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公开(公告)号：CN118735902A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410960174.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本申请公开一种肺气道结节识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取肺气道医学图像，并提取肺气道医学图像中的肺气道轮廓图像；基于肺气道轮廓图像中的像素点对应的坐标，确定肺气道轮廓图像对应的目标场的目标变化量，目标场为方向场或梯度场；将目标变化量与预设第一变化量阈值进行对比，得到对比结果，并基于对比结果识别肺气道轮廓图像中的肺气道结节。通过确定肺气道轮廓图像对应的目标场的目标变化量，利用气道轮廓表面的目标场的目标变化量，确定医学影像中肺气道上存在凸起的位置，从而识别出小结节的位置，进而提高早期的肺气道结节识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114155195B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111280955.3
申请日：2021-11-01
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的脑肿瘤分割质量评估方法、设备及介质，方法：收集MRI影像并预处理，人工对其中病灶分割获取MRI影像的分割金标准；以MRI影像和对应分割金标准训练分割模型；以分割模型对MRI影像的概率输出为输入，二值化分割结果与分割金标准的差值为输出，训练分割错误预测模型；将MRI影像、分割模型对MRI影像的二值化分割结果、分割错误预测模型对MRI影像的不确定性预测图谱，在通道方向拼接并作为输入，MRI影像的二值化分割结果与分割金标准的骰子相似性系数为输出，训练分割质量评估网络；最终用训练好的模型获得脑肿瘤分割结果、像素级的分割错误预测图谱及图像级的质量预测结果，提供分割质量评估参考。
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公开(公告)号：CN111292285B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811388557.1
申请日：2018-11-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯与支持向量机的糖网病自动筛查方法，包括：对原始彩色眼底图像进行预处理，从中提取血管图像；根据血管图像对预处理图像进行重绘，预处理图像中的血管像素值由周围区域内的非血管像素决定，得到减少血管对比度的血管重绘图像；从血管重绘图像中提取出候选微动脉瘤区域，然后提取候选微动脉瘤的特征；朴素贝叶斯分类器根据候选微动脉瘤特征输出微动脉瘤的标记矩阵，从而获取微动脉瘤的数量，支持向量机根据预处理图像和微动脉瘤的数量给出糖网病检测结果。本方法可以有效避免血管与微动脉瘤精确分割，提取的特征简单易操作，即可实现自动检测是否患有糖网病。
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公开(公告)号：CN112356034A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011252672.3
申请日：2020-11-11
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于可变增益得超螺旋滑模控制方法，主要应用于机械臂等多轴系统的控制；重新设计一般超螺旋算法中幂次项增益为可变增益，新增益作为一阶系统的输出，以滑模函数绝对值按比例增大，限幅后的函数作为该一阶系统的输入信号，利用其低通滤波的特性，平缓输入信号的剧烈变化程度。新增益有如下优点：当系统状态轨迹距离滑模切换面最远时，可变增益增至最大值，使控制器以最大力度加速系统状态轨迹趋近滑模切换面；当系统状态处于准滑动模态时，可变增益向最小值衰减，使控制器充分抑制系统状态轨迹以滑模切换面为中心的运动幅度从而抑制系统的控制输入抖震。
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公开(公告)号：CN117474880A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311470891.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G16H50/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种鼻咽癌放射性脑损伤影像的辅助判别方法、设备及介质，方法：收集MRI影像并预处理，分割颞叶区域，以MRI影像颞叶区域和对应病灶标注训练层面级别预测模型，预测单张颞叶影像区域存在放射性脑损伤病灶的概率；以层面级别预测模型输出的每个被试所有层面包含病灶的概率为输入，被试是否存在放射性脑损伤为输出，训练患者级别预测模型；最终用训练好的层面级别预测模型与患者级别预测模型获得单个鼻咽癌被试的放射性脑损伤患病概率，当多个模态并存时，取多个模态预测结果输出均值作为最终预测结果。本发明能根据输入的鼻咽癌脑MRI影像判断对应是否存在放射性脑损伤，为临床医生诊断提供参考，减少鼻咽癌放射性脑损伤漏诊。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114155195A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111280955.3
