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公开(公告)号：CN116205928B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310500202.1
申请日：2023-05-06
Applicant: 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明公开了一种腹腔镜手术视频的图像分割处理方法、装置和设备、介质，其中，所述方法包括：获得腹腔镜切除手术时的视频数据，对所述视频数据进行分帧处理，形成序列帧图像数据；将连续多帧的序列帧图像数据输入所述多特征融合模块中进行特征提取处理，获得连续多帧的提取融合特征图像数据；将所述连续多帧的提取融合特征图像数据输入TimeSformer深度学习框架进行图像分割处理，获得图像分割结果。在本发明实施例中，在对图像进行分割处理时，能够准确的分割图像数据，并且更加切近临床实践应用的分割效果。
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公开(公告)号：CN105411679B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201510816046.5
申请日：2015-11-23
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 南方医科大学珠江医院
IPC: A61B34/20
Abstract: 本发明涉及一种穿刺规划路径纠正方法及装置，其中，方法包括：根据初始规划路径，在穿刺区域表皮上确定初始入口点，并将初始入口点设置为标记点；对穿刺区域先后进行两次CT扫描，获得初始CT图像和第二CT图像；在初始CT图像上标出初始规划路径；在第二CT图像中获取标记点的位置信息；将初始CT图像和第二CT图像进行配准；并根据标记点的位置信息，确定标记点在配准之后的初始CT图像中的位置；获得标记点到初始规划路径的距离向量；利用标记点到初始规划路径的距离向量，对初始规划路径做平移变换，变换后的路径与穿刺区域表皮的交点定为实际入口点，根据实际入口点，按照初始规划路径的长度确定靶点，获得纠正后的穿刺规划路径。
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公开(公告)号：CN118365803B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410788791.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 南方医科大学珠江医院 , 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06T17/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/11 , G06V10/25 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于3D‑MRCP图像的胆道三维重建方法及相关装置，其中所述方法包括：基于预设图像采集方式对目标位置进行图像采集处理；基于3D级联U‑Net网络中第一阶段3D U‑Net网络对3D‑MRCP图像进行初步分割处理；基于初步分割3D‑MRCP图像进行感兴趣图像区域识别处理，获得感兴趣图像区域；基于3D级联U‑Net网络中第二阶段3D U‑Net网络对感兴趣图像区域进行胆道分割处理，获得胆道分割结果；对胆道分割结果进行三维重建处理，获得3D‑MRCP图像中分割胆道的三维模型。在本发明实施例中，通过融合3D‑MRCP图像中的全局上下文信息和局部细节信息，精确的实现胆道分割处理。
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公开(公告)号：CN118628372A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411095527.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明公开了一种基于条件扩散的多模偏移影像融合重建方法及相关装置，其中所述方法包括：获得原CT影像，并基于无条件扩散采样对原CT影像进行迁移处理，生成迁移MRI影像；将迁移MRI影像和原MRI影像输入状态空间特征提取模块中进行特征提取处理，获得融合特征数据；将融合特征数据输入协同任务解码器中进行解码操作，生成重建CT影像、组织形变场和MRI分割图像；重建CT影像用于与原CT影像计算循环一致损失；基于组织形变场和所述MRI分割图像进行三维重建处理，获得组织三维解剖重建图像。在本发明实施例中，解决了CT与MRI图像因采集时间不同造成的特征偏移问题与CT与MRI图像两者差异中的亮度空间分布不均问题。
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公开(公告)号：CN116912502A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311154054.9
申请日：2023-09-08
Applicant: 南方医科大学珠江医院
IPC: G06V10/26 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种全局视角辅助下图像关键解剖结构分割方法、计算机设备和存储介质，包括将全局视角单帧图像输入卷积神经网络得到关键解剖结构的掩码；将全局视角单帧图像输入ResNet18框架得到单帧图像特征图，采用掩码处理单帧图像特征图得到掩码处理过的特征图；对掩码处理过的特征图进行池化得到全局上下文特征图；将局部视角单帧图像输入ResNet18框架得到局部上下文特征图；将全局上下文特征图和局部上下文特征图输入分类网络得到关键解剖结构的分类信息的特征图，将分类信息的特征图与局部上下文特征图交叉注意力融合得到融合的特征图，根据融合的特征图得到局部视角的单帧图像的关键解剖结构分割结果。上述方法能够提高关键解剖结构的分割准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116205928A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310500202.1
