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公开(公告)号：CN106023269A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610320444.2
申请日：2016-05-16
CPC分类号： G06T2207/10024 , G06T2207/30088
摘要： 本发明公开了一种估算伤口面积的方法及装置，涉及医疗设备领域，所述装置包括：图像识别模块，用于对拍摄图像进行图像识别，从所述拍摄图像中识别出二维比例尺图像；比例确定模块，用于利用所识别出的二维比例尺图像，确定图像与实际尺寸的比例；图像聚类模块，用于对所述拍摄图像按照颜色进行聚类处理，得到对应于不同类型组织成分的多类伤口图像；面积计算模块，用于利用所述图像与实际尺寸的比例和所述对应于不同类型组织成分的多类伤口图像，分别估算不同组织成分的伤口面积。本发明能够自动、快速、准确地提供整个伤口及伤口不同成分的面积信息，操作简单，计算精度高。
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公开(公告)号：CN109389603B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811048812.8
申请日：2018-09-10
摘要： 本发明涉及一种基于预加重策略的全自动腰椎图像分割方法，该方法包括以下步骤：基于人体腰椎结构和磁共振对比特点的数据生成方法，自动生成大量脊柱结构多样性和纹理多样性丰富的脊柱磁共振图像，完成腰椎图像分割模型的训练；利用训练得到的分割模型，实现脊柱磁共振图像数据中椎体和椎间盘的自动分割。本发明可以解决传统训练模型数据局限性的问题，具有较高模型泛化能力；对不同医院不同扫描机器不同扫描参数等导致的种类繁多的腰椎磁共振图像数据适应性强。
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公开(公告)号：CN108520781A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810262122.6
申请日：2018-03-28
摘要： 本发明公开了一种计算试管婴儿成功结局几率的方法。该方法的步骤为：1)收集进行试管婴儿人群的历史数据和结局；2)对试管婴儿人群的历史数据进行主成分分析降维；3)将降维后的数据与结局构成数据集；4)训练决策树；5)构建决策树系统；6)利用决策树系统对新数据进行判断；7)计算新数据成功结局的几率。本发明能够对试管婴儿人群的历史数据和结局进行高效的数据挖掘和分析，构建决策树模型与系统，从而准确计算新数据的试管婴儿成功结局几率。
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公开(公告)号：CN106157776A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610658747.5
申请日：2016-08-12
IPC分类号： G09B23/28
CPC分类号： G09B23/28
摘要： 本发明公布了一种交互式虚拟分段诊刮术教学系统和教学方法，包括整体外壳、模拟刮宫勺、二维运动定位系统、万向部件、数据信息处理器和显示器；所有部件均置于整体外壳中；模拟刮宫勺插在万向部件中；万向部件带有传感和触觉反馈，夹持在整体外壳的前部中央；数据信息处理器固定在二维运动定位系统上，用于构建虚拟环境和用户交互；模拟刮宫勺具有三个旋转自由度和一个位移自由度，用于对分段诊刮术操作进行模拟。本发明技术方案实现向教与学双方提供仿仿真手术操作模拟装置和教学方法，具有刮勺实时压力计算功能，能够灵敏地捕获操作力度，提供及时的触觉反馈，实现视觉学习，提高学习的效率。
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公开(公告)号：CN109385370B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201710655499.3
申请日：2017-08-03
申请人： 首都医科大学附属北京安贞医院 , 北京大学
摘要： 本发明公开了一种血管支架的快速内皮化设备及其方法。本发明在血管支架的表面滴敷内皮细胞悬液，血管支架的内外侧分别设置金属棒和金属圆筒，并浸没在培养基中，通过金属棒和金属圆筒为血管支架施加脉冲电场，使得血管支架处于均匀的电场中；控制脉冲电场的脉冲宽度、电场强度、脉冲频率以及脉冲激发个数，通过物理电刺激调控内皮细胞的增殖过程，以提高内皮细胞在血管支架表面的内皮化速度，最终达到抑制血管内再狭窄的目的。
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公开(公告)号：CN107492117B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710623457.1
申请日：2017-07-27
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公开了一种基于视频的微颤动功能像成像方法。本成像方法由视频采集模块、信号预处理模块、信号分析模块、微颤动功能像生成模块组成；采集物体的视频后，对原始视频进行去噪、帧间平滑、超分辨等预处理，再对预处理视频进行动作放大和颤动轨迹分析，最后得到微颤动功能像、微颤动频率像和微颤动角度像。本发明能够对视频中亚像素级的微小振动进行分析，并进行可视化。
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公开(公告)号：CN109425446B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710785063.6
申请日：2017-09-04
申请人： 北京大学
摘要： 本发明提供的一种手柄类操作方法和力道的实时测量和评价系统，其传感模块实时获取手柄类杆件受拉压、弯、扭时的状态变化，使用信号采集调理模块处理获取信号后，将数据通过无线通信模块传输到PC端，进行手法水平评价、力道定量评价和熟练程度评价；手法水平评价中使用了机器学习算法，自动提取出操作者和熟练操作者在手法上的差距量化；力道定量评价即通过与有经验操作者的时频谱比较，获得力道的定量差异；最后使用了信号中的复杂度指标来评价操作者对操作的熟练程度和有经验操作者的差异。本发明给出操作者与有经验的操作者在精细操作中手法和力道的相似程度和具体差别，并提供定量评价指标，并为操作者的手法和力道训练提供指导依据。
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公开(公告)号：CN107495962B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710840703.9
申请日：2017-09-18
申请人： 北京大学
IPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种单导联脑电的睡眠自动分期方法，包括特征提取模块和分期优化模块。其中，特征提取模块是由CNNs卷积神经网络(1)、Softmax层(2)组成；分期优化模块由双向LSTM循环神经网络(3)和CRF条件随机场模型(4)构成；(1)、(2)、(3)和(4)顺序连接。该方法仅需要单导联的睡眠脑电信号，满足便携、舒适的睡眠监测需求；结合卷积神经网络和循环神经网络充分挖掘了脑电信号的时空特征，且具有动态学习能力，能够适应变化的疾病大环境；分期优化模块充分考虑N段30s脑电数据前后之间的联系，提高分期的准确性和模型的泛化能力。
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