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公开(公告)号：CN115731176A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211435875.5
申请日：2022-11-16
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州大学附属儿童医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/77 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于人机特征融合的胶质瘤智能分级方法、系统及设备，该方法包括以下步骤：S1、获取胶质瘤患者的多序列磁共振图像；S2、对多序列磁共振图像进行预处理；S3、进行影像组学特征提取和临床专家评分特征提取；S4、进行特征选择与特征融合；S5、将融合特征输入机器学习分类模型中，得到胶质瘤图像分级结果。本发明利用机器学习分类模型通过影像组学特征和临床专家评分特征的融合特征进行胶质瘤图像的智能分级，可将专家的知识和经验融入分类模型中，能够提升胶质瘤自动分级的准确性，在胶质瘤无创分析、治疗方案制定和预后评估方面具有潜在的应用价值。
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公开(公告)号：CN115721323A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211465471.0
申请日：2022-11-22
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本说明书公开了一种脑机接口信号识别方法、系统及电子设备，能够实现对MI‑EEG/MEG信号的高精度识别分类。所述方法包括：获取原始脑电/脑磁信号并进行预处理生成脑电/脑磁测量信号，在测量空间中提取相应的全局特征信息；将脑电/脑磁测量信号转换为脑电/脑磁源信号，在源空间中提取相应的细节特征信息；利用跨空间融合卷积神经网络获取全局特征信息与细节特征信息的融合特征信息，根据融合特征信息进行分类以确定所述原始脑电/脑磁信号对应的运动意图。所述系统包括原始信号获取模块、频带分析模块、全局特征提取模块、脑源成像模块、细节特征提取模块与跨空间融合模块。所述电子设备中处理器用于执行所述脑机接口信号识别方法。
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公开(公告)号：CN115471450A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210911089.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州大学附属第二医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/30 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T17/00 , G06T19/20 , G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种基于医学影像的物理模型构建方法及装置，包括：先基于目标医学影像的体素数量及体素强度值，对目标医学影像进行分割，获取各个三维体素模型以及对应的类别；再基于各个三维体素模型的对应类别，获取各个三维体素模型对应的物理性质参数，进而基于各个三维体素模型及各个三维体素模型对应的物理性质参数，建立目标医学影像对应的仿真的物理模型，解决了现有技术均采用统一的模板对生物软组织进行建模，无法真实反映患者的实际物理性质的问题，通过精细化的分析与分类，自动的构建一套个性化的物理模型，且该物理模型在物理性能上与真实人体具有高度一致性。
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公开(公告)号：CN109345523B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201811118372.9
申请日：2018-09-21
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种表面缺陷检测和三维建模方法，包括以下步骤：1)原始表面点云数据采集，2)原始缺陷点云数据缺陷分割，得到无缺陷部位和缺陷部位；3)无缺陷部位配准，获取缺陷模型；4)缺陷模型顶部分割；5)缺陷模型顶部杂散点滤波；6)缺陷模型平滑；7)曲面建模，将点云缺陷模型进行表面重建，得到缺陷区域的曲面模型。本发明的表面缺陷检测和三维建模方法，能实现待检测物体表面缺陷的自动检测和三维模型自动构建。可用于实现工业表面自动化修复，可以应用于人体表面皮肤组织损伤部位建模，为皮肤三维打印提供三维模型。
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公开(公告)号：CN114431851A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210116846.6
申请日：2022-02-07