申请日：2021-11-01
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的脑肿瘤分割质量评估方法、设备及介质，方法：收集MRI影像并预处理，人工对其中病灶分割获取MRI影像的分割金标准；以MRI影像和对应分割金标准训练分割模型；以分割模型对MRI影像的概率输出为输入，二值化分割结果与分割金标准的差值为输出，训练分割错误预测模型；将MRI影像、分割模型对MRI影像的二值化分割结果、分割错误预测模型对MRI影像的不确定性预测图谱，在通道方向拼接并作为输入，MRI影像的二值化分割结果与分割金标准的骰子相似性系数为输出，训练分割质量评估网络；最终用训练好的模型获得脑肿瘤分割结果、像素级的分割错误预测图谱及图像级的质量预测结果，提供分割质量评估参考。
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公开(公告)号：CN111560518B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010621212.7
申请日：2020-07-01
Applicant: 长沙有色冶金设计研究院有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种含铜钼精矿的处理方法，将含铜钼精矿磨细，获得矿粉；将矿粉与水按1:3‑5的质量比混合均匀，进行一段氧压浸出后，固液分离，获得第一浸出液和第一浸出渣；将第一浸出渣与水按1:6‑9的质量比混合均匀，进行二段氧压浸出后，固液分离，获得第二浸出液和第二浸出渣；对第二浸出渣进行碱浸处理，获得pH值为8‑10的矿浆；将第二浸出液与矿浆混合，反应，获得混合浆液；对混合浆液进行固液分离后，获得第三浸出渣和富含钼的第三浸出液。本发明的处理方法浸出率高，且酸得到有效利用。
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公开(公告)号：CN109166124B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201811380431.X
申请日：2018-11-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法，在对眼底图像进行预处理后，获取视网膜血管分割图，然后对血管分割图进行后处理。在此基础上对血管网进行细化和边界化处理，得到血管中心线网络和血管边界图。接着进行角点检测，并将其从血管中心线网络中去除，使血管网中各血管段形成相互分离的连通区域。遍历各血管段，近似血管段中心线，将其变为折线从而计算血管方向。最后计算初始管径值，并在血管段中心线上滑动选取圆心，根据圆心血管方向和前期测得的管径值创建半圆窗口，取该窗口与血管边界的两交点间的距离为新的管径值；由此迭代测得一组管径值，取其中值为该血管段的管径大小。本发明适用于大规模的视网膜血管形态的量化，可靠性高。
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公开(公告)号：CN111560518A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010621212.7
申请日：2020-07-01
Applicant: 长沙有色冶金设计研究院有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种含铜钼精矿的处理方法，将含铜钼精矿磨细，获得矿粉；将矿粉与水按1:3-5的质量比混合均匀，进行一段氧压浸出后，固液分离，获得第一浸出液和第一浸出渣；将第一浸出渣与水按1:6-9的质量比混合均匀，进行二段氧压浸出后，固液分离，获得第二浸出液和第二浸出渣；对第二浸出渣进行碱浸处理，获得pH值为8-10的矿浆；将第二浸出液与矿浆混合，反应，获得混合浆液；对混合浆液进行固液分离后，获得第三浸出渣和富含钼的第三浸出液。本发明的处理方法浸出率高，且酸得到有效利用。
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公开(公告)号：CN107640757A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710801689.1
申请日：2017-09-07
Applicant: 中南大学
IPC: C01B32/05 , C01B32/205 , H01G11/24 , H01G11/32 , H01G11/50
Abstract: 一种复合碳微球的制备方法，包括以下步骤：(1)以小分子糖类、纤维素微晶或热塑性酚醛树脂作为前驱体，通过水热反应制备得到水热碳微球；(2)将步骤(1)中得到的水热碳微球经表面活性剂改性得到改性碳微球；(3)在引发剂的作用下，导电聚合物单体在步骤(2)中得到的改性碳微球表面进行原位聚合得到碳微球前驱体；(4)将步骤(3)中得到的碳微球前驱体在催化剂作用下催化热解，再酸洗、烘干后得到复合碳微球。本发明制备的碳微球的粒径小，具有较高的振实密度，催化热解后，会在复合碳微球的表面形成氮掺杂的无定型碳，有利于提高碳材料的容量和电导率，电化学性能优异。
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