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公开(公告)号：CN109480776A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811277429.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/00
Abstract: 一种近红外荧光手术成像系统及其使用方法，包括：光源模块，发出白光和激发光，所述白光和激发光照射待测组织体，生成发射光；光信息采集模块，包括：白光相机，用于采集白光图像；近红外一区荧光相机，用于采集近红外一区荧光图像；近红外二区荧光相机，用于采集近红外二区荧光图像；以及中央控制模块，分别与所述光源模块和光信息采集模块相连，中央控制模块的图像处理单元将光信息采集模块所采集的白光图像、近红外一区荧光图像和近红外二区荧光图像进行去噪、增强等预处理再通过中央控制模块的图像处理单元将图像进行伪色彩映射，得到手术区域的近红外一区伪色彩叠加图像和近红外二区伪色彩叠加图像，完成近红外荧光手术成像系统的成像。
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公开(公告)号：CN104027064A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410302205.5
申请日：2014-06-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于契伦科夫效应的内窥式平面成像系统和方法，所述系统包括：支撑装置，用于支撑待成像对象；契伦科夫荧光探测装置，用于采集待成像对象的平面光学图像和契伦科夫荧光图像；暗箱，用于容纳契伦科夫荧光探测装置和支撑装置，以阻断高能射线和可见光；计算机，用于对于契伦科夫荧光探测装置中的光学成像器件的光学成像参数进行调节，并对于接收到的光学图像和契伦科夫荧光图像进行融合，得到契伦科夫配准图像。本发明可以有效地解决契伦科夫光信号较弱，穿透深度较浅等缺点，且大幅降低了设备建造与维护成本，降低了核医学成像研究的门槛，拓展了光学分子影像探针可供选择的空间，延伸了光学分子影像研究与应用的范围。
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公开(公告)号：CN112991295A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110272069.X
申请日：2021-03-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于深度学习的淋巴结转移影像分析系统、方法及设备，旨在解决现有技术无法很好地针对非小细胞癌图像进行是否发生淋巴结转移的无创预测的问题。本发明包括：获取包含病灶微环境的待分析CT图像，获取与所述CT图像相同被试的影像学征象和临床信息，分别提取一维CT图像特征和一维临床信息特征，并进行特征增强和归一化处理再通过全连接层进行融合生成融合特征向量，对融合特征向量进行分类获得分析结果。本发明实现了对非小细胞肺癌淋巴结转移影像数据的分类，相较于现有的基于预定义图像特征的传统向量模型具有较好的鲁棒性和泛化能力，有效提高病人的预后效果。
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公开(公告)号：CN119693529A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510205784.X
申请日：2025-02-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供了一种三维荧光数据生成方法及系统，可以应用于手术导航技术领域。该方法包括：获取针对同一病灶区域的二维荧光图像与三维点云数据；基于多个像素点和多个初始数据点，将二维荧光图像和三维深度数据进行融合，得到初始三维荧光数据，其中，初始三维荧光数据包括具有荧光属性的多个目标数据点，多个目标数据点用于确定病灶区域的三维形状表示；基于多个目标数据点各自的荧光属性、多个目标数据点各自的邻居数据点以及预设参数，构建目标函数；对目标函数进行求解，得到目标三维荧光数据，其中，目标三维荧光数据包括更新后的病灶区域的三维形状表示。
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公开(公告)号：CN118447498A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410348162.8
申请日：2024-03-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种近红外二区荧光图像转换方法和系统、电子设备以及存储介质。该方法用于将近红外二区a域荧光图像转换到近红外二区b域，为医生诊断和治疗提供依据。该方法包括：获取近红外二区a宏观/微观图像，近红外二区b宏观/微观图像样本集；通过编码器，解纠缠模块，解码器分别得到转换的近红外二区b宏观/微观图像，重构的近红外二区b宏观/微观图像；通过重构图像和对应的输入图像来训练模型；通过近红外二区b域判别器判别转换的图像的真实性来训练模型；通过解纠缠模块和对比学习的损失函数来训练模型。本发明实现了宏观图像和微观图像从近红外二区a域到b域的转换，提高了图像的清晰度，促进了临床的转化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117700478A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311697279.9
