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公开(公告)号：CN117474784B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202311544597.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T5/50 , G06T3/14 , G06T3/4038 , G06T3/4023 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的多模态图像合成方法，该方法包括：S1、数据收集：收集宫颈癌患者的CBCT图像和对应的计划CT图像；S2、图像预处理：将计划CT图像配准到CBCT图像，并将非解剖结构去除；邻域插值并裁剪图像至同一尺寸；调整窗宽，并将CT值转化为线性衰减系数；S3、构建深度学习模型框架；S4、分层训练：采用分层训练策略训练所述的深度学习模型，首先训练粗分辨率的残差U‑Net；然后以前一阶段为起点，继续用更高分辨率的图像训练所述的深度学习模型，以帮助深度学习模型学习更复杂的图像特征并捕获更精细的图像细节；S5、模型测试验证：使用分层训练好的深度学习模型直接从原始CBCT图像生成伪CT图像。
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公开(公告)号：CN117474784A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311544597.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T5/50 , G06T3/14 , G06T3/4038 , G06T3/4023 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的多模态图像合成方法，该方法包括：S1、数据收集：收集宫颈癌患者的CBCT图像和对应的计划CT图像；S2、图像预处理：将计划CT图像配准到CBCT图像，并将非解剖结构去除；邻域插值并裁剪图像至同一尺寸；调整窗宽，并将CT值转化为线性衰减系数；S3、构建深度学习模型框架；S4、分层训练：采用分层训练策略训练所述的深度学习模型，首先训练粗分辨率的残差U‑Net；然后以前一阶段为起点，继续用更高分辨率的图像训练所述的深度学习模型，以帮助深度学习模型学习更复杂的图像特征并捕获更精细的图像细节；S5、模型测试验证：使用分层训练好的深度学习模型直接从原始CBCT图像生成伪CT图像。
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公开(公告)号：CN105169570A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510617024.6
申请日：2015-09-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种图像引导下的智能化激光微创手术系统及其控制方法。本发明的智能化激光微创手术系统包括：机械臂、扫描仪、摄像头、激光器、导光臂、病人活动床和信息处理及控制终端；本发明基于三维图像信息的智能化激光微创手术系统，能够精确识别色素病变区域，严格控制激光剂量，激光辐照在色素性病变区域，使激光微创手术更加高效、精确、安全，在获得足够病人信息后，系统自动完成手术；作用于人体表面，可应用于色素沉着病变激光微创手术中，装备有视觉伺服系统及六自由度轻量级机械臂，具有自主性，实现了完全自动化；另外，智能化微创手术系统拓展性强，可以应用于多种基于体表的微创手术，如高强度聚焦超声HIFU拉皮去皱手术。
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公开(公告)号：CN103654835B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201310716669.6
申请日：2013-12-23
Applicant: 北京大学
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种评估SPECT针孔准直器性能的测试装置及其测试方法。本发明的测试装置包括：SPECT探测器、针孔准直器、平移台、转动台、三维调节台、底座和数据采集系统；其中，SPECT探测器设置在平移台上；放射源放置在三维调节台上；针孔准直器设置在转动台上；放射源、针孔准直器和SPECT探测器的中心位于同一条轴线上；SPECT探测器连接至数据采集系统。本发明采用平移台和转动台，一方面实现了像距和物距的连续调节，另一方面能够控制影响研究可复现性和可定量性的变量，如光学平台在微小范围内的平整度变化，不同的机械固定件所累积的机械误差及针孔平面的旋转等，提高了几何校正和射线探测的精确度。
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公开(公告)号：CN104027129A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410285926.X
申请日：2014-06-24
Applicant: 北京大学
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种基于有序子集算法的SPECT成像方法。本发明的成像方法，将SPECT探测器和准直器排列成等边多边形设置在转动机架的通孔周围，多边形的边数对应一个子集内的角度数，旋转转动机架进行数据采集，每进行一次数据采集进行一次OS-EM迭代，进行OS-EM的多次迭代后，计算机重建出满足图像分辨率的图像。本发明采用SPECT探测器和准直器的多边形设置，搭配有序子集算法，通过硬件分组的方法，可以高效发挥该算法的优势，不需要采集全部360个角度，有效的减少不必要的光子计数，缩短了采集时间；其次，本发明采用转动机架，减少了探测器和准直器的需求量，经济性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104027129B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201410285926.X
