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公开(公告)号：CN103985124B
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201410210245.7
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于非线性渐变模型的心脏CT图像底部自动提取方法，其包括以下步骤：获取心脏CT序列；分别计算心脏CT序列各层中肺部区域的第一特征值；利用第一特征值构建心脏底部和心脏顶部的约束条件，求解所述约束条件将所述心脏CT序列分为顶部序列和底部序列；分别在所述顶部序列的最底层以及心尖消失图层提取心脏有效区域信息；利用提取的心脏有效区域信息构造心脏底部的非线性渐变模型，拟合所述底部序列各层的心脏边缘轮廓，从而获得精确的心脏底部。本发明方法能够精确的提取出与胸隔膜发生粘连的心脏底部。且鲁棒性强，运行效率高，对硬件配置要求低，适合网络化应用。
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公开(公告)号：CN103985122B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201410210011.2
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于心脏CT图像的全心脏提取方法，其包括以下步骤：获取心脏CT图像；去除心脏CT图像中的肺部组织、降主动脉组织、胸腔壁组织和椎骨组织得到中间图像；以及去除所述中间图像中的噪声组织。本发明方法从逆向角度出发，通过逐步去除胸腔壁、肺部、椎骨和降主动脉等非心脏组织来实现提取全心脏的目的，其具有自适应性强、运行效率高、提取效果精确等优点，能够快速嵌入到现有医疗网络中，实现远程辅助诊断。
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公开(公告)号：CN104021547A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410209850.2
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种肺部CT的三维配准方法，其包括以下步骤：载入第一肺部CT体数据和第二肺部CT体数据；以互信息为配准测度，对第一肺部CT体数据和第二肺部CT体数据进行三维刚性配准，使二者中的肺部区域整体对齐，记录X轴、Y轴和Z轴三个方向的位移参数和旋转参数，作为第一配准参数；在刚性配准的基础上进行非刚性配准，记录非刚性配准的最优位移场，作为第二配准参数；用第一配准参数和第二配准参数对第一肺部CT体数据和第二肺部CT体数据中的结节进行匹配，建立对应关系。本发明方法能够实现精确配准，并利用配准结果将同一位置的结节病灶在不同CT数据中的成像位置进行自动对应，从而能够方便医生对结节病情发展进行对比。
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公开(公告)号：CN101507861A
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200910105863.4
申请日：2009-03-06
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于腹部体表轮廓线产生数字化呼吸门控信号的方法，包括以下步骤：(1)分别提取参考腹部视频的每帧图像中的腹部体表轮廓线，计算各时刻的腹部体表轮廓线与参考轮廓线的归一化相关系数NCC，得到NCC－时间曲线；(2)在NCC－时间曲线上设置门控窗，为每一帧图像提供门控的类标签；(3)将所述参考腹部视频的每帧图像转换为列向量，组成含类标签的训练集；(4)对所述训练集降维，训练得到支持向量ω*和分类阈值b*；(5)将实时腹部视频转换为列向量，用所述支持向量ω*和分类阈值b*计算各个列向量的类别信号，得到的类别信号即为门控信号。采用本方法可降低成本，而且不会给患者带来不适感，耐受性好。
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公开(公告)号：CN109064455B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810790245.7
申请日：2018-07-18
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于BI‑RADS的乳腺超声图像多尺度融合的分类方法，其特征在于：包括步骤：前期数据准备，包括数据采集、数据预处理、数据增强和数据归一；特征提取，包括卷积、激活及池化非线性函数，综合浅层的特征图和深层特征图作为后续分类层的输入；分类；分类评价，采用各类的正确率与总的平均准确率作为分类性能评价标准。本发明公开的上述分类方法，能够对乳腺超声图像输出更精细的分类，契合临床诊断结果，有效减少误诊漏诊。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629946B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810611524.2
