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公开(公告)号：CN119454244A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411669489.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 博益宁(厦门)医疗器械有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本申请提供了一种用于腿部骨折复位手术的并联机器人系统、控制方法、设备及介质，所述并联机器人系统包括固定环、运动环、两个红外光学参考架、多个可伸缩的连杆、以及多个电机；其中，两个所述红外光学参考架分别固定在所述固定环以及所述运动环上，多个所述连杆通过十二个万向节分别与所述固定环以及所述运动环连接，多个所述电机分别与所述固定环上的六个万向节连接以使驱动所述万向节绕轴向旋转，所述电机通过转动圈数转动万向节带动连杆内部的螺纹旋转实现所述连杆的伸缩以使完成腿部骨折复位过程。实现了准确地对腿部骨折进行复位，用电机驱动代替医生人力移动断骨能大幅减轻手术过程中医生的负担。
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公开(公告)号：CN112318506B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202011172437.5
申请日：2020-10-28
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请提供了一种机械臂自动标定方法、装置、设备、机械臂和介质，通过获得机械臂末端坐标系与机械臂基座坐标系之间的第一变换矩阵；依据由相机采集特征点的方式所获取的标定块参考架坐标系与基座参考架坐标系之间的第二变换矩阵，并令机械臂末端根据自身旋转特性执行指定动作，据以得到基座参考架坐标系与机械臂末端坐标系之间的第二旋转变换矩阵；依据第一变换矩阵得到第一旋转变换矩阵，结合第二旋转变换矩阵以得到机械臂基座坐标系与基座参考架坐标系之间的第三变换矩阵，从而完成机械臂自动标定。本申请借助串联机械臂自身的旋转特性，实现了机械臂上参考架安装位置的标定，且标定过程中均采用的是绕轴旋转的方式来确定圆心，计算精度高。
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公开(公告)号：CN113298828A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110655119.2
申请日：2021-06-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的颌骨自动分割方法，包括步骤：S1：建立上下颌骨影像数据集，并随机选取所述上下颌骨影像数据集的2/3数据集作为训练数据集，另外1/3数据集作为测试数据集；S2：对上下颌骨影像数据集的影像数据进行预处理；S3：搭建卷积神经网络模型，并利用所述训练数据集对搭建的卷积神经网络模型进行网络训练，获得分割网络模型；S4：利用所述测试数据集对分割网络模型进行测试；以及，S5：利用分割网络模型对待分割上下颌骨影像数据进行分割。
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公开(公告)号：CN112318506A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011172437.5
申请日：2020-10-28
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请提供了一种机械臂自动标定方法、装置、设备、机械臂和介质，通过获得机械臂末端坐标系与机械臂基座坐标系之间的第一变换矩阵；依据由相机采集特征点的方式所获取的标定块参考架坐标系与基座参考架坐标系之间的第二变换矩阵，并令机械臂末端根据自身旋转特性执行指定动作，据以得到基座参考架坐标系与机械臂末端坐标系之间的第二旋转变换矩阵；依据第一变换矩阵得到第一旋转变换矩阵，结合第二旋转变换矩阵以得到机械臂基座坐标系与基座参考架坐标系之间的第三变换矩阵，从而完成机械臂自动标定。本申请借助串联机械臂自身的旋转特性，实现了机械臂上参考架安装位置的标定，且标定过程中均采用的是绕轴旋转的方式来确定圆心，计算精度高。
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公开(公告)号：CN117653463B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202311819990.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 上海交通大学医学院附属新华医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于眼科白内障手术的显微镜增强现实引导系统及方法，其中图像采集卡用于将手术显微镜中的手术视野画面捕捉为数字化视频图像；工作站用于基于深度学习图像识别算法，根据数字化视频图像进行语义分割，得到分割结果，并利用分割结果计算白内障手术的重要结构参数，并根据重要结构参数计算视觉引导参数，并根据视觉引导参数确定增强现实视觉提示信息；半透显示器用于根据增强现实视觉提示信息进行显示，以使使用者通过手术显微镜观察到原始的手术视野和增强现实视觉提示信息。本发明能够有效提升信息提取的实时性、鲁棒性和精度，有效改善医生术中手眼协调能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117788685A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311168542.5
