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公开(公告)号：CN118941785A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410780899.7
申请日：2024-06-17
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种新型脑卒中图像分割方法，方法包括：获取人脑卒中三维图像数据集并进行预处理；将处理好的数据集按比例划分为训练集和测试集；建立基于Mamba模型的脑卒中分割模型；将所述人脑卒中图像数据集中的训练集输入所述基于Mamba模型的脑卒中分割网络，得到对应训练后的脑卒中分割模型，将Dice损失函数值为其分割效果指标；随后借用人脑卒中图像数据集中的测试集对训练后的人脑卒中分割模型进行验证，根据Dice值的大小作为该模型的分割结果，并保存对应的最佳模型；且通过多次实验来验证模型的鲁棒性。通过本发明提出的方法，可以精准高效的分割出脑卒中图像中的目标区域，相较于目前所存在的其它脑卒中分割网络模型，在分割方法上进行新的创新。
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公开(公告)号：CN118537317A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410675951.2
申请日：2024-05-28
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/62 , G06T17/00 , G06V10/26 , G16H50/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的二维超声心动图左心室射血分数评估算法，方法包括：获取公开超声心动图CAMUS数据集并进行预处理；对于处理好的数据集，按照设定比例划分为训练集和测试集；建立基于深度学习的包含注意力机制和二维卷积的级联超声心动图分割模型；将处理后的超声心动图数据集训练集依次输入分割模型中进行迭代训练；其中分割损失函数为Dice损失函数和交叉熵损失函数结合损失函数；加载训练模型，将待分割的超声心动图图像测试集输入训练模型获取左心室左心房图像分割结果，并根据分割结果评估射血分数。通过本发明提出的方法，可以精准高效的分割出超声心动图像中的左心室和左心房目标区域，并根据左心室区域评估射血分数。
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公开(公告)号：CN118506003A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410675932.X
申请日：2024-05-28
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的人脑卒中图像分割方法，方法包括：获取人脑卒中三维图像数据集并进行预处理；将处理好的数据集按比例划分为训练集和测试集；建立基于深度学习的包含残差、注意力融合以及输入自适应调整机制等和三维卷积的级联脑卒中分割模型；将所述人脑卒中图像数据集中的训练集输入所述基于深度学习的脑卒中分割模型，得到训练后的脑卒中分割模型，Dice损失函数值为其分割效果指标；将人脑卒中图像数据集中的测试集作为训练完成所得到的人脑卒中分割模型的输入，以此获取该模型的分割结果；且通过多次实验来验证模型的鲁棒性。通过本发明提出的方法，可以精准高效的分割出脑卒中图像中的目标区域，相较于目前所存在的其它脑卒中分割网络模型，在分割效果上有明显的提升。
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公开(公告)号：CN117462121A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311354388.0
申请日：2023-10-18
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： A61B5/1455 , G01D21/02 , G06F18/20 , G06F18/213
摘要： 本发明公开一种无创血红蛋白检测方法，包括以下步骤：采集用户光电容积脉搏波信号、手指位移数据特征、以及手指压力数据特征；利用特征提取算法提取光电容积脉搏波的形态学特征，同时对光电容积脉搏波信号、手指位移数据特征、手指压力数据特征进行信号质量评价确定该段信号是否可用；将光电容积脉搏波的形态学特征、手指位移数据与手指压力数据取平均值作为血红蛋白定量的特征，再通过定量模型换算即可得到对应的血红蛋白含量。本发明主要使用光电容积脉搏波法进行无创血红蛋白的检测，并结合检测过程中透射式光源与传感器间的距离、手指对光电二极管施加的压力两个因素作为特征进行检测，同时代入无创血红蛋白预测模型当中，提高检测精确度。
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公开(公告)号：CN110197712B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN201910487487.3
申请日：2019-06-05
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了为一种医学图像储存系统及储存方法，系统包括图像摄取装置：用于收集图像并进行缓存；甄别处理元件：主要用于对图像进行平面和剖面的处理；图像分析元件：对图像分析并建立关联联系；图像整合元件：将图像整合为高画质图像；以及储存元件。该储存方法基于该系统进行医学图像是一种智能型而可节省图像储存空间的医学图像储存方法与系统。本发明可以具有针对性对待目标图像进行分析，将二维角度的图像变成两个二维图像进行处理，将三维图像变成多个二维图像进行处理，不同图像不同的处理模式，提高精准率的同时，可以帮助观察着获得较为准确的图像，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN116439699A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310118123.4
