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公开(公告)号：CN107480691B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710537866.X
申请日：2017-07-04
申请人： 中国人民解放军总医院 , 北京大学
摘要： 本发明公布了一种基于超声数据降维的甲状腺结构特征提取方法及其系统，采用通过超声探头发射的2M‑8M Hz超声波，由超声探头采集每条扫描线得到超声回波数据，根据超声数据信号特点和特征进行降维，完成训练后不需要对采集的射频信号进行解包络均匀降采样，只需要对原来信号直接降维后用神经网络驱动不同组织信号解析。采用本发明技术方案，能够捕捉更复杂的影像特征，并可用于大规模临床应用。
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公开(公告)号：CN106725592A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611036504.4
申请日：2016-11-09
申请人： 飞依诺科技(苏州)有限公司 , 中国人民解放军总医院 , 北京大学
CPC分类号： A61B8/5207 , G06K9/6269 , G06N3/084
摘要： 本发明提供的超声射频元数据的自动识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集超声回波信号，将其合成并为超声射频元数据信号；直接对超声射频元数据信号进行Hilbert解包络，以生成解调信号；选取感兴趣区域，提取其内所述解调信号中的特征信号，并进行特征描述；将所述特征信号作为输入向量输入到至少两种不同的分类机中，得到各自的AUC结果；通过AUC结果选择其中一种分类机，并将其识别结果最为最终的识别结果。本发明提取的特征涵盖强度、纹理、分形，能更全面地表征图像的特点；进一步的，本发明采用多种分类器并取最优分类器，克服分类器本身的局限性。
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公开(公告)号：CN107480691A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710537866.X
申请日：2017-07-04
申请人： 中国人民解放军总医院 , 北京大学
摘要： 本发明公布了一种基于超声数据降维的甲状腺结构特征提取方法及其系统，采用通过超声探头发射的2M-8M Hz超声波，由超声探头采集每条扫描线得到超声回波数据，根据超声数据信号特点和特征进行降维，完成训练后不需要对采集的射频信号进行解包络均匀降采样，只需要对原来信号直接降维后用神经网络驱动不同组织信号解析。采用本发明技术方案，能够捕捉更复杂的影像特征，并可用于大规模临床应用。
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公开(公告)号：CN107247971B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201710505381.2
申请日：2017-06-28
申请人： 中国人民解放军总医院 , 北京大学
摘要： 本发明公布了一种超声甲状腺结节风险指标的智能分析方法及系统，基于超声数据，利用深度神经网络，对甲状腺结节风险指标进行定量分析；包括：获取图像数据和统计数据；输入到结节识别器，得到输出层结果，进行聚类分析，得到聚类中心；将聚类中心输入深度自编码器输入层进行深度学习得到深度特征数据；可通过基于甲状腺特征的正则化优化方法优化深度自编码器；利用深度特征数据，再向用户请求获取附加信息；将附加信息和深度特征数据输入到分类器，基于人工神经网络进行分析，得到结节风险指标。本发明健壮性高，敏感性好，可用于大规模临床使用。
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公开(公告)号：CN107247971A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710505381.2
申请日：2017-06-28
申请人： 中国人民解放军总医院 , 北京大学
CPC分类号： G06N3/08 , G06K9/6218
摘要： 本发明公布了一种超声甲状腺结节风险指标的智能分析方法及系统，基于超声数据，利用深度神经网络，对甲状腺结节风险指标进行定量分析；包括：获取图像数据和统计数据；输入到结节识别器，得到输出层结果，进行聚类分析，得到聚类中心；将聚类中心输入深度自编码器输入层进行深度学习得到深度特征数据；可通过基于甲状腺特征的正则化优化方法优化深度自编码器；利用深度特征数据，再向用户请求获取附加信息；将附加信息和深度特征数据输入到分类器，基于人工神经网络进行分析，得到结节风险指标。本发明健壮性高，敏感性好，可用于大规模临床使用。
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公开(公告)号：CN109961424B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910143950.2
申请日：2019-02-27
摘要： 本发明公开了一种手部X光图像数据的生成方法，涉及计算机视觉以及人工智能领域，所述方法包括：基于手部X射线特点以及手部活动规律的先验知识，随机构造出具有随机多样性的模拟手部X射线图像的不同骨龄数据。本发明能够生成骨龄高多样性图像数据，无需真实骨龄X光片，从而解决传统骨龄自动识别方法需要大量数据作为训练集的问题，实现节约医疗资源、人力资源和经济成本的效果。
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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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