-
公开(公告)号：CN115049787B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210721786.0
申请日：2022-06-24
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于正交面的三维点云切割模型的建模方法，该方法实现了虚拟手术中切割模拟的真实性。该方法包括：首先，根据手术刀的切割方向和角度建立以手术刀尖为中心的正交平面α，β，γ；然后计算每个体素点与三个正交平面的偏移量；然后构造合适的切口形函数和切割影响域，根据每个体素点的三个偏移量判断该点是否需要位移，如果是则计算它的位移量，并进行位移操作，直到遍历完所有体素点；最后，构建二维高度场网格以渲染割痕面。本发明提供的基于正交面的三维点云切割模型的建模方法，通过引入合适的切口形函数和切割影响域，得到了比较真实的切口形状；通过引入二维高度场网格来渲染割痕面，获得了比较光滑的切口渲染效果。
-
公开(公告)号：CN114359293B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202111516472.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的三维MRI脑肿瘤分割方法，包括以下步骤：S1：对三维MRI脑部数据进行预处理并划分数据集，使其满足模型的输入条件。S2：构建并训练深度卷积神经网络，网络框架采用编码器和解码器的形式，并加入了多尺度卷积联合模块和全局上下文聚合模块。S3：对得到的预测数据后处理，进一步提高分割效果。本发明提出的分割方法结合了分割对象的低级特征和高级特征，有效融合了多尺度信息和全局上下文信息并减少了学习到的冗余特征的影响，从而改善了脑肿瘤的分割结果。
-
公开(公告)号：CN114359292B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111504413.X
申请日：2021-12-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T7/10 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度和注意力的医学图像分割方法，包括下列步骤：首先对获取到的医学图像进行处理，并划分数据集，之后构建二维网络模型，将经过预处理的数据送入网络中进行训练；通过优化损失函数调整模型到最优效果；将待分割的医学图像送入调整好参数的网络模型中，得到预测的分割结果，并与真实标签对比来评估模型性能。本发明针对经典的U型网络存在的缺乏上下文信息的问题，在网络中加入了可以即插即用，非常轻便的通道注意力机制和混合空洞注意力卷积层，以充分利用上下文信息，发掘通道有用特征。本发明的分割模型可以在参数量很少的情况下完成医学图像的分割。
-
公开(公告)号：CN115682824A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211258636.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种智能训练弹匣及管理系统，包括弹匣体、数码管显示器、子弹、托弹板、托弹簧、底座、电极侧板、电极片、集成线路、托弹板电极、侧板底座，底座部分设置有通信模块、电池装置、微处理器、LED指示灯、蜂鸣器，底座会搜集来自侧板的电信号并通过A\D转换器转换为二进制逻辑信号，然后判断当前弹匣中子弹剩余数量。本发明能智能判别已发射子弹数量和弹匣当前剩余子弹数量，为训练管理提供了信息化、智能化的监控手段，为弹药使用的安全管理提供了保障。
-
公开(公告)号：CN114359293A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111516472.9
申请日：2021-12-10
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的三维MRI脑肿瘤分割方法，包括以下步骤：S1：对三维MRI脑部数据进行预处理并划分数据集，使其满足模型的输入条件。S2：构建并训练深度卷积神经网络，网络框架采用编码器和解码器的形式，并加入了多尺度卷积联合模块和全局上下文聚合模块。S3：对得到的预测数据后处理，进一步提高分割效果。本发明提出的分割方法结合了分割对象的低级特征和高级特征，有效融合了多尺度信息和全局上下文信息并减少了学习到的冗余特征的影响，从而改善了脑肿瘤的分割结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106980316B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710068766.7
申请日：2017-02-08
