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公开(公告)号：CN116109603A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310142454.1
申请日：2023-02-21
Applicant: 重庆大学 , 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于造影图像特征提取的前列腺癌病灶检测模型构建方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：建立训练样本、建立前列腺癌病灶检测模型与训练前列腺癌病灶检测模型；前列腺肿瘤检测模型包含时空特征提取网络及目标检测网络。在建立训练样本中采用基于时间强度曲线校正算法能自动提取超声造影视频中动脉血管微泡由显现到峰值时间片段，对前列腺肿瘤检测变得更加敏感。本发明前列腺癌病灶检测模型凭借三维深度学习的优势，能够丰富地提取训练样本中的时空特征和前列腺癌病灶，能适应不同大小的前列腺癌病灶，并且利用了超声造影的动态特性，进而能够提升对病灶的预测准确度。
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公开(公告)号：CN116843619A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310580870.X
申请日：2023-05-23
Applicant: 重庆大学 , 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G16H30/20 , G16H30/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数超声影像的前列腺癌诊断模型及其训练方法，前列腺癌诊断模型包括用于提取影像特征的卷积神经网络、特征重建算法模块、用于提取超声造影语义特征的长短期记忆神经网络和决策融合分类网络；训练方法包括建立训练样本集，然后将训练样本输入前列腺癌病灶诊断模型对其进行训练，直至前列腺癌病灶诊断模型输出的预测值与病灶靶区分类真实值的误差收敛，得到训练合格的前列腺癌病灶诊断模型。本发明凭借多个特征提取网络的优势，可以提取不同参数超声中的最优特征，同时通过利用长短期记忆网络处理超声造影的时序特征，获得了能提取丰富特征、识别结果准确和鲁棒好的前列腺癌诊断模型。
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公开(公告)号：CN116612141A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310611814.8
申请日：2023-05-29
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/12 , A61B8/08 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多级全卷积神经网络的前列腺超声图像分割方法，其包括步骤：1)构建多级FCN深度学习分割模型；2)采用二维前列腺癌超声图像样本训练所构建的多级FCN深度学习分割模型至模型收敛；3)采用训练好的多级FCN深度学习分割模型对二维前列腺癌超声图像进行前列腺区域分割。本发明基于多级全卷积神经网络的前列腺超声图像分割方法，其构建的多级FCN深度学习分割模型可以在第二级改进来自第一级生成的输出特征图，并在第三级进一步增强，再将第一级全卷积神经网络、第二级全卷积神经网络和第三级全卷积神经网络的预测分割结果融合后作为最终输出，如此提高了模型的性能，能对前列腺边界、边缘和形状进行更精确的分割。
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公开(公告)号：CN115251990A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211040157.8
申请日：2022-08-29
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明公开了一种针对前列腺癌的多模态超声特征评分系统的构建方法，其包括步骤：1)采集若干前列腺疾病患者的前列腺灰阶超声图像、多普勒超声图像及对比增强超声图像；2)读取灰阶超声图像、多普勒超声图像及对比增强超声图像中的图像特征；3)对步骤2)中的图像特征进行统计分析，得到各个有意义的图像特征的回归系数；4)根据回归系数对有意义的图像特征进行赋分；5)求取全部前列腺癌患者的平均得分得到最佳决断值，并据此得到前列腺癌的多模态超声特征评分系统。本发明将现有的灰阶超声图像、多普勒超声图像及对比增强超声图像有机的纳入一个系统，使得兼具了各种超声检测的优点，从而让多模态超声特征评分系统具有更好的效能。
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公开(公告)号：CN115005874A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210630681.4
申请日：2022-06-06
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于低帧频超声造影的前列腺肿瘤位置识别系统，包括：根据超声造影视频获取前列腺微泡图像；对前列腺微泡图像进行虚拟处理，获得前列腺虚拟化血管图像；根据前列腺虚拟化血管图像获取拟合血管形态指数；根据拟合血管形态指数判断肿瘤所在位置。相比现有技术中仅根据前列腺超声造影视频的峰值帧数时截取的图像识别肿瘤位置，本发明根据超声造影视频获取前列腺微泡图像，进而判断肿瘤所在位置，使得前列腺结构信息更完整，提高了前列腺肿瘤位置识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116932912A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310937565.1