申请日：2023-02-15
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： A61B5/1455 , A61B5/02 , G06N20/20
摘要： 本发明涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种基于四波长脉搏波的无创血红蛋白测量装置与方法，装置包括反射式光电脉搏波传感器、脉搏波信号预处理模块、主控制器、USB串口通信模块和Qt上位机显示模块，通过光电反射式光电脉搏波传感器获得活体对象手指指端动脉处光电容积脉搏波原始微弱信号，经过处理和数据拟合后得到光电容积脉搏波信号与血红蛋白之间的模型关系，实现无创测量人体的血红蛋白值，不需要采集血样就可实现血红蛋白的检测，便于家庭和个人医疗监护使用；同时因为操作简便，对操作人员专业性要求不高，方便受试者自己监测生理指标。
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公开(公告)号：CN116298276A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310132749.0
申请日：2023-02-17
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01N33/569 , G01N33/551 , G01N33/58 , G01N33/535 , G01N33/531
摘要： 本发明提供了一种冷冻浓缩缓冲液及其在存储SARS‑CoV‑2抗原检测试剂中的应用，属于冷冻干燥技术领域。本发明提供的冷冻浓缩缓冲液包括以下质量份的组分：氯化钠8～12份；蔗糖15～25份；牛血清蛋白6～14份；聚乙二醇0.008～0.012份；Tween‑200.001～0.003份；甘露醇8～12份；支链淀粉15～25份；葡聚糖15～25份；叠氮化钠1.5～3.5份；硼酸盐缓冲液80～120份。本发明对针对气溶胶中SARS‑CoV‑2抗原检测试剂的功能保护效果好，稳定性高，能够帮助抗原检测试剂在常温下长时间保持其生物活性和高精度的检测性能，减少传统抗原检测试剂因运输和储存不当导致的失效。
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公开(公告)号：CN116257779A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310123884.9
申请日：2023-02-16
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/00 , G06F18/214 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及信息处理与计算机学科交叉技术领域，具体涉及一种基于深度学习分类的信号数据转换与数据扩增方法，针对深度学习模型的训练需要大量的数据以及信号处理过程信息丢失问题，以脉搏波信号为例，使用格拉姆角场将已有的一维信号序列编码为图像，使一维脉搏波信号段转化为二维图片，更利于使用卷积神经网络模型分类，达到更好的分类效果，数据经过少量的处理，不需要滤波以及特征提取等方式，就能够包含更多的信息；同时还可以将一段信号转化为多个格拉姆角场图片，使得少量的数据集达到数据扩增的目的。
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公开(公告)号：CN115420783A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210978687.0
申请日：2022-08-16
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01N27/327 , G01N27/48 , G01N33/574 , G01N33/68
摘要： 本发明涉及电化学免疫传感器技术领域，具体涉及一种PGⅠ蛋白检测的电化学免疫传感器及其制备方法与应用，包括在丝网印刷电极的工作电极表面电沉积苯胺，得到电沉积聚苯胺；制备MoS2和Cu3Pt；将MoS2与Cu3Pt依次进行振荡混合和离心洗涤再分散于3mL超纯水中，得到MoS2@Cu3PtNPs混合溶液；将MoS2@Cu3PtNPs混合溶液滴加到经苯胺电沉积的修饰电极表面，在恒温孵育箱中恒温干燥；使用超纯水对电极进行冲洗；取PG I抗体滴加到修饰电极上，直至PG I抗体完全固定；将1％的牛血清白蛋白滴加到电极表面孵育30mi n，得到电化学免疫传感器，电化学免疫传感器通过电化学方法检测血清中PG无需借助其他大型仪器，解决了现有的检测PG的方法的检测成本较高的问题。
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公开(公告)号：CN112485422A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011242428.9
申请日：2020-11-09
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01N33/569 , G01N33/558 , G01N33/546 , G01N33/543
摘要： 本发明公开了一种基于新型冠状病毒抗原的乳胶微球免疫层析试纸条及其制备方法，试纸条包括PVC底板，所述PVC底板上从左到右依次搭接样品垫、乳胶微球垫、硝酸纤维素膜和吸水滤纸；所述乳胶微球垫上包被有乳胶微球标记的重组鼠抗人新型冠状病毒第一抗体；所述硝酸纤维素膜上包被有重组鼠抗人新型冠状病毒第二抗体作为检测线，以及包被有重组羊抗鼠新型冠状病毒抗体作为质控线。本发明乳胶微球免疫层析试纸条采用双抗体夹心免疫法检测新型冠状病毒，具有较好的敏感性、特异性、重复性和稳定性，对目标化合物的回收率较高，检验结果准确可靠；实现了新型冠状病毒的单人份快速定性检测，且灵敏度高，批内、批间差异小，为临床使用提供了极大便利。
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