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公开(公告)号：CN116421313A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310406699.0
申请日：2023-04-14
申请人： 郑州大学第一附属医院
IPC分类号： A61B34/20
摘要： 本发明涉及一种胸腔镜下肺部肿瘤切除手术导航中的增强现实融合方法，对手术中胸腔镜影像进行提取，得到肺部区域，对肺部区域进行三维重建，得到术中实时肺部模型，根据将术中实时肺部模型变换到胸腔镜空间坐标系下得到的变换矩阵，以及将术前肺部模型与术中实时肺部模型进行配准得到的变换矩阵，基于变换矩阵将术前肺部模型投影到胸腔镜影像的坐标系下，基于术前肺部模型构建复合生物力学模型，人为标注肺部切割区域，实现术中运动补偿，完成模型的动态配准，将手术前重建的肺部三维虚拟模型与手术过程中胸腔镜拍摄的现实肺部器官进行匹配，通过增强现实方式将配准模型叠加在胸腔镜视频上，为外科医生提供微创手术导航。
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公开(公告)号：CN111524606A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010332980.0
申请日：2020-04-24
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林算法的肿瘤数据统计方法，属于大数据领域，包括建立中央服务器和多个数据采集服务器，对数据进行预处理，根据随机森林算法在训练集上训练得到医疗数据拟合度模型，对医疗数据拟合度模型进行多指标评价，解决了有效的对肿瘤数据进行准确统计的问题，本发明消除了数据的量纲以及数据取值范围可能对实验结果造成的影响，使用敏感度(Sensitivity)、特异性(Specificity)、准确率(Accuracy)、G‑mean、AUC等多个指标等多个指标从多个角度评价模型的分类性能，提高了模型的准确度等多个指标从多个角度评价模型的分类性能，提高了模型的准确度。
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公开(公告)号：CN111524606B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202010332980.0
申请日：2020-04-24
申请人： 郑州大学第一附属医院
IPC分类号： G16H50/70 , G06F18/2431
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林算法的肿瘤数据统计方法，属于大数据领域，包括建立中央服务器和多个数据采集服务器，对数据进行预处理，根据随机森林算法在训练集上训练得到医疗数据拟合度模型，对医疗数据拟合度模型进行多指标评价，解决了有效的对肿瘤数据进行准确统计的问题，本发明消除了数据的量纲以及数据取值范围可能对实验结果造成的影响，使用敏感度(Sensitivity)、特异性(Specificity)、准确率(Accuracy)、G‑mean、AUC等多个指标等多个指标从多个角度评价模型的分类性能，提高了模型的准确度等多个指标从多个角度评价模型的分类性能，提高了模型的准确度。
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公开(公告)号：CN116630722A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310727169.6
申请日：2023-06-19
申请人： 郑州大学第一附属医院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G16H50/30 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895
摘要： 本申请实施例提供一种结节良恶性预测模型的优化方法及装置，以及基于该优化预测模型的结节良恶性预测方法及装置；本申请将预处理后的原始CT数据输入Transformer基础模型中，对Transformer基础模型进行训练，然后将新的FPN解码器串联入Transformer模型编码器中，再将原始CT数据传递入FPN解码器中，在上采样过程中设立分类任务和分割任务，通过对分类结果和分割结果进行监督，完成FPN解码器的训练，最终得到优化后的结节良恶性预测模型；通过本申请，能够更好地提高神经网络的泛化性，并在训练过程中进行了多任务学习，提高了神经网络的可解释性和可询证性。
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公开(公告)号：CN111261276B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010268332.3
申请日：2020-04-08
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明属于一种医学技术的改进，具体为一种基于双层傅里叶变换的远程心音智能诊断系统及诊断方法，包括远程终端设备和中心服务处理端，其中远程终端设备包括远程数据采集端和诊断结果接收端，所述中心服务处理端包括业务处理集群、运算处理集群和存储有基于双层傅里叶变换智能诊断算法的存储服务器，其中远程数据采集端和诊断结果接收端均与中心服务处理端中的业务处理集群通信连接，所述存储服务器和运算处理集群均与业务处理集群通信连接，所述存储服务器和运算处理集群也通信连接。
