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公开(公告)号：CN115005766A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210500449.9
申请日：2022-05-09
申请人： 中山大学中山眼科中心 , 山东大学齐鲁医院
IPC分类号： A61B3/12 , A61B3/14 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G16H50/20
摘要： 本发明提供了一种婴幼儿眼病筛查装置及系统，通过将大量带有诊断和标注的标准化婴幼儿眼前段照相及眼底彩照，建立婴幼儿眼病多病种筛查模型，建立婴幼儿眼病多病种智能筛查模型，实现了模型自动提取并学习婴幼儿眼部疾病在图像的特征，从而在应用阶段对于真实世界的婴幼儿眼部图像进行眼病智能筛查，相比于现有技术，本发明通过人工智能辅助医务人员进行婴幼儿眼部疾病的筛查，可减轻专业眼科医生的工作负担，大幅提高婴幼儿眼部疾病筛查效率。相比于传统眼底相机，本发明能够高度适配于便携设备，并通过模型的自动化识别，降低了眼病筛查的硬件成本和人力成本，从而有助于婴幼儿眼病筛查的普及。
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公开(公告)号：CN117637146A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311658256.7
申请日：2023-12-05
申请人： 中山大学中山眼科中心
IPC分类号： G16H50/20 , G16H30/20 , G16H80/00 , G16H10/60 , G16H40/20 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
摘要： 本发明涉及眼外伤急救领域，更具体地，涉及一种眼外伤急救与远程指导一体化方法及系统，包括采集患者信息，患者填写个人与病情相关信息并拍照上传眼外观图像；根据眼外观图像对疾病进行初步诊断并进行眼急症预检分级；根据诊断结果进行急救指导，指导患者使用急救物料完成初步处理；完成初步处理后，对患者进行远程预约转诊及就诊指导。通过上述方法使得患者在遇到眼外伤时，能够得到及时有效的急救处理，避免错过最佳的治疗时机，防止影响患者后续治疗和视力恢复，尽可能地提升了术后视力或保留现存视力，提升伤者预后处理效果。
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公开(公告)号：CN117618121A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311817297.6
申请日：2023-12-26
申请人： 中山大学 , 中山大学中山眼科中心
摘要： 本发明涉及一种用于眼科手术的机器人系统，包括显微镜系统、具有多关节的机器人本体、均安装于机器人本体末端的传感器和执行元件。还包括机器人系统的控制方法：获得执行元件末端的位置、目标物的轮廓和目标物的预留通道；获得目标物的进入位置，令执行元件末端移动至进入位置；令执行元件从进入位置开沿着移动路径移动至目标位置；令执行元件从目标位置移动沿某一方向移动至目标层的边缘，在目标层边缘设置多段连续的运动轨迹；令执行元件退出目标物。执行元件末端运动一段运动轨迹后可先退，然后再移动至目标层边缘，让目标层还没有相对于执行元件发生偏移的时候就进行提前纠偏，最终让执行元件能够在目标层上准确执行设定的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN117506924A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311729703.3
申请日：2023-12-14
申请人： 中山大学 , 中山大学中山眼科中心
摘要： 本发明涉及一种机械臂沿设定路径运动控制方法，包括如下步骤：步骤一：对执行元件和目标物的位置进行视觉识别，获得执行元件末端的位置和目标物的目标层位置；步骤二：确定进入位置并控制执行元件末端到达进入位置；步骤三：令机械臂带动执行元件按照设定路径在目标物内移动，通过检测执行元件的受力来计算执行元件的补偿深度并让执行元件执行补偿深度；步骤四：执行元件末端完成运动后，原路退出。执行元件和目标物之间的接触力的原因导致的执行元件不能准确按照设定路径移动的问题，根据目标物的阻力进行了位置补偿，让执行元件在按照设定路径移动后再执行补偿位置的移动，使得执行元件末端在每一步中都能够更加准确到达设定路径的位置点上。
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公开(公告)号：CN111259743B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010022825.9
申请日：2020-01-09
申请人： 中山大学中山眼科中心
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及医学图像处理技术领域，更具体地涉及一种近视图像深度学习识别模型训练方法，包括以下步骤：采集眼外观图像；对所述眼外观图像进行预处理；以人脸识别大数据库VGG‑Face中的人脸图像作为第一训练数据，对VGG‑16网络模型进行预训练；以预处理后的所述眼外观图像作为第二训练数据，对预训练后的所述VGG‑16网络模型进行训练，得到用于近视图像识别的深度学习模型。本发明提供一种近视图像深度学习识别模型训练方法，用于辅助使用者快速、准确地判断青少年近视情况。
