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公开(公告)号：CN119784735A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411978302.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
Abstract: 本申请涉及磁声一体化检测领域，公开了一种用于磁声一体化检测的磁声控制方法和系统，方法包括：获取多个超声激励位置分别对应的多个磁声图像，并确定多个磁声图像的磁声图像序列特征；当磁声图像序列特征满足第一条件时，对多个磁声图像的后续磁声图像按照第一精度进行识别得到第一检测结果图像；当磁声图像序列特征满足第二条件时，对多个磁声图像的后续磁声图像按照第二精度进行识别得到第二检测结果图像。通过边缘检测算法确定每个磁声图像中的目标区域和每个目标区域的目标区域面积；第一条件包括多个磁声图像分别对应的目标区域面积增幅均大于或等于0。本申请能够提高磁声一体化检测时的检测效果和数据处理速度。
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公开(公告)号：CN108784695A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810599071.6
申请日：2018-06-12
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
IPC: A61B5/05
CPC classification number: A61B5/05 , A61B5/0042
Abstract: 本发明公开了一种磁敏感加权成像用于慢性大脑中动脉狭窄或闭塞的诊断系统，包括对比剂添加模块、扫描模块、成像模块、处理模块、融合模块、分析模块、判断模块、存储模块和显示模块，所述成像模块包括磁距图像单元和相位图像单元，融合模块包括图像融合单元和图像对比单元，所述对比剂添加模块和扫描模块连接，扫描模块和成像模块连接，所述成像模块和处理模块连接，处理模块和融合模块连接，所述融合模块和分析模块连接，分析模块与判断模块连接，所述判断模块与存储模块连接。本发明通过将磁距图像和相位图像进行融合，形成独特的图像对比，并对图像进行分析判断，能够准确快速的做出诊断，节约医务人员的时间。
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公开(公告)号：CN115831350A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211461160.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
Abstract: 本发明提出一种头颈部肿瘤分布式智能诊断方法、装置、设备、存储介质，该方法通过建立多源异构生物医学数据的头颈部肿瘤标准数据库；构建基于生物医学大数据的头颈部肿瘤智能诊疗模型，并通过所述头颈部肿瘤标准数据库中的多模态数据对所述头颈部肿瘤智能诊疗模型进行训练；将实时获取的多源异构生物医学数据输入训练完成的所述头颈部肿瘤智能诊疗模型，输出结果实现对头颈部肿瘤的智能化诊疗。通过本发明，能够整合医院临床真实世界大数据的科研新范式，构建以医学知识服务引擎为技术抓手的头颈部肿瘤知识共享与智能交互平台，打造跨域协同多中心头颈部肿瘤分布式智能诊疗新型服务模式。
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公开(公告)号：CN112641427A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010937516.4
申请日：2020-09-08
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种用于碘对比剂体内代谢评估及风险防范系统。本发明中，包括碘对比剂风险防范系统、供电模块、数据输入模块、数据记录模块一、数据发送模块、无线传输模块、信息接收端、终端显示模块、控制模块，其特征在于：碘对比剂风险防范系统的输入端连接有供电模块的输出端，数据记录模块一的输入端连接有碘对比剂风险防范系统的输出端，数据发送模块的输入端连接有数据记录模块一的输出端，无线传输模块的输入端连接有数据发送模块的输出端，无线传输模块配合碘对比剂检测模块和碘对比剂风险防范系统的使用，使得人们和医护人员可以及时的对体内的碘对比剂含量进行监测和风险防范，不需要人工对其进行检测，降低了医护人员的劳动负担。
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公开(公告)号：CN115868956A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310181168.6
申请日：2023-03-01
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
IPC: A61B5/0536 , A61B5/00 , A61B8/08
Abstract: 本发明涉及生物医学成像领域，尤其涉及一种用于光磁声成像的激励源抗干扰方法，本发明通过摄影装置对检测位置进行拍摄获取图像，获取图像中的检测区域，将检测区域划分为若干区域，确定各区域的停留点位置，通过超声波激励探头以及检测线圈对各停留点进行检测，计算各停留点对应的成像图片的图像特性参量以判定停留点的检测是否合格，根据各停留点对应的成像图片中的伪影区域以及噪点调整再次检测时的参量，再次检测完成后对不合格的停留点再次检测，通过多次调整检测过程中的参量，减少了成像过程中超声波与电磁之间的干扰，保证了成像图片的成像效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115299861A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211076388.4