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种神经电生理正问题建模方法、装置及电子设备，其中，所述方法包括：获取目标对象的被试MRI数据，并根据所述被试MRI数据，构建头脑几何结构模型和头表面测量电极分布模型；其中，所述头脑几何结构模型中包括所述目标对象的囟门组织的位置信息；构建所述目标对象的源模型，并根据所述头脑几何结构模型、所述头表面测量电极分布模型以及所述源模型，确定正问题模型中的传导矩阵；根据历史被试数据构建第一模型，以及根据所述传导矩阵构建第二模型，并确定所述第一模型和所述第二模型之间的误差模型；基于所述传导矩阵和所述误差模型，构建与所述被试MRI数据相匹配的第三模型。本申请提供的技术方案能够提高正问题模型建模精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113893033A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110750575.5
申请日：2021-07-01
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 丽水市中心医院
Abstract: 本发明提供一种肺部经皮穿刺导航方法，包括输入目标患者的肺部静态影像数据，采用影像分割方法，得到皮肤及各组织的三维表面模型；以三维表面模型建立物理模型，仿真呼吸过程中的皮肤及各组织的运动轨迹；将仿真的运动轨迹与实时患者呼吸场景进行匹配，进行皮肤及各组织的联动实时虚实融合显示。本发明在仅有静态CT影像数据的情况下，仿真呼吸过程中的皮肤及各组织的运动轨迹；并与实际患者的呼吸位置相匹配，显示于真实的位置；在CT影像中皮肤表面模型与实际皮肤表面匹配时，生成提醒穿刺的信息，提高了肿瘤穿刺的精度；本发明将模拟皮肤、肿瘤及其他各组织的动态运动轨迹与实际呼吸状联动进行显示，有助于医生进行高效率、高准确性的穿刺。
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公开(公告)号：CN113763441A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110984076.2
申请日：2021-08-25
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种无监督学习的医学图像配准方法及系统，该方法包括以下步骤：1)构建深度学习配准网络，其包括空间自注意力配准网络和多分辨率图像配准网络；2)将固定图像F和待配准的浮动图像M输入深度学习配准网络中，得到F和M之间的形变场3)基于形变场采用三线性插值对M进行空间变换，得到最终的配准结果将与F的结构信息相似测度、平滑约束项和雅可比负值折叠罚项共同作为深度学习配准网络的损失函数L来引导网络参数的优化。本发明无需预先准备的分割标签或形变场标签，可对不同模态中的大形变区域得到较好的配准精度，且本发明的配准速度快、可达到实时性效果。
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公开(公告)号：CN109984843B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910212954.1
申请日：2019-03-20
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种骨折闭合复位导航系统及方法，该系统包括磁定位仪模块和计算机软件模块；所述磁定位仪模块包括磁定位仪传感器、跟踪源、探针；所述计算机软件模块包括：三维重建模块、坐标统一模块和骨折复位导航模块。本发明通过磁定位仪实时获取空间位置，减少了医生和患者接受X光照射次数，降低了医患损伤；本发明通过磁定位仪实时采集断骨的空间数据并实时移动计算机软件模块中渲染出的三维骨折模型，可以实时监控断骨位置，复位导航显示更直观；本发明能充分结合医学图像信息、空间定位技术及三维可视化技术，能提高复位精度与效率。
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公开(公告)号：CN107274389B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201710379450.X
申请日：2017-05-25
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于CT三维序列图像的股骨和髋臼解剖参数获取方法，包括步骤：获取具有股骨和髋臼的CT三维序列图像；股骨与髋臼的分割：对CT三维序列图像依次进行粗分割、分离以及精确分割，获得股骨精确分割图像和髋臼精确分割图像；股骨解剖参数计算：根据股骨精确分割图像，构造股骨表面的三角网格表面模型，计算股骨直径参数、髓腔内径参数以及股骨头的球面拟合参数；髋臼解剖参数计算：选择髋臼精确分割图像构造髋臼表面三角网格表面模型的表面若干点，计算髋臼的前后径。本发明直接对CT三维序列图像进行处理，快速、自动地实现股骨和髋臼精确分割及解剖参数获取，辅助人工骨头假体的个性化设计与建模。
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公开(公告)号：CN111951252A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010826210.1
申请日：2020-08-17
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州市第五人民医院
Abstract: 本发明公开了一种多时序图像处理方法、电子设备及存储介质，该方法包括以下步骤：1)多时序感兴趣区域分割；2)感兴趣区域综合特征提取；3)多时序图像特征提取；4)图像集处理：5)将所述步骤4)得到的特征矩阵M进行特征筛选后通过分类器进行分类，获得图像处理结果。本发明的多时序图像处理方法，能同时实现对多个病人的多时序图像分类，从多时相特征中能得到更加丰富的影像学定量特征；本发明通过构建多时相影像特征及其不同时相之间的特征差异，共同构成特征集合，可以更加有效的反映不同组织的影像学表现，利于得到更加丰富的影像学信息。
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