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种应用于移动平台的超声波阵列避障系统，包括STM32处理器，电源模块，温度补偿模块，电机驱动模块，测速模块，通信模块以及超声波测距模块，其中超声波测距模块由六个超声波传感器组成，每个传感器均由超声波发射电路及超声波接收电路构成。通过超声波阵列计算和避障算法推导，首先加载尽量少的超声波传感器合理覆盖移动平台运动方向上的检测区域，以更少的资源实现较大体积移动平台的自主避障控制；其次可以减小甚至避免检测盲区对成功避障的干扰，提高移动平台安全性和智能性；最后本发明超声波阵列具有较好的避障效果，并具有较好的拓展性和实用价值。
-
公开(公告)号：CN109481226A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811153769.1
申请日：2018-09-27
Applicant: 南昌大学
IPC: A61H1/02 , A61B5/107 , A61B5/0488
Abstract: 本发明提供了一种双手跟踪式多自由度软体手指康复机器人，包括正常手柔性外骨骼手套、恢复手柔性外骨骼手套、控制系统、驱动模块、运动感知单元和鲍登线，采用三指控制与驱动；运动感知单元包括分布在正常手和恢复手外骨骼手套的多组柔性角度传感器及对应手臂上的肌电信号传感器；恢复手柔性外骨骼手套每指上掌骨端与近节指骨端安装电机驱动；鲍登线将电机驱动与恢复手柔性外骨骼手套的关节端或指尖端连接。本发明还包括上述机器人使用方法。本发明采用了三指结构的双手跟踪式康复设计式柔性外骨骼手套，建立正常手与恢复手的对称联系，结合手套上的多组电机驱动可控制每根手指的多个关节，可控制6个自由度，提高功能性与舒适性同时节省成本。
-
公开(公告)号：CN105608945B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201610124250.5
申请日：2016-03-04
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种沉浸式自适应位姿虚拟手术训练平台，由上端显示组件、中端控制台组件、下端支撑组件和侧面支撑组件等四部分组成。上端显示组件根据人机工程学设计，符合人体面部结构，可通过旋钮调节观测中心空间大小以适应不同大小的人体脑部，让脑部与平台更加贴合，增强沉浸感。可自适应调节位姿，以自己适合的姿势进行手术操作训练，提高舒适度，减轻疲劳感。通过上端显示组件的外部3D显示器观看整个手术训练过程，可对训练效果评测。本平台可用于模拟脑外科、肝脏、肾脏、乳腺等各类手术操作过程，让见习手术医生或医学院学生反复、无损、方便地进行手术训练，解决了传统外科医生训练中存在的训练周期长、效率低、费用高、训练对象匮乏等问题。
-
公开(公告)号：CN105740623B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201610065789.8
申请日：2016-02-01
Applicant: 南昌大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 一种适用于脑外科虚拟手术仿真的高沉浸感视觉呈现方法，包括将图像分割为光斑区域Us和脑组织区域Ub、光斑区域线性放大为Us'图像、光斑图像Us与Us'进行质心配准、脑组织区域进行图像修复为Ub'图像、Us'与Ub'进行视频合成、视频解帧生成纹理、消除首尾帧跳变、手术背景动态纹理循环映射、手术肿瘤镜面环境映射等步骤。本发明通过采用摄像机获得的视频序列进行动态纹理映射方法建立高真实感场景信息，通过进行镜面环境映射获得手术的虚拟器官的真实感纹理，极大地提升了手术仿真的真实感和沉浸感，实习医生在训练过程中可以更身临其境地体验到真实手术一样的动态视觉效果，有助于更快速高效的提升实习医生的手术操作水平。
-
公开(公告)号：CN106980316A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710068766.7
申请日：2017-02-08
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种应用于移动平台的超声波阵列避障系统，包括STM32处理器，电源模块，温度补偿模块，电机驱动模块，测速模块，通信模块以及超声波测距模块，其中超声波测距模块由六个超声波传感器组成，每个传感器均由超声波发射电路及超声波接收电路构成。通过超声波阵列计算和避障算法推导，首先加载尽量少的超声波传感器合理覆盖移动平台运动方向上的检测区域，以更少的资源实现较大体积移动平台的自主避障控制；其次可以减小甚至避免检测盲区对成功避障的干扰，提高移动平台安全性和智能性；最后本发明超声波阵列具有较好的避障效果，并具有较好的拓展性和实用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
85
records
(took 0.046 seconds)
