-
公开(公告)号：CN110210357A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910438750.X
申请日：2019-05-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于静态照片面部识别的上睑下垂图像测量方法。采集获得人脸正面图像，处理获取人脸区域，进而获得眼部图像区域；预处理，包括灰度化和二值化，再定位获得虹膜中心位置，利用得虹膜中心位置和虹膜外边缘轮廓的关系获得虹膜半径；获得虹膜中心位置至上眼睑缘的像素间距MRD1和虹膜中心位置至下眼睑缘的像素间距MRD2：利用标记的实际尺寸和像素尺寸获得图像的分辨尺寸关系，进而获得MRD1和MRD2的实际尺寸。本发明能自动检测上睑下垂的严重程度，从而提高上睑下垂诊断的准确性和客观性，以图像处理方式避免了人工测量的麻烦，本发明为体检筛查、远程医疗等也提供了可能性。
-
公开(公告)号：CN109859172A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910015735.4
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眼底造影图像深度学习的糖网病变无灌注区识别方法。本发明针对医生标注的含无灌注区、不含无灌注区和含激光斑三类眼底造影图像，建立多层卷积神经网络，基于眼底造影图像对卷积神经网络的训练，使卷积神经网络的最终输出值符合医生标注的结果，从而可以利用训练好的卷积神经网络对糖尿病视网膜病变进行自动检测识别眼底无灌注区。本发明通过训练诊断标记的眼底造影图像，采用深度学习实现自动从训练范例眼底造影图像库中学习所需特征并进行分类判别，在训练过程中不断优化用于判断的数据特征以及卷积神经网络的参数，从而能够大幅提高临床运用中的糖尿病视网膜病变无灌注区智能识别的敏感性和特异性，精准地辅助眼底激光。
-
公开(公告)号：CN103566411B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201310554897.8
申请日：2013-11-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种介孔生物玻璃改性的多孔陶瓷球义眼座及其制备方法。该义眼座具有全贯穿的多孔结构，孔隙率为60～92%，孔道孔径为100～800μm；孔道壁上的介孔生物玻璃改性层由CaO、SiO2、P2O5、CuO组成，介孔孔径为4～10nm，是将其凝胶前躯体通过灌注、酒精蒸发自组装和低温煅烧使得介孔生物玻璃均匀涂布孔道壁上；义眼座植入眼窝后组织液浸入义眼座的孔道并促使介孔生物玻璃层降解，缓慢释放的铜、硅、钙离子协同促进与新生血管密切相关的细胞迁移、长入，并实现孔道内快速血管化，从而避免义眼座移位或脱出。本发明的义眼座生物活性优良，在眼座重建中具有良好应用价值。
-
公开(公告)号：CN101816627A
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN201010148516.2
申请日：2010-04-16
Applicant: 浙江大学
IPC: A61K9/00 , A61K47/36 , A61K31/5383 , A61K31/702 , A61K31/522 , A61K31/7056 , A61K31/4196 , A61K31/7048 , A61K31/352 , A61K31/551 , A61K31/196 , A61K31/573 , A61K31/436 , A61K31/58 , A61K31/57 , A61K38/13 , A61K31/439 , A61K31/5377 , A61K31/542 , A61K31/498 , A61K31/5575 , A61K31/38 , A61P27/02 , A61P27/06 , B01J13/04
Abstract: 本发明公开了一种协同治疗型多物质缓释滴眼剂及制备方法。将混入治疗性物质的壳聚糖水溶液在直流高压静电作用下瞬时形成超细凝胶微粒，该微粒经透明质酸水溶胶或水凝胶接收，壳聚糖微粒表层被包覆透明质酸凝胶壳层，从得到药物缓释滴眼剂。壳聚糖凝胶微粒尺度可通过电压、壳聚糖溶液浓度、喷射口到透明质酸水溶胶液面间距进行精确控制，滴眼剂的流动性可通过透明质酸的浓度进行调节，以提高滴眼剂与眼表附着能力和长效治疗功效。本发明工艺简单可行，重复性好，制备工艺全流程清洁无污染，所提供的多治疗物质协同治疗眼部疾病的缓释滴眼剂无需繁杂工艺，并且各组分比例和释放速率控制方便，具有良好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN119632381A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510010634.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)
Inventor： 叶娟
Abstract: 本发明适用于新生儿护理技术领域，提供了一种新生儿护理用安抚工具，包括：对称的设置的两个侧板，两个侧板之间固定有底板；安装在两个侧板之间并未与底板正上方的U型板，U型板两侧均安装有转轴，两个转轴支撑在两个侧板并分别与两个侧板转动连接；用于新生儿躺卧且顶部为开口的箱式婴儿床，箱式婴儿床设置在U型板两侧内壁之间并通过一侧安装的合页与U型板底部内壁铰接。本方案提供的新生儿护理用安抚工具实现了多种功能的有效集成，可进行婴儿床一端的高度调节，降低新生儿吐奶风险，且可切换到摇晃功能对新生儿进行安抚，整个过程操作简便且功能转换迅速。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100187B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210892726.5
