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公开(公告)号：CN117323488A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311413557.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明公开了一种可视探测颌骨囊肿冲洗器，属于医疗器械技术领域，其包括显示器、手柄、软管、冲洗组件和移动组件。通过设置冲洗组件的冲洗部可轻松进入到患者口中，冲洗件为中空的球状结构，并设有多个冲洗孔，冲洗液能够通过冲洗孔向多个方向喷射，实现囊腔的360°冲洗，从而消除冲洗盲区和死角，提高了囊腔的清洁效果，以促进颌骨骨质的快速恢复；冲洗件上安装有摄像头，可清晰的观察到内部情况，对囊腔进行精准清洗，操作简单，清洗效果好；移动组件能适应性调整冲洗角度，并根据摄像头的画面，控制冲洗部移动到相应位置，便可进行冲洗，通过可视方式保证粘稠分泌物被完全冲洗干净。
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公开(公告)号：CN115731163A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211090564.X
申请日：2022-09-07
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06T17/00 , G06V10/82 , G06V40/18 , A61B3/10 , A61B3/11
Abstract: 本发明的眼球突出度测量方法以及系统，通过先将三维人脸文件转化为二维贴图，简化计算机视觉处理的复杂度。再对眼部区域进行提取，除去图片的冗余部分，提高精度。再进行眼睛轮廓的提取，在检测出眼眶后检测瞳孔，提取出了颞侧眶边缘和瞳孔边缘在二维贴图上的坐标。再映射回三维照片，将三维球坐标方程矩阵化并使用最小二乘法拟合出球心坐标及眼球半径长度，即可计算出眼球突出距离。本申请采用便利、无接触式的三维人脸图像作为输入，通过借助人工智能、计算机视觉与基于三维坐标的数学计算，实现了突眼度的自动化、精准化测量。
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公开(公告)号：CN115662641A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211267520.X
申请日：2022-10-17
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G16H50/70 , G06V10/774 , G06V40/18 , G06V40/70 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种多模态眼眶病推理模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤：确定用于识别眼眶病的N项二维特征以及M项三维特征；剔除N项二维特征以及M项三维特征中的冗余特征；对二维图像数据集以及三维数据集进行标注；对二维以及三维的眼眶病推理模型进行训练，然后融合为多模态眼眶病推理模型。本发明的另一个技术方案是提供了一种上述的多模态眼眶病推理模型的训练方法在眼眶病推理系统中的应用。相较于常规的统一标注方法，本发明采用了对二维图像进行纹理特征标注、对三维模型进行结构特征标注的新策略，可以降低强行统一处理不同维度数据引入的噪声，具有较好地准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN111951219B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202010655721.1
申请日：2020-07-09
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明提供了一种基于眼眶CT图像的甲状腺眼病筛查方法、系统及设备，包括：获取待识别眼眶CT图像；对获取的待识别眼眶CT图像进行预处理；利用分类CNN模型对预处理后的眼眶CT图像进行甲状腺相关眼病和非甲状腺相关眼病的识别；得到眼眶CT图像分类结果；其中获取的待识别眼眶CT图像为3D图像，断层扫描区域为从眉骨至鼻子的区域。本发明解决了眼科医生人工判断带来的误差问题。具有更加客观性的优点，同时，分类CNN模型的准确率和速度使筛查更加的快速和高效，能够及早的发现问题。
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公开(公告)号：CN111951219A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010655721.1
申请日：2020-07-09
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明提供了一种基于眼眶CT图像的甲状腺眼病筛查方法、系统及设备，包括：获取待识别眼眶CT图像；对获取的待识别眼眶CT图像进行预处理；利用分类CNN模型对预处理后的眼眶CT图像进行甲状腺相关眼病和非甲状腺相关眼病的识别；得到眼眶CT图像分类结果；其中获取的待识别眼眶CT图像为3D图像，断层扫描区域为从眉骨至鼻子的区域。本发明解决了眼科医生人工判断带来的误差问题。具有更加客观性的优点，同时，分类CNN模型的准确率和速度使筛查更加的快速和高效，能够及早的发现问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118053029A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410200633.0
