一种腔镜视野定位考核方法

    公开(公告)号:CN108510822B

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201810215744.3

    申请日:2018-03-15

    Inventor: 刘伦旭 廖虎

    Abstract: 本发明公开一种腔镜视野定位考核方法,包括:在预设的体腔模拟器中调整腔镜的位置,使腔镜对准所述体腔模拟器中一个预设的关键点标识;采集所述关键点标识的原始图像;将所述原始图像进行二值化和滤波处理,获取测试图像;将所述测试图像进行预定角度的步进旋转,每旋转一次,将旋转后的所述测试图像与预设的标准图像库中的图像分别进行相关性运算,获取一组相关性运算结果;根据所述相关性运算结果判断所述原始图像的信息以及所述原始图像的质量;根据所述原始图像的质量对腔镜视野定位的准确度进行评分。本发明提供的技术方案能够对学员的腔镜视野定位技能进行客观、准确地评价,大大提高了评价效率。

    一种用于模拟胸腔镜手术的训练器

    公开(公告)号:CN106448403B

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201611153466.0

    申请日:2016-12-14

    Inventor: 刘伦旭 廖虎

    Abstract: 本发明公开一种用于模拟胸腔镜手术的训练器,包括机身、监视器、仿真内窥镜、仿真手术器械和控制系统,所述监视器通过支臂固定在机身上方,所述仿真内窥镜和仿真手术器械均与机身连接;所述仿真内窥镜和仿真手术器械上均设有旋转传感器和位移传感器,旋转传感器和位移传感器与控制系统电连接;所述控制系统包括数据接收处理设备、3D模型处理服务器和3D平台系统服务器。本发明旨在提供一种用于模拟胸腔镜手术的训练器,使得外科医生通过训练器进行各类胸腔镜手术的模拟训练。

    一种腔镜视野定位考核方法

    公开(公告)号:CN108510822A

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201810215744.3

    申请日:2018-03-15

    Inventor: 刘伦旭 廖虎

    Abstract: 本发明公开一种腔镜视野定位考核方法,包括:在预设的体腔模拟器中调整腔镜的位置,使腔镜对准所述体腔模拟器中一个预设的关键点标识;采集所述关键点标识的原始图像;将所述原始图像进行二值化和滤波处理,获取测试图像;将所述测试图像进行预定角度的步进旋转,每旋转一次,将旋转后的所述测试图像与预设的标准图像库中的图像分别进行相关性运算,获取一组相关性运算结果;根据所述相关性运算结果判断所述原始图像的信息以及所述原始图像的质量;根据所述原始图像的质量对腔镜视野定位的准确度进行评分。本发明提供的技术方案能够对学员的腔镜视野定位技能进行客观、准确地评价,大大提高了评价效率。

    一种用于模拟胸腔镜手术的训练器

    公开(公告)号:CN106448403A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201611153466.0

    申请日:2016-12-14

    Inventor: 刘伦旭 廖虎

    Abstract: 本发明公开一种用于模拟胸腔镜手术的训练器,包括机身、监视器、仿真内窥镜、仿真手术器械和控制系统,所述监视器通过支臂固定在机身上方,所述仿真内窥镜和仿真手术器械均与机身连接;所述仿真内窥镜和仿真手术器械上均设有旋转传感器和位移传感器,旋转传感器和位移传感器与控制系统电连接;所述控制系统包括数据接收处理设备、3D模型处理服务器和3D平台系统服务器。本发明旨在提供一种用于模拟胸腔镜手术的训练器,使得外科医生通过训练器进行各类胸腔镜手术的模拟训练。

    一种基于神经网络的计算机辅助肺气道分割方法

    公开(公告)号:CN114693698B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202011628297.8

    申请日:2020-12-30

    Abstract: 本发明公开一种基于神经网络的计算机辅助肺气道分割方法,包括以下步骤:步骤s1:数据准备:预先准备若干病人的肺部CT图像并标定其中的待分割肺气道;步骤s2:数据预处理:对肺部CT图像中的肺部区域进行分割,得到输入数据;步骤s3:建构三维多尺度特征聚合网络并训练三维多尺度特征聚合网络;步骤s4:将所述输入数据输入经历步骤s3后的三维多尺度特征聚合网络,得到输出结果;步骤s5:对输出结果进行后处理,得到肺气道分割结果。本发明通过一种三维多尺度特征聚合的深度神经网络准确、高效地完成对肺气道的分割,尤其能获取更为准确的叶内气道分割结果,同时本发明实施过程可实现无人值守批量操作。

    基于DNA甲基化的早期非小细胞肺癌复发模型构建方法

    公开(公告)号:CN111564177A

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN202010443336.0

    申请日:2020-05-22

    Abstract: 本发明涉及生物医学领域,公开了一种基于DNA甲基化的早期非小细胞肺癌复发模型构建方法,用以解决目前非小细胞肺癌复发模型对非小细胞肺癌复发预测不合理的问题。本发明针对甲基化位点,搜索并合并其中的相关性高的甲基化位点,形成相应的甲基化区间;再根据甲基化芯片的类型,挑选出能够被芯片探针检测的甲基化位点/区间作为训练数据建立包含1个甲基化区间和8个甲基化位点的甲基化风险得分模型,即为非小细胞肺癌复发模型;所述甲基化风险得分模型具有多个得分阈值,这些得分阈值可将甲基化风险得分模型计算出来的得分对应到高得分组、中得分组、低得分组中的一组。本发明适用于非小细胞肺癌复发预测。

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