申请日：2023-07-28
Applicant: 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 , 重庆大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/284 , G16H50/70 , G16H80/00 , G16H10/60 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了医疗信息推送技术领域的一种基于大数据的智慧医疗信息精准推送系统及方法，该系统包括采集模块、数据处理模块、推送模块；采集模块用于对用户各项相关数据进行采集；数据处理模块用于根据用户基础数据和用户健康数据在医疗机构数据和医疗数据内为用户匹配第一预推送医疗信息，并根据关键字在第一预推送医疗信息内筛选第二预推送医疗信息，同时数据处理模块还用于根据用户基础数据和关键字推测用户可能存在的患病信息；推送模块用于根据用户可能存在的患病信息在第二预推送医疗信息内选取医疗机构信息和医疗信息推送给用户；本发明，能够结合用户自身各项身体数据以及用户自身的感知，为用户进行精准的医疗信息推送。
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公开(公告)号：CN116442148A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310476444.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学
IPC: B25B11/00 , H01M10/0525 , H01M10/54
Abstract: 本发明公开了一种用于脉冲放电分离锂离子电池正极活性物质分离回收舱的自动电极夹具，涉及到电极夹具技术领域，包括固定板，所述固定板的两端固定连接有安装块，所述安装块上开设有装配孔，所述固定板的底端通过螺栓固定连接有一对支撑杆，一对所述支撑杆的底端固定连接在安装板上，所述安装板的底端固定连接有侧板，所述侧板的一侧装设有固定块，所述固定块上固定连接有装配块，所述装配块上开设有容置槽。本发明结构合理，实现了可以实现自动开合电极夹爪，无需手动操作，通过视觉识别模块自动在正极材料被投送过来时夹紧并放电。
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公开(公告)号：CN104318557A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410552528.X
申请日：2014-10-17
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B6/03 , A61B6/504 , A61B6/5235 , G06T7/62 , G06T2207/10081 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明提出了一种血管骨架线重构及精确管径计算方法，其包括如下步骤：对CT图像中的二值血管图像进行细化，形成初步的骨架线；对血管的骨架线进行单分支化，分离骨架线，形成独立血管段；对获得的单分支的血管骨架线进行检测，去除多余骨架线；对得到的所有的单分支骨架线进行平滑，得到精确的中心线；输出平滑后的血管骨架线。本发明的对初步骨架线进行单分支化，去除多余骨架线，从而对骨架进行平滑，获得的骨架点所在位置为血管中心，从而使血管模型更准确。
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公开(公告)号：CN114656041A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210343913.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 重庆大学
Inventor： 李颖
IPC: C02F3/34 , C02F101/38
Abstract: 本发明涉及污水处理领域，公开了一种废水处理制剂及其制备方法，废水处理制剂包括如下质量份的原料，硬脂酰基谷氨酸盐12‑15份、葡萄糖10‑15份、硅胶粉15‑20份、过硫酸盐3‑5份、聚乙烯吡咯烷酮1‑5份、复合菌剂10‑30份；所述过硫酸盐经金属离子活化处理；所述复合菌剂包括载体和复合微生物菌剂，复合微生物菌剂包括芽孢杆菌3‑5份、恶臭假单胞菌3‑5份、假丝酵母菌5‑10份、亚硝化菌1‑3份、硝化菌3‑5份、反硝化菌1‑5份。本发明对废水中苯胺的降解效果突出，且同时兼具优良的絮凝和氨氮降解效果，非常具有推广应用价值。
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公开(公告)号：CN104318557B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410552528.X
申请日：2014-10-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种血管骨架线重构方法，其包括如下步骤：对CT图像中的二值血管图像进行细化，形成初步的骨架线；对血管的骨架线进行单分支化，分离骨架线，形成独立血管段；对获得的单分支的血管骨架线进行检测，去除多余骨架线；对得到的所有的单分支骨架线进行平滑，得到精确的中心线；输出平滑后的血管骨架线。本发明的对初步骨架线进行单分支化，去除多余骨架线，从而对骨架进行平滑，获得的骨架点所在位置为血管中心，从而使血管模型更准确。
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