申请日：2022-09-05
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
Abstract: 本发明涉及鼻咽诊断设备领域，尤其涉及一种鼻咽癌智能化诊断系统及其鼻咽镜。为了解决内设有两个独立的空腔的鼻咽镜体积较粗，不易通过鼻咽部变窄的区域，以及通过插管直接向病人的鼻咽部进行药物喷洒处理，不易控制药物喷洒的量和均匀性的技术问题。本发明提供了这样一种鼻咽癌智能化诊断系统及其鼻咽镜，鼻咽镜包括有中心线缆和隔离膜等；中心线缆上设有隔离膜。本发明的鼻咽镜中，隔离膜能够根据功能自行改变吸气室和吹气室的大小，气囊将鼻咽部的肿囊区域扩撑开，方便鼻咽镜顺利通过肿囊区，通过外接的吹气设备向气囊中喷入相应药物，再由气囊上的全塞组件和半塞组件将药物均匀喷涂在病人鼻咽部。
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公开(公告)号：CN108451975A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810605496.3
申请日：2018-06-13
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
IPC: A61K33/18
Abstract: 本发明公开了一种碘对比剂诱导肾功能损伤的模型建立方法，包括以下步骤：S1：建模准备：准备六只重量相同的SD大鼠，然后按照重量称取六份碘对比剂，S2：碘对比剂注射：将S1中所述的六份碘对比剂分别静脉注射于六只SD大鼠体内，建立模型，S3：肾功能检查：当S2中所述的碘对比剂分别静脉注射完成后，分别在注射之后的24h和48h对六只大鼠的肾功能进行检查，并分别对检查数据进行记录，S4：数据整合：对S3中所述的数据进行整合，并按照检查时间对数据进行分类排序。本发明通过注射不同剂量的碘对比剂，并对注射后的模型进行检查，对检查数据进行整合，记录，分析，能够直观的得出各剂量碘对比剂对模型肾功能损伤的情况。
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公开(公告)号：CN115868929A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211512244.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
IPC: A61B5/00 , A61B5/0515
Abstract: 本发明提出一种面向肿瘤乏氧在体定量研究的成像装置和方法，本发明通过为多谱光声与光声寿命成像提供快速的光声激发光源，并激发形成用于光声成像的光声信号；构建磁场自由线和激励短脉冲波形，测量在待测肿瘤中磁纳米粒子的浓度分布，实现磁声成像；采集光声成像的光声信号和磁声成像的磁声信号，为快速三维重建提供原始数据；接收所述光声成像的光声信号和磁声成像的磁声信号进行光磁声学图像重建，及多谱光声影像的智能谱分离与定量分析。通过本发明，对肿瘤乏氧特征的全面精准描绘，解析肿瘤乏氧在生理病理上的异质性，为肿瘤乏氧的基础研究提供准确、可靠的成像工具。
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公开(公告)号：CN115299861B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211076388.4
申请日：2022-09-05
Applicant: 暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)
Abstract: 本发明涉及鼻咽诊断设备领域，尤其涉及一种鼻咽癌智能化诊断系统及其鼻咽镜。为了解决内设有两个独立的空腔的鼻咽镜体积较粗，不易通过鼻咽部变窄的区域，以及通过插管直接向病人的鼻咽部进行药物喷洒处理，不易控制药物喷洒的量和均匀性的技术问题。本发明提供了这样一种鼻咽癌智能化诊断系统及其鼻咽镜，鼻咽镜包括有中心线缆和隔离膜等；中心线缆上设有隔离膜。本发明的鼻咽镜中，隔离膜能够根据功能自行改变吸气室和吹气室的大小，气囊将鼻咽部的肿囊区域扩撑开，方便鼻咽镜顺利通过肿囊区，通过外接的吹气设备向气囊中喷入相应药物，再由气囊上的全塞组件和半塞组件将药物均匀喷涂在病人鼻咽部。
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公开(公告)号：CN109830300A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910129439.7
申请日：2019-02-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明适用于计算机领域，提供了一种甲状腺结节分析方法，所述方法包括：接收用户输入的甲状腺结节分析参数，所述甲状腺结节分析参数包括用户基本信息以及甲状腺基本信息；根据所述甲状腺结节分析参数以及训练生成的甲状腺结节分析模型确定用户甲状腺结节恶性风险并输出，所述训练生成的甲状腺结节分析模型是基于随机森林算法或基于神经网络算法训练生成。本发明实施例提供的甲状腺结节分析方法，直接根据用户输入的相关信息即可直接输出诊断结果，诊断过程方便快捷，且诊断过程中使用的基于随机森林算法或者基于神经网络算法训练生成的甲状腺结节分析模型，有效保证了诊断结果的准确率。
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