申请日：2023-05-06
Applicant: 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明公开了一种腹腔镜手术视频的图像分割处理方法、装置和设备、介质，其中，所述方法包括：获得腹腔镜切除手术时的视频数据，对所述视频数据进行分帧处理，形成序列帧图像数据；将连续多帧的序列帧图像数据输入所述多特征融合模块中进行特征提取处理，获得连续多帧的提取融合特征图像数据；将所述连续多帧的提取融合特征图像数据输入TimeSformer深度学习框架进行图像分割处理，获得图像分割结果。在本发明实施例中，在对图像进行分割处理时，能够准确的分割图像数据，并且更加切近临床实践应用的分割效果。
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公开(公告)号：CN108154552A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711435914.0
申请日：2017-12-26
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 哈尔滨医科大学附属第一医院 , 南方医科大学珠江医院
Abstract: 一种立体腹腔镜三维模型重建方法和装置。包括：左右相机采集物体的二维彩色图像，记录立体腹腔镜上光学跟踪工具的空间姿态信息；求得稀疏的关键特征点，以稀疏的关键特征点为种子点，遍历迭代得到密集点云并生成左右图像的视差图，将视差图反投影至相机坐标系统下的三维密集点云，再变换至光学定位系统的坐标空间中，得到三维密集点云信息,根据三维密集点云信息重建得到物体的表面模型。本申请利用从疏到密的策略，使得重建的三维点云和表面模型更加符合对象的真实拓扑结构，无需三维表面模型扫描设备即可重建出三维密集点云数据和面模型，充分利用现有光学定位系统，无需引入其他硬件设备，更加经济、直接。
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公开(公告)号：CN116912502B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311154054.9
申请日：2023-09-08
Applicant: 南方医科大学珠江医院 , 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06V10/26 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种全局视角辅助下图像关键解剖结构分割方法、计算机设备和存储介质，包括将全局视角单帧图像输入卷积神经网络得到关键解剖结构的掩码；将全局视角单帧图像输入ResNet18框架得到单帧图像特征图，采用掩码处理单帧图像特征图得到掩码处理过的特征图；对掩码处理过的特征图进行池化得到全局上下文特征图；将局部视角单帧图像输入ResNet18框架得到局部上下文特征图；将全局上下文特征图和局部上下文特征图输入分类网络得到关键解剖结构的分类信息的特征图，将分类信息的特征图与局部上下文特征图交叉注意力融合得到融合的特征图，根据融合的特征图得到局部视角的单帧图像的关键解剖结构分割结果。上述方法能够提高关键解剖结构的分割准确度。
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公开(公告)号：CN116883914A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311139247.7
申请日：2023-09-06
Applicant: 南方医科大学珠江医院
IPC: G06V20/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种融合半监督与对比学习的视频分割方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：将包含已标注视频帧的数据集输入教师模型，得到各已标注视频帧的预测帧；根据已标注视频帧及其预测帧并结合全监督学习损失函数训练教师模型；将样本视频分别输入已训练的教师模型以及学生模型，得到已训练的教师模型输出的多个第一预测帧以及学生模型输出的多个第二预测帧；从多个第一预测帧以及多个第二预测帧划分正对和负对并输入对比学习的损失函数网络得到模型调整参数并基于此对学生模型进行参数调整，得到训练后的学生模型；将待分割视频输入训练后的学生模型，得到待分割视频中关键解剖结构的分割信息。上述方法能够提高计算速度及模型分割精度。
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公开(公告)号：CN111184517A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010038436.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 南方医科大学珠江医院
Abstract: 本发明公开了一种伤口测量及记录系统，包括数据处理器和电子记录笔，其还包括如下步骤：数据处理器对患者进行扫码扫描录入患者基本信息；数据处理器对患者伤口定期进行拍照后对获得的伤口图片按照预设的伤口比对处理标准进行处理以获得包括伤口各部分的面积、与伤口图片相比所占有的百分比以及获得伤口存在异常的皮肤总面积的大小的第一伤口数据；对伤口深度进行测量，采用无菌棉签或是无菌导管伸进伤口深处以获得伤口深度信息作为第二伤口数据并录入数据处理器中；根据所获得的第一、第二伤口数据实时对伤口好坏及伤口深度进行记录跟踪反馈即可。本发明容易方便检测伤口面积和深度以对判断伤口治疗起到辅助效果。
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