申请日：2023-12-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请公开了一种整合素α6靶向荧光分子探针及其使用，涉及荧光探针技术领域，其通过脱水缩合反应和纯化后得到一种基于RWYD多肽和小分子荧光染料Cy7的整合素α6靶向性NIR‑II荧光分子探针；能够实现能够高特异性靶向肝癌病灶，并有肝癌术中在体荧光成像与手术导航和术中获取组织的离体快速病理的应用。
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公开(公告)号：CN112950587B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110229903.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于深度学习的脑胶质瘤荧光图像分析方法、系统和设备，旨在解决现有的图像分析方法难以快速识别出手术中的肿瘤组织，难以辅助医生完成精准切除的问题。本发明包括：获取标本荧光图像作为待测图像，通过训练好的基于深度学习的脑胶质瘤荧光图像识别网络获得待测图像类别，将类别为肿瘤组织的待测图像通过肿瘤分级网络获得待测图像的肿瘤等级，通过Ki‑67表达水平识别网络获得待测图像的Ki‑67表达水平；其中脑胶质瘤图像识别网络基于EfficientNet卷积神经网络构建并通过二分类交叉熵损失函数训练。本发明实现了在手术中实时识别脑胶质瘤标本，辅助医生完成精准切除，同时提供分级和基因信息，帮助医生判断病人预后。
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公开(公告)号：CN114052765A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111356648.9
申请日：2021-11-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种基于局部连接网络的光学断层肿瘤定位系统、方法和设备，旨在解决现有的数理模型的近似求解造成误差的问题。本发明包括：获取待检测部位的CT结构图像；构建待测对象肿瘤原位模型，通过光学相机获取待测对象的肿瘤光学图像；通过分段线性灰度变换法进行图像增强，并采用双边高斯滤波方法进行去噪，获得增强去噪的光学图像；将所述增强去噪的光学图像映射到所述CT网格化结构数据，获得表面光信号强度分布图像基于所述表面光信号强度分布信息，通过基于注意力机制局部连接网络获取肿瘤定位信息。本发明通过学习表面光子强度和实际光源分布信息之间的复杂关系，从根本上避免了传统基于数理模型的近似误差。
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公开(公告)号：CN110327020B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910599396.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明属于荧光成像领域，具体涉及了一种近红外二区/一区双模态荧光断层成像系统，旨在解决成像质量差、定位精度低的问题。近红外二区/一区双模态荧光断层成像系统一实施例包括：照明模块、激发模块、近红外二区采集模块、近红外一区采集模块、CT成像模块和中央控制模块，中央控制模块，配置为基于白光图像、近红外二区荧光图像、近红外一区荧光图像和荧光图像重建近红外二区三维断层图像和近红外一区三维断层图像。本发明有益效果为：重建出的三维空间的肿瘤信号具备深度特征，更加接近真实肿瘤分布，重建位置更加准确；辅助以图像显示单元，能直观、清晰、任意角度地显示肿瘤的三维形态。
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公开(公告)号：CN112950587A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110229903.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于深度学习的脑胶质瘤荧光图像分析方法、系统和设备，旨在解决现有的图像分析方法难以快速识别出手术中的肿瘤组织，难以辅助医生完成精准切除的问题。本发明包括：获取标本荧光图像作为待测图像，通过训练好的基于深度学习的脑胶质瘤荧光图像识别网络获得待测图像类别，将类别为肿瘤组织的待测图像通过肿瘤分级网络获得待测图像的肿瘤等级，通过Ki‑67表达水平识别网络获得待测图像的Ki‑67表达水平；其中脑胶质瘤图像识别网络基于EfficientNet卷积神经网络构建并通过二分类交叉熵损失函数训练。本发明实现了在手术中实时识别脑胶质瘤标本，辅助医生完成精准切除，同时提供分级和基因信息，帮助医生判断病人预后。
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