一种用于足表筋膜电位收集的柔性薄膜传感器及方法

    公开(公告)号:CN117338307A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311299737.3

    申请日:2023-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种用于足表筋膜电位收集的柔性薄膜传感器及方法。电极部分集成在贴附于人体足表和足底的柔性薄膜上,主机为电路板结构并嵌入鞋舌中,主机设有开关,主机和电极部分电连接;方法包括通过电极部分和人体足表接触采集人体足表五个部位的筋膜电位信号,主控模块控制采集频率并对筋膜电位信号进行分析处理,无线传输模块接收主控模块的命令并将处理之后的筋膜电位信号发送到终端。本发明传感器无需额外的装置和连接线,采集过程中更加舒适便携且对人体没有任何伤害,可以持续提供数据,有利于研究足底筋膜电位的变化趋势。

    一种基于深度学习的手部肿瘤智能检测方法

    公开(公告)号:CN110717907A

    公开(公告)日:2020-01-21

    申请号:CN201910946643.8

    申请日:2019-10-06

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明涉及一种肿瘤检测方法,特别涉及一种基于深度学习的手部肿瘤智能检测方法,属于医学影像智能识别技术领域。一种基于深度学习的手部肿瘤智能检测方法,该方法包括以下步骤:(1)对手部肿瘤磁共振影像进行标注;(2)对标注数据进行预处理,并对数据集进行增强;(3)构建全卷积神经网络模型,确定全卷积神经网络模型的参数,将数据集输入全卷积神经网络模型中,利用损失函数进行训练;其中l(x)为像素点x的标注类别,Wl(x)对应类别l(x)的权重。利用深度学习方法从数据集上进行特征学习,得到训练好的全卷积神经网络;(4)将待预测影像输入到智能检测模型中,得到预测结果。

    一种基于神经网络的用于医疗垃圾分类的方法

    公开(公告)号:CN111160412A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911268605.8

    申请日:2019-12-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的用于医疗垃圾分类的方法,包括:获取待识别的图像;将所述图像输入预先训练的神经网络模型,输出所述图像的类别:确定初始神经网络模型的网络结构以及初始化所述初始神经网络模型的网络参数;获取样本集;从所述样本集中选取样本,以及执行以下训练步骤:将选取的样本图像输入初始神经网络模型,得到样本的预测类别;将样本的预测类别与标注信息中的类别进行比较;根据比较结果确定所述初始神经网络模型是否达到预设的达标条件;响应于确定出所述初始神网络模型达到所述达标条件,将所述初始神经网络作为训练好的神经网络。

    一种基于神经网络的腕管图像分割方法及系统

    公开(公告)号:CN113469961A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110704545.0

    申请日:2021-06-24

    Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的腕管图像分割方法,包括以下步骤:使用卷积神经网络构建并训练处理模型,处理模型至少包括分类模块和分割模块;获取待分割腕管图像;对待分割腕管图像进行预处理;使用分类模块对预处理后的图像进行形态分类;根据形态分类结果,使用适配的分割模块对待分割腕管图像进行分割并输出分割结果。本发明通过对待分割腕管图像进行先分类后分割,提高了处理模型进行腕管图像分割的准确度,本发明基于卷积神经网络所构建及训练的处理模型,将深度学习的图像处理技术应用到医学图像处理中,利用分割结果的高准确率,实现端到端的腕管图像分割,使得不具备专业经验的医生也能完成腕管综合征的诊断。

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