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公开(公告)号：CN102506950B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110347643.X
申请日：2011-11-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01F1/708
Abstract: 本发明是一种检测电磁泵自由流量和反压流量的装置及检测方法，所述装置包括三个水槽、安全阀、压力传感器、电磁泵、阀门、三个电磁阀、溢流阀、柱状水管、两个液位开关、输入输出板及计算机，利用所述装置实现检测电磁泵自由流量和反压流量的方法：打开主控制阀门和第二电磁阀，关闭第一和第三电磁阀，让水路形成一个自由流通的水路；当需要测试流量参数时，利用电磁泵将柱状水管内的液体上升，由计算机记录并计算液体经过两个液位开关的时间差和两个液位开关之间的液体体积，得到自由流量；打开第三电磁阀，排空柱状水管内的液体，关闭第二电磁阀，打开第一电磁阀，由于溢流阀的存在，维持电磁泵始终处于设定的压力之中，来完成反压流量的测量。
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公开(公告)号：CN119722643A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411879591.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种用于评估结直肠癌淋巴结转移状态的术中荧光多模态影像处理方法，可以应用于医学影像技术领域。该方法包括：通过成像设备获取术中淋巴结的多模态影像，并通过图像去噪算法对多模态影像进行数据增强，得到增强后的多模态影像；对增强后的多模态影像中每个模态进行局部特征提取和全局特征提取，并将每个模态的局部特征和全局特征进行拼接，得到每个模态的拼接特征；对增强后的多模态影像中所有模态的拼接特征进行加权融合，并将加权融合结果进行特征共享和同维度的向量运算，得到多模态融合特征；对多模态融合特征进行预处理，并对预处理后的多模态融合特征进行特征映射和分类处理，得到术中淋巴结的转移状态信息。
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公开(公告)号：CN117893752A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311724639.X
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种左心房疤痕分割方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：将晚期钆增强磁共振图像输入训练完成的左心房分割模型，获取所述左心房分割模型输出的左心房图像，所述晚期钆增强磁共振图像中包含左心房图像；基于所述左心房图像，获取所述左心房图像对应的左心房壁图像；将所述左心房壁图像和所述晚期钆增强磁共振图像输入训练完成的左心房疤痕分割模型，获取所述左心房分割模型输出的左心房疤痕分割图像。该方法可以提高左心房疤痕分割精度及泛化能力。
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公开(公告)号：CN116977402A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310957297.X
申请日：2023-08-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及了一种结直肠癌术中荧光影像的面积、强度曲线的测量系统，旨在解决现有技术无法精准的判断出吻合口血运评估的问题。本发明包括：获取待进行荧光强度及相对面积测量的荧光图像，并对所述荧光图像进行预处理，得到预处理图像；将所述预处理图像分割，得到肠段区域图像和荧光区域图像计算荧光区域的相对面积SR；计算荧光区域图像的强度最大值点及相对强度最大值点；计算信背比及平均信背比；生成荧光强度曲线；结合荧光强度曲线，建立多层感知机神经网络模型，达到客观评价吻合口血运的目的。本发明能够实现荧光强度曲线的量化，进而增加了分析结果的准确性和精度，从而能够实现更加精准的吻合口血运评估。
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公开(公告)号：CN115222992A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210939958.1
申请日：2022-08-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及了一种基于术前术中影像的乳腺癌淋巴结良恶性分类系统及方法，旨在解决现有技术存在乳腺癌淋巴结错误清扫的问题。本发明包括：术前多模态影像预处理及编码模块，提取患者术前多模态影像的淋巴结相关的高维预定义特征；术中荧光图像序列预处理及编码模块和术中荧光强度时变序列预处理及编码模块，分别提取术中淋巴结在荧光影像中的全局特征和局部特征；术中前哨/非前哨淋巴结良恶性分类模块，进行高维预定义特征、全局特征和局部特征的融合，并进行建模及模型训练，通过训练好的模型进行乳腺癌淋巴结良恶性分类。本发明分析结果的准确性和精度高，从而能够提供更好的辅助诊疗方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114881208A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210478674.