申请日：2023-09-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , A61B6/03 , A61B6/50
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的骨折眼眶壁自动重建方法，包括：S1，从头部CT图像中提取预设大小的眼眶感兴趣区域，得到双侧眼眶图像；S2，从双侧眼眶图像中分离左右眼眶区域，获得健侧眼眶壁区域图像和患侧眼眶壁区域图像；S3，基于健侧眼眶壁区域图像和患侧眼眶壁区域图像，获得骨折眼眶壁的对称解剖先验知识图像；S4，将对称解剖先验知识图像和患侧眼眶壁区域图像输入生成对抗网络，得到输出的骨折眼眶壁重建结果；S5，根据所述骨折眼眶壁重建结果进行三维重建，获得骨折眼眶壁的三维重建模型。本发明将骨折眼眶壁的对称解剖先验知识图像作为生成对抗网络的对称解剖先验知识引导，实现精确快速的爆裂性眼眶骨折自动重建。
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公开(公告)号：CN112370163A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011256757.9
申请日：2020-11-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
Abstract: 本申请提供了一种用于下颌骨重建的腓骨移植手术机器人。所述机器人包括：工作站，用于术前导入患者腓骨的医学影像以制定手术路径规划，并依据医学影像与患者坐标系的配准，将手术路径规划转换为机械臂运动指令并在术中实时发送；光学导航定位仪，用于实现术中医学影像与患者坐标系的配准；末端安装有手术工具的机械臂，用于接收工作站实时发送的机械臂运动指令，据以引导手术工具定位至手术目标区域并完成手术操作、本申请能够解决截骨的精准性、安全性等难题，可以精准地执行手术计划，实现切割。借助手术机器人，医生手术操作难度能大幅度下降。在机器人辅助下，医生可以精确地定位到截骨位置进行操作，避免破坏血管，提高手术成功率。
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公开(公告)号：CN119763812A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411916574.3
申请日：2024-12-24
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及鳞状细胞癌早期诊断技术领域，提供了一种辅助头颈部鳞状细胞癌早期诊断方法，包括：S1：收录已有的利用MET靶向近红外荧光成像技术获得的视频数据，利用视频数据集合训练监督学习模型；S2：搭建分类器系统，采用分类器系统输入待分类视频数据，应用训练好的监督学习模型来分割和判定病灶的病理性质；S3：对搭建的分类器系统与人类医师对早期头颈部鳞状细胞癌进行诊断的效能进行比较；S4：通过分类器系统筛选与头颈部鳞状细胞癌发生和发展相关的关键特征，将关键特征与多组学数据进行串联形成综合数据集，基于综合数据集搭建中间模型，利用中间模型进行生物信息学分析。以提高HNSCC早期检出率，改进活检的准确率，实现早期精准肿瘤诊断。
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公开(公告)号：CN117653463A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311819990.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 上海交通大学医学院附属新华医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于眼科白内障手术的显微镜增强现实引导系统及方法，其中图像采集卡用于将手术显微镜中的手术视野画面捕捉为数字化视频图像；工作站用于基于深度学习图像识别算法，根据数字化视频图像进行语义分割，得到分割结果，并利用分割结果计算白内障手术的重要结构参数，并根据重要结构参数计算视觉引导参数，并根据视觉引导参数确定增强现实视觉提示信息；半透显示器用于根据增强现实视觉提示信息进行显示，以使使用者通过手术显微镜观察到原始的手术视野和增强现实视觉提示信息。本发明能够有效提升信息提取的实时性、鲁棒性和精度，有效改善医生术中手眼协调能力。
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公开(公告)号：CN113298828B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110655119.2
申请日：2021-06-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的颌骨自动分割方法，包括步骤：S1：建立上下颌骨影像数据集，并随机选取所述上下颌骨影像数据集的2/3数据集作为训练数据集，另外1/3数据集作为测试数据集；S2：对上下颌骨影像数据集的影像数据进行预处理；S3：搭建卷积神经网络模型，并利用所述训练数据集对搭建的卷积神经网络模型进行网络训练，获得分割网络模型；S4：利用所述测试数据集对分割网络模型进行测试；以及，S5：利用分割网络模型对待分割上下颌骨影像数据进行分割。
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