申请日：2014-06-24
Applicant: 北京大学
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种基于有序子集算法的SPECT成像方法。本发明的成像方法，将SPECT探测器和准直器排列成等边多边形设置在转动机架的通孔周围，多边形的边数对应一个子集内的角度数，旋转转动机架进行数据采集，每进行一次数据采集进行一次OS-EM迭代，进行OS-EM的多次迭代后，计算机重建出满足图像分辨率的图像。本发明采用SPECT探测器和准直器的多边形设置，搭配有序子集算法，通过硬件分组的方法，可以高效发挥该算法的优势，不需要采集全部360个角度，有效的减少不必要的光子计数，缩短了采集时间；其次，本发明采用转动机架，减少了探测器和准直器的需求量，经济性好。
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公开(公告)号：CN112085830A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910513946.0
申请日：2019-06-14
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的光学相干血管造影成像方法。本发明利用OCTA设备采集得到的样品的OCT三维结构图像，生成网络模型训练所需的原始数据集，剔除配准效果较差的整组OCT结构图像，采用OCTA算法进行造影成像生成训练数据集，建立机器学习网络模型并训练机器学习网络模型，从而通过机器学习网络模型进行OCTA造影；本发明在OCTA领域能够发挥巨大作用，能够生成信噪比更高、血管连接度更好的血管造影图，并且在很大程度上抑制了OCT图像中常见的散斑效应；标签图像是由算法自动生成，扩大了这一方法的适用性而不受到不同系统带来本身系统误差的影响；能够使用更小的探测功率进行成像减少伤害，或在成像时减少成像所需的数据量，能够更快的完成扫描。
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公开(公告)号：CN112085830B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201910513946.0
申请日：2019-06-14
Applicant: 北京大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/33 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的光学相干血管造影成像方法。本发明利用OCTA设备采集得到的样品的OCT三维结构图像，生成网络模型训练所需的原始数据集，剔除配准效果较差的整组OCT结构图像，采用OCTA算法进行造影成像生成训练数据集，建立机器学习网络模型并训练机器学习网络模型，从而通过机器学习网络模型进行OCTA造影；本发明在OCTA领域能够发挥巨大作用，能够生成信噪比更高、血管连接度更好的血管造影图，并且在很大程度上抑制了OCT图像中常见的散斑效应；标签图像是由算法自动生成，扩大了这一方法的适用性而不受到不同系统带来本身系统误差的影响；能够使用更小的探测功率进行成像减少伤害，或在成像时减少成像所需的数据量，能够更快的完成扫描。
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公开(公告)号：CN104062297A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410311862.6
申请日：2014-07-02
Applicant: 北京大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种基于振镜的光电倍增管均匀性的测试系统及测试方法。本发明的测试系统包括：光源、准直器、光阑、滤光片、振镜和计算机，振镜包括两个相对的反射镜，通过计算机控制两个反射镜的角度，从而控制光束经反射镜的反射角，使得经一个反射镜的反射沿一个方向扫描，两个反射镜的扫描方向互相垂直，这样两个反射镜的配合可以完成对PMT表面的二维扫描。本发明的光路中没有连接线，搭建简单，且易于校正位置；更换PMT简易，可以实现大批量PMT的均匀性测试；振镜的控制精度高，能够确保光束在PMT上的精确位移，遍历PMT表面的每个有效探测单元；通过选择不同的滤光片型号，可以广泛应用于不同波长的PMT均匀性测试。
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公开(公告)号：CN103750842A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410009451.1
申请日：2014-01-09
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种人性化睡眠监测闹钟及其控制方法。本发明的人性化睡眠监测闹钟包括：压电传感器、采集电路、模数转换器、处理器、唤醒装置和定时器；根据眼动频率的快慢，来判断睡眠阶段，并与预定的唤醒时间相结合，在浅睡阶段控制唤醒装置启动。本发明根据使用者的睡眠状态，同时与使用者预定的唤醒时间相结合，在浅睡阶段将使用者唤醒，这样能够在保证不耽误使用者生活安排的前提下，使人更快的进入清醒状态，从而在有限的睡眠时间内提高睡眠效率；整个设备简易，集成于眼罩，宜于人在睡眠时佩戴，不干扰人的正常睡眠；眼罩集成式“人性化”闹钟的压力传感器置于眼罩内部，可与人体紧密贴合，保证了闹钟计时的连续性和准确性。
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