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公开(公告)号：CN118356256A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410483586.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: A61B34/20 , A61B34/10 , A61M25/01 , G09B9/00 , G06T7/00 , G06T19/00 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种ERCP辅助插管导航系统，其特征在于，包括：内镜视频采集模块；部署了训练好的十二指肠乳头识别模型的十二指肠乳头识别模块；胆道插管路径规划模块。本发明所公开的系统具有如下优点：提高手术成功率和减少并发症；减少手术时间；减轻医生工作量；缩短医生学习曲线，降低技术门槛；减少并发症；用于开发手术辅助系统和训练模拟器；提高患者体验。
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公开(公告)号：CN118303882A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410483611.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明的技术方案是提供了一种基于眼动仪的内镜检查质量控制系统，其特征在于，包括内镜视频采集模块；进镜终点检测模块；前景划分模块；眼动信息采集模块；注意力区域生成模块；注意力测试模块。本发明公开的系统通过眼动仪获取医生进行内镜检查时的眼球运动数据，分析其视线聚焦情况，以评估医生的操作技能，发现潜在疏漏问题，提供辅助诊断提示。本发明公开的系统利用眼动信息的实时捕捉优势，实现了对检查过程的持续跟踪监控，可有效提高内镜检查的质量和效率，起到自动化替代传统人工监控的作用。
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公开(公告)号：CN118298258A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410483610.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种在特定消化道场景内生成虚拟病变内镜图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：构建训练数据集；利用训练数据集训练文本‑图像生成模型；文本‑图像生成模型的推理；生成图像的展示。本发明可以为内镜手术培训提供真实的操作对象，初学者可以在虚拟病变上练习，熟练掌握技能；扩大了可以用于医生技能考核和评估的样本库，避免同一样本反复测试，为医生考核提供依据；虚拟病变可用于内镜教学中的示范和指导，学生可以清晰观察各步骤；增加了罕见病变样本量，有利于医生学习和测试，也可在遇到实际病变时，生成类似样本加深印象。
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公开(公告)号：CN116491497A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310465630.5
申请日：2023-04-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: A01N1/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于消化内镜体外模拟手术的猪消化道保存液。本发明的保存液由以下组分组成：枸橼酸钾7.65‑7.68g/L、枸橼酸钠6.42‑6.47g/L、氯化钙0.38‑0.42g/L、硫酸镁2.43‑2.48g/L、氯己定2‑20g/L、羟乙基淀粉130/0.4 60g/L、甘油300g/L、氨苄青霉素90‑110g/L、链霉素48‑52g/L和余量的蒸馏水。本发明的离体猪消化道保存液可以最大限度的保证离体猪消化道组织的新鲜程度和物理特性，此外，经过电阻仪测试和手术实践测试表明本发明的保存液均优于原有配方，且配制成本及时间大大降低，在实际应用过程中具有巨大的优势，可以提高培训效率。
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公开(公告)号：CN115731187A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211464947.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及医疗检测技术领域，具体涉及一种降低结肠镜下病变识别系统识别假阳性的方法及装置，包括：获取计算机辅助结肠镜下病变识别系统采集到的视频帧息肉图像；根据计算机辅助结肠镜下病变识别系统的检出框对所述视频帧息肉图像进行剪切，对剪切后的所述视频帧息肉图像重采样至预设规格；利用训练好的异常检测模型对重采样后的所述视频帧息肉图像进行检测，得到所述视频帧息肉图像真阳性的概率；当所述视频帧息肉图像真阳性的概率大于等于预设阈值时，正常显示所述计算机辅助结肠镜下病变识别系统的检测结果。本发明可以提高结肠镜CADe系统的准确率，可以兼容不同的结肠镜CADe系统，对于未见过种类的假阳性具有鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115394401A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211045226.4
申请日：2022-08-30
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本申请公开了一种贲门黏膜下肿瘤内镜切除术式选择的预测系统，包括评分模型，所述评分模型包括影响贲门黏膜下肿瘤内镜切除术式选择的多个独立危险因素以及对应于每个独立危险因素的因素系数β，所述多个独立危险因素包括形态、表面黏膜情况、胃镜方向和深度。通过因素系数β为各个独立危险因素赋分，分值累加求和后得到评分模型总分值，总分值小于‑4时，隧道手术方式为最优选择，总分值大于‑3分时，非隧道手术方式为最优选择，当总分值为‑3或‑4时，隧道手术方式和非隧道手术方式均可选。本申请预测能力较好，易于临床操作，实现个体化评估，为年轻内镜医师临床指导手术决策提供依据。
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公开(公告)号：CN113284110A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110575372.7
申请日：2021-05-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明涉及一种基于双流法的胃镜视频的消化道识别网络结构，包括两个卷积分支，多帧胃镜视频数据分别输入两个卷积分支，其中Slow pathway分支提取视频背景静态特征，Fast pathway分支提取前景动态特征，在时间通道上不进行降维，两个卷积分支输出分别经过全局池化层后，将池化后的静态全局特征和动态全局特征在特征通道上concatenate，最后经过FC全连接层输出预测部位类别。可以针对视频数据中的静态特征(在连续数据中特征变化较小的部分)和动态特征(视频中特征出现较大变化)分别处理，模型在识别精度和鲁棒性上更高，可以有效的提升胃镜视频识别时的分类精度，同时提升医生胃镜拍摄效率，辅助胃镜拍摄。
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公开(公告)号：CN112950548A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110153342.7
申请日：2021-02-04
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明涉及一种基于数字胃癌病理切片的筛查系统，利用扫描转换胃镜活检病理切片为数字图像，结合深度学习分割网络对胃镜活检病理切片进行像素级识别，并将算法模型植入云服务器，同时结合现有的云存储和云计算技术，将扫描数据上云，可以建立胃镜活检病理切片的数据库，便于数据的统一管理和后续的使用，并且可以打破地域限制，实现远程诊断。本系统可以自动识别胃镜活检病理切片的阴阳性并自动精确定位病灶区域，减轻病理医生的工作量，降低漏诊风险。
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公开(公告)号：CN112580437A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011344780.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种测量目标大小的方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种测量目标大小的装置。本发明利用深度学习与计算机视觉技术，动态识别参照物和测量目标状态，对参照物和测量目标状态大小进行自动化的测量和记录，比如，对内镜检查过程中的参照物(如活检钳)、背景目标(如结肠带、幽门口、贲门口、十二指肠降部乳头、回盲瓣等背景中正常目标组织)和/或异常目标(如扁平状息肉、异常血管分形、不典型增生、炎症、出血、粪渣、肿瘤、进展期癌等异常目标组织)进行大小的判断，输出精确和具体的数值。
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公开(公告)号：CN112560583A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011350199.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种数据集生成方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种数据集生成装置，其特征在于，包括：图像数据采集模块；时间间隔获取模块；关联模块；训练数据生成模块。根据本发明的方法及装置训练得到的数据集主要用于训练图像识别模型，所述图像识别模型的用途包括对目标对象的运动方向进行识别，从而所述图像识别模型能够采用本方法生成的数据集进行训练，得到更加准确的目标对象运动方向的识别结果。
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