申请日：2018-06-14
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于RGBD传感器的人体跌倒检测方法，包括如下步骤：对RGBD传感器进行内外相机参数标定矫正；针对RGBD视频序列采取校准步骤，提取活动空间环境三维结构信息；基于多级卷积神经网络提取关节点，得到一组人体关节点的三维坐标位置；提取人体关节点的三维结构信息、静态信息、动态信息作为描述人体动作行为的特征，来综合分析人体是否发生异常跌倒行为。本发明的跌倒检测方法能够准确、方便地监测老人三维运动状态并判断是否发生跌倒，且智能化的RGBD传感器，能够实时准确地识别跟踪老人的活动，不对老人的日常生活造成影响，同时利用深度成像特征，较好地保护老人隐私。
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公开(公告)号：CN109512464A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811404331.6
申请日：2018-11-23
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: A61B8/08
Abstract: 本申请属于人工智能技术领域，特别是涉及一种疾病筛查和诊断系统。由于早期的癌变区域较小，不易观察，医生需要长时间的紧盯超声屏幕，强度大易疲劳，容易造成漏诊或误诊。本申请提供一种疾病筛查和诊断系统，包括相互连接的人工智能超声单元和人工智能诊断云平台单元；所述人工智能超声单元，包括依次连接的图像采集模块、第一图像处理模块、疾病筛查模块和第一数据输出模块；所述人工智能诊断云平台单元，包括依次连接的图像读取模块、第二图像处理模块、疾病诊断模块和第二数据输出模块。可减轻医生工作量，减少对经验的依赖性，能提供精确度高的辅助诊断，有效防止漏诊误诊，提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN105184103B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201510665261.X
申请日：2015-10-15
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于病历数据库的虚拟名医系统，其包括：病历数据录入装置；自诉相似度计算模块、诊断经验相似度计算模块及医学影像相似度计算模块，分别用于计算待诊疗患者与病历数据库记载的已诊疗患者针对患者自诉、检查结果及医学影像的相似度指标；综合相似度计算模块，用于将针对患者自诉、检查结果和医学影像的三个相似度指标，以及基于专家打分的患者自诉、检查结果和医学影像三者的临床判断重要性指标相融合，计算待诊疗患者与病历数据库记载的已诊疗患者的综合相似度；以及诊疗方案生成模块，用于从病历数据库选出综合相似度最高的已诊疗患者的病历并输出其诊疗方案。其能够充分发挥电子病历信息资源的临床价值，为医生或者用户提供诊疗建议。
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公开(公告)号：CN104834921B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201510268861.2
申请日：2015-05-22
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种心电正/异常大数据处理方法及装置，该方法包括正常心电数据库以及下述步骤：S1、按心拍将待分类心电数据分割，然后分别对长度和幅度做归一化处理，形成若干拍波形数据；S2、提取所述待分类心电数据的指标数据；S3、根据所述数据库存储的指标数据确定置信区间，以及将提取到的待分类心电数据的指标数据与所述置信区间比较，输出比较结果；S4、计算从待分类心电数据分割到的若干拍波形数据与所述数据库存储的心电数据中相应心拍的波形数据的相似度，与相似度阈值比较输出比较结果。该装置包括正常心电数据库以及用于实现上述步骤的多个模块。本发明能够通过计算机对未诊断的心电图进行可靠地归类筛查，避免假阴性。
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公开(公告)号：CN103985123B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410210017.X
申请日：2014-05-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于CTA图像的主动脉瘤外边界分割方法，它包括以下步骤：获取CTA图像序列；从CTA图像序列提取主动脉血管内腔；根据所提取的血管内腔的第一几何特征定位主动脉瘤层片；以前一层图像的分割结果作为对当前图像分割的初始边界，通过CV模型自动对定位得到的各主动脉瘤层片分割，提取主动脉瘤外边界。本发明方法能够快速、准确地从CTA图像序列获得主动脉瘤外边界，从而能够提高医生的工作效率，减轻工作量，降低成本。
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