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公开(公告)号：CN109859221B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201811483620.X
申请日：2018-12-06
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明公开了一种基于OCT图像的皮肤多亚层结构自动分割方法，包括以下步骤：1)对采集的皮肤OCT图像进行预处理；2)对预处理后的皮肤OCT图像进行皮肤各层亚结构的分割；3)分别获取第一、三分割线和第二、四分割线，最终得到分割后的图像。本发明公开的基于OCT图像的皮肤多亚层结构自动分割方法，通过四条分割线将皮肤分为角质层、除去角质层的表皮层、真皮层三个部分，实现了皮肤多亚层结构的自动分割。本发明的方法简单高效，分割精度高，具有很好的应用价值。
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公开(公告)号：CN115424069A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211063946.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , A61B5/00 , A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于级联分类器的神经系统疾病分类方法，属于医学影像的计算机处理领域，本发明基于级联分类器的神经系统疾病分类方法在特征送入分类器之前，使用经验核映射增强脑网络特征的表达，使其在高维特征空间具有更好地空间分布特性，并在分类器训练过程中通过样本选择逐步纳入训练样本，并根据样本贡献确定样本权重，避免训练过程中离群样本的干扰，从而提高分类模型的鲁棒性。本发明还涉及一种基于级联分类器的神经系统疾病分类系统以及装置。
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公开(公告)号：CN113274037B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110739351.4
申请日：2021-06-30
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
Abstract: 本发明公开了一种动态脑功能网络的生成方法、系统及设备，其中，所述方法包括：获取被试人员的头皮脑电数据，并进行伪迹去除预处理，以获取高质量头皮脑电信号；基于高质量头皮脑电信号，获取被试人员的微状态时间序列，并针对指定微状态，在所述微状态时间序列中确定所述指定微状态的闭环周期；基于所述闭环周期内的时序信号，确定所述被试人员在所述闭环周期内的静息态功能网络；基于多个所述静息态功能网络确定所述指定微状态周期内随微状态时间序列变化的动态静息态功能网络并进行网络拓扑特性分析。本发明提供的技术方案，能够生成更加精确的动态脑功能网络。
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公开(公告)号：CN112140554B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010935800.8
申请日：2020-09-08
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: B29C64/386 , B29C64/393 , G06T17/00 , B33Y50/00 , B33Y50/02
Abstract: 本发明公开了一种约束条件下的增材制造在线检测和控制方法，包括以下步骤：1)在三维打印设备逐层进行增材制造过程中，对拟制造的部件实时或间隔地进行三维扫描，在完成第i层打印时，获取当前部件的真实三维形貌Mgi，i＝1，2,...,n，n为该部件总共需要打印的层数；2)将得到的部件的真实三维形貌Mgi与完成第i层打印时对应的部件的理论三维形貌Mti进行对比，计算两者之间的差异；当Mgi与Mti之间的差异指标的值大于预先设定的阈值时，对第i层进行二次增材打印，直至该差异指标不大于预先设定的阈值，然后再进行第i+1层的打印。
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公开(公告)号：CN114387596A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111626061.5
申请日：2021-12-28
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: 本发明公开了一种细胞病理涂片自动判读系统，包括：成像模块；图像采集模块；图像存储与管理模块；图像预处理模块；智能判读模块，其接收所述图像预处理模块输出的图像，对图像进行正常样本与病灶样本的预测分类，且在图像为病灶样本时，进一步对病灶类型进行预测判读；以及报告撰写模块，其自动生成图像所对应的样本的判读结论文本。本发明成功将人工智能辅助诊断技术应用于快速染色细胞病理学中，可显著提升诊断的准确性、一致性，降低细胞病理学医生的工作负荷；本发明通过改进现有卷积神经网络网络，利用多通道注意力机制特性，解决了由人工采样所引入的不确定因素，并能实现高准确性的全场景、多分类任务，最终能提高分类判读结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107292286B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201710576848.2
