , 许毅宁 , 王雅菲 , 夏逸舟 , 唐佳俊 , 印明扬 , 王琳舒 , 乔一琳 , 裴致远 , 朱云卿 , 王若水 , 周晏羽 , 刘苏杰 , 丁丽娜
Abstract: 本发明公开了一种基于点云像素匹配的三维舌体的重建方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）将位置和方向与参考坐标系对齐，利用激光雷达测量舌体的距离和位置，形成点云图像；（2）利用摄像头拍摄舌体，获取舌体图像；（3）将得到点云图像进行特征提取；（4）构建舌体重构模型，对模型进行训练，获取最优的三维图像数据，完成重构；本发明针对舌头设计了模型训练的损失函数，使得模型收敛速度快，鲁棒性较强，易于调整训练参数从而提升模型准确率，避免了牙齿轮廓影响面部特征的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113781688A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111055809.0
申请日：2021-09-09
Applicant: 南京中医药大学 , 江苏华康信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智慧医院疫情防控装置系统，该系统的信息采集终端设置在智能闸机上，且信息采集终端、智能闸机分别与疫情防控平台进行信息交互；信息采集终端，用于基于3D机构光技术进行人脸识别，利用OCR技术提取和校验证件或卡片上的信息以及集成3D成像、红外测温、人证对比、人脸识别、口罩识别、数据采集功能；疫情防控平台包括数据处理模块，用于根据信息采集终端所采集的数据判断当前被识别人脸的身份、健康状况、行程目的。本发明解决当前患者进入医院测量体温、检查健康码，必要时进行流行病学史调查。该系统中的疫情防控平台对接院内预约挂号系统等，实现医疗健康服务一体化就医流程。
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公开(公告)号：CN113450268B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202110566005.0
申请日：2021-05-24
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于后验概率的图像降噪方法。属于计算机视觉领域，操作步骤：数据的采集、数据标签标注、贝叶斯模型的训练、分类结果倒入字典学习稀疏矩阵中降噪、对降噪过的数据进行图像处理。本发明实施例所述的基于朴素贝叶斯后验概率和字典学习稀疏矩阵的图像去噪方法，通过朴素贝叶斯模型强大的分类功能，对图像中的噪声数据和样本标签数据进行细分类，然后将分类结果提供给字典学习稀疏矩阵进行稀疏表达，通过数学方法达到减噪、去噪的效果，提高医疗图像数据的信噪比，为后期的图像分割、检测等计算机临床辅助诊断提供技术支持，从而提高医院自动化临床诊断效率。
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公开(公告)号：CN117649494B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410118475.4
申请日：2024-01-29
Inventor： 费奕泓 , 庄建军 , 周作建 , 宋懿花 , 马辉 , 许毅宁 , 王雅菲 , 夏逸舟 , 唐佳俊 , 印明扬 , 王琳舒 , 乔一琳 , 裴致远 , 朱云卿 , 王若水 , 周晏羽 , 刘苏杰 , 丁丽娜
Abstract: 本发明公开了一种基于点云像素匹配的三维舌体的重建方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）将位置和方向与参考坐标系对齐，利用激光雷达测量舌体的距离和位置，形成点云图像；（2）利用摄像头拍摄舌体，获取舌体图像；（3）将得到点云图像进行特征提取；（4）构建舌体重构模型，对模型进行训练，获取最优的三维图像数据，完成重构；本发明针对舌头设计了模型训练的损失函数，使得模型收敛速度快，鲁棒性较强，易于调整训练参数从而提升模型准确率，避免了牙齿轮廓影响面部特征的情况。
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公开(公告)号：CN108523877B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810244631.6
申请日：2018-03-23
Applicant: 南京中医药大学 , 江苏华康信息技术有限公司 , 南京贺普检测仪器有限公司
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , A61B5/352 , A61B5/366 , A61B5/355 , A61B5/358 , A61B5/353 , A61B5/36
Abstract: 本发明公开了一种心电信号质量辨识方法，包括如下步骤：S1、获取原始的心电波形幅值数据；S2、将心电信号以1秒为单位进行片段分割；S3、取出每一片段的幅值最大值和最小值构成包络点，比较各个包络点得到包络差；S4、获取每一分割段的幅值方差值；S5、利用快速傅里叶变换，将心电片段信号的时域信号转化为频域信号，即为功率谱信号；对1～5Hz的幅值进行积分得到功率；S6、得到步骤S5中的心电片段信号的功率谱信号后，分别对5～40Hz的幅值和40～100Hz的幅值进行积分得到相应功率，计算两者的信噪比；S6、根据参数包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率和信噪比的合格情况对心电波形进行质量等级划分。
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公开(公告)号：CN108523877A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810244631.6
申请日：2018-03-23
Applicant: 南京中医药大学 , 江苏华康信息技术有限公司 , 南京贺普检测仪器有限公司
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/04012 , A61B5/7235 , A61B5/7257
Abstract: 本发明公开了一种心电信号质量辨识方法，包括如下步骤：S1、获取原始的心电波形幅值数据；S2、将心电信号以1秒为单位进行片段分割；S3、取出每一片段的幅值最大值和最小值构成包络点，比较各个包络点得到包络差；S4、获取每一分割段的幅值方差值；S5、利用快速傅里叶变换，将心电片段信号的时域信号转化为频域信号，即为功率谱信号；对1～5Hz的幅值进行积分得到功率；S6、得到步骤S5中的心电片段信号的功率谱信号后，分别对5～40Hz的幅值和40～100Hz的幅值进行积分得到相应功率，计算两者的信噪比；S6、根据参数包络差、方差值、信号在1～5Hz之间的功率和信噪比的合格情况对心电波形进行质量等级划分。
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