申请日：2022-07-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的青光眼图像检测方法。建立了一个两阶段的青光眼诊断网络模型，通过两阶段的青光眼诊断网络模型对眼底图像进行处理，第一阶段用于获得杯盘比结果，第二阶段用于获得青光眼分类概率结果；收集眼底图像数据并预处理，用预处理后的眼底图像数据对两阶段的青光眼诊断网络模型中的第二阶段进行训练，获得训练后的两阶段的青光眼诊断网络模型；针对待测的眼底图像输入训练后的两阶段的青光眼诊断网络模型获得两阶段的结果，综合两阶段的结果对眼底图像中的青光眼情况进行分类判断。本发明实现了快速高效的青光眼图像检测，方法大大减少了医生的诊断周期。
-
公开(公告)号：CN112837805B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110036779.2
申请日：2021-01-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H50/20 , G06V40/18 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的眼睑拓扑形态特征的提取方法。具体为：采集正常人的电子数码照片，对电子数码照片进行处理后构建ROI图像训练集，将ROI图像训练集输入待训练的卷积神经网络中得到训练好的卷积神经网络；对待测的电子数码照片使用面部识别方法定位眼部感兴趣区域位置(ROI)，获得待测的ROI区域图像，将待测的ROI区域图像输入训练后的卷积神经网络输出带有眼睑轮廓线和角膜轮廓线图像，确定待测的电子数码照片的圆形比例尺、瞳孔中心，提取单眼的眼睑拓扑形态特征。本发明使用卷积神经网络对眼睑及角膜结构进行分割，并使用MeanShift聚类确定瞳孔中心后进行眼睑相关结构参数自动化计算，获得与手动测量相当的准确度。
-
公开(公告)号：CN117671237A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311564830.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B3/10 , A61B3/13 , A61F9/007
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机器人视网膜下注射针的检测与定位方法。本发明利用光学相干断层扫描2维横截面图像(OCT B‑扫描)中视网膜上方可见的针头部分信息来粗略定位视网膜下的针头位置，并裁剪图像感兴趣区域(ROI)；然后将多个裁剪后的相邻图像送入到视网膜下注射针头检测和定位模型实现针头精确定位。本发明在输入数据的前景和背景之间提供了平衡，与完整的OCT B‑扫描相比，裁剪扫描数据包含更少的噪声和更少的镜像伪影，有助于生成高精度的结果。该方法不仅考虑了注射针的变形，而且不需要任何几何特征。本发明有助于提高视网膜下注射针的检测和定位精度。
-
公开(公告)号：CN115909470B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211484012.7
申请日：2022-11-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/18 , A61B3/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的全自动眼睑疾病术后外观预测系统和方法，通过利用眼部检测单元、图像裁剪单元以及预测单元依据输入的术前人脸正面图像预测术后条带图像，术后条带图像带有术后的眼睑轮廓线和角膜轮廓线，然后再依据术后条带图像并利用测量单元来测量计算眼睑形态参数的实际尺寸并输出，同时将术后条带图像粘贴回术前人脸正面图像，得到术后人脸外观预测图像并输出，这样基于深度学习通过计算机辅助图像处理和图像生成，以全自动化的方式获得了眼睑疾病术后外观预测图像，避免了现有人工预测方法的繁琐与误差，从而提高眼睑疾病术后效果预测的准确性和客观性，可辅助临床决策、预测术后各阶段恢复情况、促进手术前后医患沟通。
-
公开(公告)号：CN115762787A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211484150.5
申请日：2022-11-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G16H30/00 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B3/10
Abstract: 本发明公开了一种基于眼睑拓扑形态分析的眼睑疾病手术疗效评估方法和系统，通过基于全局注意力门控和循环残差卷积神经网络的第一模型和第二模型对术前人脸图像和术后人脸图像进行粗分割和细分割得到眼睑掩膜和角膜掩膜，然后基于角膜掩膜采用聚类方式确定术前瞳孔中心和术后瞳孔中心，最后依据术前瞳孔中心和术后瞳孔中心、术前眼睑掩膜和角膜掩膜、术后眼睑掩膜和角膜掩膜分别确定术前眼睑拓扑形态和术后眼睑拓扑形态，并依据图像比例尺转换为术前眼睑拓扑形态实际尺寸、术后眼睑拓扑形态实际尺寸，通过眼睑拓扑形态参数的精确测量，能快速客观地评估眼睑疾病患者的手术疗效，为患者提供便捷的诊疗服务。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
76
records
(took 0.021 seconds)