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公开(公告)号：CN113781381B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010507825.8
申请日：2020-06-05
申请人： 中山大学中山眼科中心
摘要： 本发明涉及一种识别慢性肾病图像的系统，包括：图像采集模块，采集患有慢性肾病患者和健康人群的眼底光学相干断层扫描血管图像；参数获取模块，根据采集的眼底光学相干断层扫描血管图像获得诊断参数；函数生成模块，利用所述诊断参数计算Fisher判别的分类函数系数，并根据所述分类函数系数分别生成慢性肾病和健康人群的Fisher判别函数；比较判定函数模块，将待识别患者的诊断参数分别代入所述慢性肾病和健康人群的Fisher判别函数中，得到两个函数值，并比较两个函数值大小，若慢性肾病的Fisher判别函数的函数值大于健康人群的Fisher判别函数的函数值，则判定为患有慢性肾病的图像，否则判定为健康状态的图像。本发明识别准确率高，有助于患者减少检查项目和时间。
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公开(公告)号：CN116798607A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310802165.X
申请日：2023-06-30
申请人： 中山大学中山眼科中心 , 中山大学附属第一医院
IPC分类号： G16H50/20 , G16H50/70 , G06N3/0464 , G06F18/214
摘要： 本发明提供了一种慢性肾病全流程诊断预测系统，包括：第一检查数据获取模块，用于获取待检测者的第一检查数据；其中，所述第一检查数据包括：眼部检查数据；肾病筛查模块，用于将所述第一检查数据输入到预设的慢性肾病筛查模型中，以使所述慢性肾病筛查模型预测出所述待检测者是否患有慢性肾病(CKD)。本发明可基于眼部检查数据识别出CKD患者，并进一步辅助医生精准预测CKD的病理诊断及预后。本发明与现有技术相比提供了一种无创、便捷的CKD筛诊技术，并解决了不具备肾脏活检技术的医疗卫生服务机构无法客观、准确判断CKD病因和预后的技术问题。
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公开(公告)号：CN111653365B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010715688.7
申请日：2020-07-23
申请人： 中山大学附属第一医院 , 中山大学中山眼科中心
IPC分类号： G16H50/50 , G16H30/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种鼻咽癌辅助诊断模型构建和辅助诊断方法及系统，涉及医疗数据处理技术领域。其中鼻咽癌辅助诊断模型构建方法，包括：样本获取：获取鼻内镜图像，所述鼻内镜图像包含鼻咽癌组和非鼻咽癌组；预处理：对所述鼻内镜图像进行预处理；模型训练：将预处理后的鼻内镜图像输入卷积神经网络中，对所述卷积神经网络进行训练，获得鼻咽癌辅助诊断模型。本发明能对鼻内镜图像进行分析并实时输出预测患病概率以辅助医师进行鼻咽癌诊断，可有效提高鼻咽癌诊断的准确率，提高活检的检出率，从而实现鼻咽癌早筛早诊早治，改善患者的治疗效果和预后的目的。
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公开(公告)号：CN116257614A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310128855.1
申请日：2023-02-15
申请人： 中山大学中山眼科中心
IPC分类号： G06F16/332 , G16H80/00 , G06F16/33 , G06F40/35 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种虚拟专家医师的人机互动方法及装置。该方法可以应用在病前咨询和就医后的结果咨询，当用户输入用于病前咨询的信息时，可以通过医疗语境对话模型，生成解答用户问题的第一文字结果，并通过语言风格转换模型将专业程度高的第一文字结果转换为容易被患者理解、通俗易懂的第二文字结果，再将第二文字结果转换为专家医师讲述医嘱以及解释医疗诊断的虚拟解答视频；当用户输入诊断结果进行咨询时，无需经过医疗语境对话模型，可以直接采用语言风格转换模型，再生成虚拟解答视频。本发明可以营造专家医师面对面耐心讲解诊断结果与进行医疗嘱咐的医疗场景，提高了问诊的效率、也提高了看病体验和医患关系。
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公开(公告)号：CN114782452B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210715436.3
申请日：2022-06-23
申请人： 中山大学中山眼科中心
摘要： 本申请属于计算机视觉技术领域，公开了一种荧光素眼底血管造影图像的处理系统及装置，该系统包括：图像预处理模块，用于获取待处理的荧光素眼底血管造影图像，并对荧光素眼底血管造影图像进行预处理；病变区域及病变区域内无灌注区分割模块，用于通过预先训练的语义分割模型对经过预处理的荧光素眼底血管造影图像进行处理，确定其中的病变区域和病变区域内的无灌注区；缺血指数计算模块，用于获取病变区域的面积值和无灌注区的面积值，并计算得到荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数。本申请可以达到分割荧光素眼底血管造影图像中的病变区域及病变区域中的无灌注区、实现病变量化以及适用于多种视网膜病变的效果。
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