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/0515 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于生物医学分子影像领域，具体涉及一种基于自注意力机制的MMPI混合信号分离方法、系统、设备，旨在解决现有MMPI技术中，基于物理特性构建的混合SPIOs分离模型分离误差大且难定量的问题。本方法包括：构建待MMPI成像的生物体的生物病灶模型，并将包裹SPIOs的靶向分子探针注射到该生物病灶模型中；注射后，利用MPI设备对所述生物病灶模型进行信号采集，得到包含n种SPIOs的时域混合信号；通过训练好的自注意力机制神经网络对所述时域混合信号进行分离，得到n种单独的SPIOs时域电压信号。本发明实现对时域混合信号的精准分离，并提高了MMPI的检测灵敏度。
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公开(公告)号：CN114862797A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210494434.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/90 , G06V10/25 , G06V10/56 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16B20/50 , G16B30/00 , G16B40/00
Abstract: 本发明属于图像分析领域，具体涉及了一种基于图像的患者级别分子标志物预测方法、系统和设备，旨在解决现有的数字病理图像处理方法忽略了与患者预后相关的关键分子标志物提供的额外信息导致了分析准确度不足的问题。包括：进而提取感兴趣区域图像并划分颜色标准化矩形切块；通过深度残差卷积神经网络获取切块深层特征信息；将来源相同患者的切块深层特征信息进行合并；通过相关性分析方法提取各分子标志物等级的顶部特征，构建基于机器学习的标志物等级预测模型；通过所述基于机器学习的标志物等级预测模型预测患者的标志物等级，辅助决策。本发明通过将预测得到的分子标志物等级作为预后决策因子，提高了自动化诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN105931221B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610228491.4
申请日：2016-04-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于影像组学的多模态磁共振图像差异检测方法和装置。所述方法包括：步骤1：对两组样本图像进行预处理，分别在两组样本图像的T2WI‑FLAIR、T1WI‑CE和DWI‑ADC三个序列上勾画感兴趣区域，提取三个序列上感兴趣区域的图像特征；步骤2：在两组样本图像之间对每个图像特征进行双样本T检验，得到两组样本图像之间具有组间差异的特征，并判定所述组间具有差异的特征检测两组样本图像差异的能力；步骤3：将具有组间差异的特征以加权的方式进行组合，得到一个新的特征，并利用adaboost分类器进行图像分类。本发明利用了磁共振成像多序列多参数的特性，结合不同序列获取更多信息，能够实现磁共振图像组间差异的精准检测。
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公开(公告)号：CN105931221A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610228491.4
申请日：2016-04-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10088 , G06T2207/20104
Abstract: 本发明公开了一种基于影像组学的多模态磁共振图像差异检测方法和装置。所述方法包括：步骤1：对两组样本图像进行预处理，分别在两组样本图像的T2WI‑FLAIR、T1WI‑CE和DWI‑ADC三个序列上勾画感兴趣区域，提取三个序列上感兴趣区域的图像特征；步骤2：在两组样本图像之间对每个图像特征进行双样本T检验，得到两组样本图像之间具有组间差异的特征，并判定所述组间具有差异的特征检测两组样本图像差异的能力；步骤3：将具有组间差异的特征以加权的方式进行组合，得到一个新的特征，并利用adaboost分类器进行图像分类。本发明利用了磁共振成像多序列多参数的特性，结合不同序列获取更多信息，能够实现磁共振图像组间差异的精准检测。
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公开(公告)号：CN103690244B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310723609.7
申请日：2013-12-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种光声与X射线断层成像融合的成像系统，该系统包括数据源发射设备，用于分别发射X射线和激发光光源对样本进行照射；数据采集设备，用于通过X射线探测器探测经过样本的X射线剂量，以及通过光声探测器接收样本激发出的光声信号；控制及数据传输设备，用于控制滚筒的旋转，以针对滚筒内的样本使数据采集设备采集不同角度的投影数据；数据处理设备，用于对数据采集设备采集到的各模态数据进行处理。本发明能够实现光声成像和X射线断层成像（CT）的双模快速成像，能快速地得到成像样品的生物信息。
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