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公开(公告)号：CN110648317B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201910881871.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16H30/20
Abstract: 本发明提供了一种适用于脊柱转移肿瘤骨质的质量分类方法及系统，所述方法包括：从DICOM文件中获取病人的CT图像数据，根据阈值提取的方法裁剪出脊椎椎体的区域；将骨质质量分类任务建模为成骨分类子任务和溶骨分类子任务，并使用多层感知机将两个子任务的结果进行合并；对于每一张横截面的CT图像，使用多任务学习的方式，同时学习骨质质量分类任务和后外侧受损情况分类任务，并共享不同任务的特征图；使用自步学习的方式，让模型优先学习容易的样本，再逐渐学习较为困难的样本。本发明通过同时学习多个相关的任务并特征共享，以及使用从易到难的自步学习方法，实现了对脊柱转移肿瘤骨质质量的精确分类。
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公开(公告)号：CN110660480A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910912803.7
申请日：2019-09-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种脊骨脱位辅助诊断方法及系统，所述方法包括：粗分割网络训练步骤：通过少量标注了脊骨椎体四个顶点的数据训练粗略的分割网络；滑窗提取步骤：对输入图像按照其中脊骨椎体的大小提取滑窗进行数据增广；特征提取步骤：对于输入的医疗影像通过深度神经网络提取高层语义特征；类别激活图生成步骤：利用分类网络中已有的参数生成类别激活图；专家知识引导步骤：利用分割网络得到粗略分割结果定位前后边缘的大致位置，并以此约束神经网络类别激活图中的概率分布。本发明对于脊骨脱位诊断的准确率和可解释性，并且在数据量较小时能保持很好的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103400547A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310324078.4
申请日：2013-07-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G09G3/32
Abstract: 一种AMOLED直接电信号混合反馈电路，包括包含于AMOLED每一像素点中的像素电路、为驱动该像素电路提供电信号的外围驱动电路和连接该外围驱动电路与像素电路的数据线，所述的外围驱动电路包括流控电压源和函数模块，所述的数据线包括第一数据线和第二数据线，所述的像素电路包括有机发光二极管、压控电流源、储存电容、第一开关和第二开关。本发明利用反馈通过外围驱动电路直接精确校准有机发光二极管电压，有效补偿了像素电路中压控电流源因晶体管制造工艺不足而引起的电学特性不均一以及连接线路中的IRDrop对有机发光二极管电流精度的影响，简化了电路结构，提高了系统精度，能够用于有机发光二极管的驱动。
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公开(公告)号：CN110648317A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910881871.1
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于脊柱转移肿瘤骨质的质量分类方法及系统，所述方法包括：从DICOM文件中获取病人的CT图像数据，根据阈值提取的方法裁剪出脊椎椎体的区域；将骨质质量分类任务建模为成骨分类子任务和溶骨分类子任务，并使用多层感知机将两个子任务的结果进行合并；对于每一张横截面的CT图像，使用多任务学习的方式，同时学习骨质质量分类任务和后外侧受损情况分类任务，并共享不同任务的特征图；使用自步学习的方式，让模型优先学习容易的样本，再逐渐学习较为困难的样本。本发明通过同时学习多个相关的任务并特征共享，以及使用从易到难的自步学习方法，实现了对脊柱转移肿瘤骨质质量的精确分类。
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公开(公告)号：CN103400547B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310324078.4
申请日：2013-07-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G09G3/32
Abstract: 一种AMOLED直接电信号混合反馈电路，包括包含于AMOLED每一像素点中的像素电路、为驱动该像素电路提供电信号的外围驱动电路和连接该外围驱动电路与像素电路的数据线，所述的外围驱动电路包括流控电压源和函数模块，所述的数据线包括第一数据线和第二数据线，所述的像素电路包括有机发光二极管、压控电流源、储存电容、第一开关和第二开关。本发明利用反馈通过外围驱动电路直接精确校准有机发光二极管电压，有效补偿了像素电路中压控电流源因晶体管制造工艺不足而引起的电学特性不均一以及连接线路中的IRDrop对有机发光二极管电流精度的影响，简化了电路结构，提高了系统精度，能够用于有机发光二极管的驱动。
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公开(公告)号：CN110660480B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910912803.7
申请日：2019-09-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种脊骨脱位辅助诊断方法及系统，所述方法包括：粗分割网络训练步骤：通过少量标注了脊骨椎体四个顶点的数据训练粗略的分割网络；滑窗提取步骤：对输入图像按照其中脊骨椎体的大小提取滑窗进行数据增广；特征提取步骤：对于输入的医疗影像通过深度神经网络提取高层语义特征；类别激活图生成步骤：利用分类网络中已有的参数生成类别激活图；专家知识引导步骤：利用分割网络得到粗略分割结果定位前后边缘的大致位置，并以此约束神经网络类别激活图中的概率分布。本发明对于脊骨脱位诊断的准确率和可解释性，并且在数据量较小时能保持很好的性能。
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公开(公告)号：CN110866921A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910989817.9
申请日：2019-10-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明提供了一种基于自训练和切片传播的弱监督脊椎椎体分割方法和系统，从病人的CT图像数据中获取每一张矢状面切片；以正中矢状面切片上每块脊骨的四个顶点作为标签，训练一个Mask RCNN分割网络；使用自训练的方法，并结合置信区域选择与条件随机场，来优化训练集标签；使用切片传播的方法，不断地扩充训练集，继续同一个分割网络，直至收敛。本发明能够仅通过一张矢状面的脊骨四个顶点标签，训练一个能对全部矢状面进行预测的分割模型，从而完成对脊椎椎体的三维分割。
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