申请日：2024-02-23
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/56 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种图像分类方法，所述方法包括：获取皮瓣图像，对所述皮瓣图像进行聚类得到皮瓣部位及非皮瓣部位；提取所述皮瓣部位图像的图像灰度像素直线，其中所述图像灰度像素直线经过所述皮瓣图像；对所述图像灰度像素直线进行特征提取，并基于预训练的图像分类模型以及提取到的特征进行皮瓣图像的分类，所述皮瓣图像的类别包括正常皮瓣及危象皮瓣。基于本申请提供的方法可以实现对皮瓣图像类型的识别，提高识别效率与准确率。
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公开(公告)号：CN117679058A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311816492.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明涉及一种口腔全景片图像重建方法及系统，该方法步骤包括：按照预定的轨迹扫描患者口腔，得到原始影像数据；对原始影像数据进行纠正；基于纠正后的影像数据提取口腔的轴向轮廓，基于口腔的轴向轮廓提取牙齿的中心点，对牙齿的中心点进行曲线拟合，得到牙弓曲线提取牙弓曲线；获取牙弓曲线上用于图像重建的采样点；基于采样点进行口腔全景片图像重建。与现有技术相比，本发明通过对影像数据的偏差进行纠正，在保证重建图像准确度的前提下降低了扫描时患者的位置偏差对图像带来的影响，并且通过对整个牙齿的侧面轮廓进行直线拟合得到口腔的侧面偏差直线，在后续处理时偏差角度误差较小，重建的口腔全景片更加准确。
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公开(公告)号：CN116616706A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310521902.9
申请日：2023-05-10
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明涉及一种皮瓣监测装置，包括第一移动机构，安装在医疗床的护栏上；第二移动机构，安装在第一移动机构上，包括滑动块；转换机构，安装在滑动块上；监测机构，安装在第二移动机构上，包括连接块、第一伸缩杆、固定块、红外测温器、摄像头和皮瓣压迫装置，连接块固定安装在所述转换机构的输出端，第一伸缩杆安装在连接块的一端，固定块安装在第一伸缩杆的输出端，固定块上安装有红外测温器、摄像头和皮瓣压迫装置；控制面板，分别与第一移动机构、第二移动机构、转换机构和监测机构电连接。本发明能够实现对皮瓣术后的外观、温度和毛细血管回流情况进行监测，数据更具参考意义；并且还能利用烤灯为皮瓣区域进行加热，集成多种功能。
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公开(公告)号：CN116364292A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310335253.3
申请日：2023-03-31
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G16H50/50 , G16H50/30 , G16H30/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V40/16 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种甲状腺眼病的预后预测方法，包括：获取历史医疗数据和面部图像数据；对检测数据进行预处理，将不同数据类型的所述检测数据进行特征嵌入生成嵌入特征向量；将同一待预测对象多个检测时间点获得的所述嵌入特征向量集合生成待预测时间序列数据；基于Transformer构建预后预测模型，将所述待预测时间序列数据输入训练后的所述预后预测模型，对未来检测时的甲状腺功能检测指标进行预测。采集大量TED患者面部图像及甲状腺功能检测数据，无创性预测甲状腺功能的异常情况，借助人工智能神经网络训练来达到预测其关键功能指标的目的，进而协助医生和患者对预后眼部健康情况进行评估和监测，实现甲状腺相关眼病筛查的目的，节省了大量成本。
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公开(公告)号：CN114863113A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210652583.0
申请日：2022-06-09
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06K9/62 , G16H50/80 , G16H10/60 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种两阶段新冠肺炎抗原检测结果判别的方法与设备，涉及图像处理领域，尤其涉及图像处理技术在新冠肺炎COVID‑19疫情防控领域的应用，所述方法包括以下步骤：步骤1、从目标图片中获取若干记录有检测结果的四边形区域，并使用透视变换方法对所述四边形区域进行视角调整，得到对应数量的矩形区域；步骤2、使用基于深度度量学习的分类网络对所述矩形区域进行识别，得到检测结果。本发明使用基于对的深度度量学习方法，将样本组对，度量样本之间的相似性，促使同类样本相互靠近，不同类别样本相互分离，从实例级别对细粒度图像进行处理。通过在细粒度图像检索算法中加入记忆存储模块进行优化帮助提升尾类样本的识别准确率。
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