申请日：2017-07-14
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机器学习的呼吸音鉴别方法及系统，方法包括步骤：采集多个年龄段用户的所有听诊点位的呼吸音数据；记录与每个呼吸音数据匹配的相关信息，并将匹配的相关信息与呼吸音数据打包封装成呼吸音数据包；将呼吸音数据包进行深度学习分类，获得针对每个年龄段的呼吸音机器学习分类器；根据获得的实时呼吸音数据包所属年龄段，选择相应的呼吸音学习分类器进行数据分析并获得分析结果。本发明将不同年龄段的呼吸音数据和与其匹配的相关信息封装为呼吸音数据包进行深度学习分类，获得不同年龄段的呼吸音机器学习分类器，以对实时采集呼吸音数据包进行数据分析并获得结果，实现准确地、智能化地疾病分析与识别，便于辅助医生的临床研究。
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公开(公告)号：CN112465779A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011349356.8
申请日：2020-11-26
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
Abstract: 本发明公开了一种腹部CT中胆总管囊肿病灶全自动检测分割方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤1，CT图像预处理；步骤2，感兴趣区域提取；步骤3，网络模型训练；步骤4，对待分割CT源图像进行测试分割；步骤5，结果后处；步骤6，病灶边缘分割。本发明可实现胆总管囊肿病灶的全自动分割，有助于辅助临床医生观察胆总管囊肿病灶，辅助医生制定治疗策略，大大减少医生的工作量和操作时间，并为后续的工作提供帮助。
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公开(公告)号：CN112419282A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011349402.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种脑部医学影像中动脉瘤的自动检测方法及系统，该方法包括以下步骤：1)采集训练集脑MRA图像并进行血管区域提取，对完成血管区域提取后的图像进行动脉瘤区域标注；2)构建三维全卷积神经网络并进行网络模型训练；3)对待检测的脑MRA图像进行血管区域提取；4)采用三维全卷积神经网络对完成血管区域提取后的图像进行动脉瘤检测。本发明所采用的血管提取方法不仅适用于正常解剖结构的血管，对于有动脉瘤、囊肿等解剖结构变异或正常生理结构变异，均能够实现较好的分割效果；本发明的改进的3DUnet网络模型，能够减少3DUnet训练时需要优化的参数数量，可加快训练、检测速度，提升检测敏感度。
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公开(公告)号：CN112163987A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010640114.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州科技城医院
Abstract: 本发明公开了一种穿刺路径规划系统，包括：三维影像分割模块、三维影像配准模块、二维影像显示模块、三维影像显示模块、穿刺规划路径交互选择模块以及穿刺自动规划和风险评估模块。本发明通过三维影像配准模块可将多模态影像配准到同一个坐标系中，将术前和术中的不同模态影像对齐，从而可以使模态影像得到充分利用；本发明中，穿刺路径在人为设定基础上，通过穿刺自动规划和风险评估模块可进行穿刺风险评估及进一步优化，从而能降低风险；本发明中穿刺路径不仅在三维影像显示模块中显示，还映射到二维影像显示模块中，通过二维影像显示模块中与三维影像显示模块相互补充，能提高穿刺路径评估的精确性。
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公开(公告)号：CN112100838A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010934627.X
申请日：2020-09-08
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G06F30/20 , G06F30/12 , G06F30/17 , G06T17/30 , G06T19/20 , B29C64/393 , B33Y50/02 , G06F113/10
Abstract: 本发明公开了一种三维几何结构约束的增材修复方法，包括以下步骤：1)进行缺陷部件三维扫描，重建出缺陷部件整体的三维点云模型；2)根据获得的三维点云模型对缺陷部件进行三维建模，获取缺陷部件上的缺陷部位的三维实体模型；3)对获得的缺陷部位的三维实体模型进行三维建模切片分层与优化，得到缺陷部位的分层模型；4)进行缺陷部件自动摆位，使缺陷部件以获得的分层模型为基准进行姿态调整；5)对缺陷部件上的缺陷部位进行三维打印修复。本发明的三维几何结构约束的增材修复方法和系统，通过对三维模型分层进行优化，寻找最优的模型姿态，能够减小分层之后的三维模型和原始模型之间的误差，能获得更好的修复效果。
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