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公开(公告)号：CN111027590B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201911092339.8
申请日：2019-11-11
申请人： 郑州大学第一附属医院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/10 , G06T7/11
摘要： 本发明公开了一种结合深度网络特征和机器学习模型的乳腺癌数据分类方法，属于大数据技术领域，包括建立影像采集服务器、客户端和数据分类服务器，勾画和处理肿瘤区域图片，得到分类图片的数据集合，提取带有肿瘤的MRI图层的图像特征，模型构建模块采用Tensorflow和Keras提供的网络模型作为基准模型，建立训练模型，采用SVM径向基核进行分类模型训练，解决了对肿瘤图片进行数据分类的技术问题，本发明结合了迁移学习、深度学习特征提取、影像组学、包装法特征选择、机器学习模型训练等方法，实现了乳腺癌数据的实时分类，提高了分类准确度，本发明利用了深度学习提取的高维度抽象特征，也避免了小数据集在深度学习上的过拟合问题。
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公开(公告)号：CN111858568A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010612164.5
申请日：2020-06-29
申请人： 郑州大学第一附属医院
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种基于集成学习与改变决策阈值的化验数据校验方法，属于大数据领域，本发明将聚类算法、集成学习的思想和改变决策阈值几个方法结合在一起，得到一个新的强分类器，基于已有的化验数据进行学习得到分类模型，对新的化验数据进行预分类，增加了其准确度，解决了有效的对化验数据进行分类准确度验证的技术问题，本发明通过结合四种不同的单分类器，具有更强的分类能力，对于疾病数据集中数据不均衡问题，在最终决策阶段，通过改变决策阈值，提高分类的准确度，通过多指标从多角度评价分类结果，更好的了解分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116935382A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310981692.1
申请日：2023-08-04
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明涉及一种病理学图像细胞拓扑特征提取方法，获取病理学图像，对病理学图像进行细胞分割，对细胞分割后的病理学图像进行轮廓提取，得到细胞轮廓信息，根据细胞轮廓信息，构建细胞之间的拓扑结构，基于构建的细胞拓扑结构，提取细胞拓扑特征。本发明提供的一种病理学图像细胞拓扑特征提取方法，充分考虑病理学图像中细胞间的拓扑特征，弥补了传统基于细胞形态、颜色、纹理等方法局限于像素特征的问题，以及弥补了传统神经网络模型局限于像素特征的问题，从生物意义出发提取拓扑特征，作为基于像素特征提取方法的补充，让计算机更全面的理解病理学图像。
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公开(公告)号：CN111261276A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010268332.3
申请日：2020-04-08
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明属于一种医学技术的改进，具体为一种基于双层傅里叶变换的远程心音智能诊断系统及诊断方法，包括远程终端设备和中心服务处理端，其中远程终端设备包括远程数据采集端和诊断结果接收端，所述中心服务处理端包括业务处理集群、运算处理集群和存储有基于双层傅里叶变换智能诊断算法的存储服务器，其中远程数据采集端和诊断结果接收端均与中心服务处理端中的业务处理集群通信连接，所述存储服务器和运算处理集群均与业务处理集群通信连接，所述存储服务器和运算处理集群也通信连接。
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公开(公告)号：CN111223579A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911297085.3
申请日：2019-12-16
申请人： 郑州大学第一附属医院
摘要： 本发明属于一种医学技术的改进，具体为一种基于人工智能的远程医学影像增强系统及方法，利用超分辨率影像重建技术提高医疗影像分辨率，从而提高医疗图像质量，通过人工智能方法提高医疗图像分辨率，可以有效的降低昂贵的医疗硬件成本。其包括远程终端和中央服务器，远程终端包括影像采集模块和远程处理器模块，所述中央服务器模块包括业务处理器模块、影像大数据集模块、GPU集群模块和人工智能算法模块，远程处理器模块包括增强算法模块和预测模型模块，图像采集模块与远程处理器信号连接，所述远程处理器与业务处理器信号连接，影像大数据集模块、GPU集群模块和人工智能算法模块均与业务处理器信号连接，所述增强算法模块与预测模型模块信号连接。
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