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公开(公告)号：CN107119216A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710504842.4
申请日：2017-06-27
Abstract: 一种高强耐腐蚀铝合金，该铝合金的组成成分及重量百分比为：Zn为9.8～11.5％，Mg为1.7～2.5％，Cu为1.8～2.8％，Zr为0.08～0.18％，Ce为0.05～0.15％，余量为Al及杂质，且所述杂质的总含量不超过0.08％，单个杂质的含量不超过0.04％。该高强耐腐蚀铝合金的制备方法，包括以下步骤：(1)熔炼；(2)浇铸；(3)两级均匀化处理；(4)切头、铣面；(5)热轧、中间退火与冷轧；(6)双级固溶处理、淬火；(7)时效处理。本发明制备得到的铝合金室温抗拉伸强度超过700MPa的同时还具有优异的耐腐蚀性能。
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公开(公告)号：CN107119216B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201710504842.4
申请日：2017-06-27
Abstract: 一种高强耐腐蚀铝合金，该铝合金的组成成分及重量百分比为：Zn为9.8～11.5％，Mg为1.7～2.5％，Cu为1.8～2.8％，Zr为0.08～0.18％，Ce为0.05～0.15％，余量为Al及杂质，且所述杂质的总含量不超过0.08％，单个杂质的含量不超过0.04％。该高强耐腐蚀铝合金的制备方法，包括以下步骤：(1)熔炼；(2)浇铸；(3)两级均匀化处理；(4)切头、铣面；(5)热轧、中间退火与冷轧；(6)双级固溶处理、淬火；(7)时效处理。本发明制备得到的铝合金室温抗拉伸强度超过700MPa的同时还具有优异的耐腐蚀性能。
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公开(公告)号：CN117726583A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311621403.3
申请日：2023-11-30
Applicant: 中南大学湘雅二医院 , 北京镁伽科技有限公司 , 中南大学深圳研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习和X线片图像的骨肿瘤与骨感染的辅助分辨模型。该模型包括：S1采集骨肿瘤和骨感染的X线片图像，并进行标注与评估，建立数据库；S2将所得数据库预处理后构建基于复合网络‑视觉神经模型的神经网络并通过验证集数据进行优化，得辅助分辨模型；S3将测试集数据输入辅助分辨模型中，通过混淆矩阵，受试者工作特征曲线对模型测试结果进行综合评估；所述复合网络‑神经模型为包括Efficientnet‑b3,Efficientnet‑b4,Swin transformer,和Vision transformer模型在内的复合模型。该模型通过复合网络‑视觉神经模型建立相对应的神经网络，分别对X线片数据集进行训练，所得结果融合输出后具有优异的准确度和响应速率，可辅助提高人工诊断的效率以及准确率。
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公开(公告)号：CN118521813A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410374626.2
申请日：2024-03-29
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/00 , G06T7/10 , G06T5/50 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习X线的骨感染二分类辅助分辨模型。该模型包括：包括：S1采集骨感染中结核性骨感染与非结核性骨感染的X线片图片，对图片进行调整，建立数据库；S2将数据库进行数据处理后构建神经网络模型，并进行模型验证和优化，得辅助分辨模型；S3对辅助分辨模型进行综合评估与可视化处理，即得；所述神经网络模型为Swin transformer和Vision transformer。该模型基于Swin transformer和Vision transformer神经网络对X线片数据集进行训练，并将模型的预测结果与不同年资医师的分辨结果进行对比，展现出更高的精度和速度，经测试，Swin transformer神经网络和Vision transformer神经网络的AUC分别是：0.924(95％CI:0.826‑0.92)和0.954(95％CI：0.89‑0.934)。
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公开(公告)号：CN118262900A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410399389.5
申请日：2024-04-02
IPC: G16H50/20 , G16H30/40 , G16H30/20 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络和MRI图像的骨肿瘤、骨感染辅助分辨模型。该模型采集骨肿瘤和骨感染的MRI特征提取图像后进行标注与评估，得到训练集和测试集，所得数据预处理后利用训练集构建基于ResNet32架构的神经网络并进行优化，得辅助分辨模型，最后通过测试集对模型测试结果进行综合评估。该模型利用不同序列的MRI数据集分别构建神经网络，并将输出结果进行融合以达到对骨肿瘤与骨感染精确分辨的目的。本发明的骨肿瘤与骨感染辅助分辨模型拥有较高的诊断准确率与精准度，与传统人工诊断技术相比，有着效率更高，诊断更准确的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118212443A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410229032.2
申请日：2024-02-29
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和HE染色病理切片的骨肿瘤分辨模型。该模型的包括：S1采集经术后病理证实的动脉瘤样骨囊肿、骨巨细胞瘤和非骨化性纤维瘤组织切片，对其特征区域进行标注与评估，建立数据库；S2将所得数据库预处理后基于ResNet101架构搭建神经网络模型，并进行模型验证和优化；S3对优化后模型进行性能综合评估，即得；所述特征区域为HE染色病理切片中破骨性巨细胞骨肿瘤区域。该模型基于卷积神经网络中的ResNet101与HE染色病理切片构建深度学习模型，通过验证和优化，大幅提高模型的综合性能，经测试，该模型的平均精准度＞0.95，平均召回率≥0.97，平均F1分数≥0.96，准确率＞0.95，具有明显的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN107052596B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201710439036.3
申请日：2017-06-12
Applicant: 中南大学
IPC: G02B27/10 , B23K26/382 , B23K26/06
Abstract: 本发明提供了一种纯金属或合金产品微孔加工方法，涉及微孔加工领域。该纯金属或合金产品加工方法实现了减少了初次等离子体的排放时间以及初次等离子体排放过程中的残留物，提高了微孔的孔壁的光滑程度，加深了对微孔的打孔极限深度；分两次进行小能量脉冲激光实现能量注入，比相同总能量的单次大能量脉冲激光更有利于微孔口径尺寸的减小，同时降低了产生裂纹的可能性，并且聚焦后的第二激光束的环形光斑的中心环线的直径与聚焦后的第一激光束形成的高斯光斑的中心环线的直径之比大于1，可提高激光能量的注入效率。
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公开(公告)号：CN106092757B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201610452297.4
申请日：2016-06-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种静载与水压耦合作用破岩的试验装置及其使用方法，将裂隙岩体试件放置于试台和压头之间，静载荷通过压头施加于裂隙岩体试件。金属接头内端面埋于裂隙岩体试件裂隙内部，通过连接软管将手动加压泵与金属接头相连接。连接软管上安装压力表；平行于裂隙岩体试件裂隙方向，上下两侧黏贴大尺寸应变片，应变片连接应变箱，应变箱接入计算机；同时，压力表通过模数转换器与计算机相连，压头直接接入计算机。本发明是一种实现对水压力作用下深部裂隙岩体强度及稳定性的研究的静载与水压耦合作用破岩的试验装置及其使用方法。结构简单，易于加工，便于操作。
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公开(公告)号：CN107030403B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201710439591.6
申请日：2017-06-12
Applicant: 中南大学
IPC: B23K26/382 , B23K26/06
Abstract: 本发明提供了一种纯金属或合金产品微孔加工系统，涉及微孔加工领域。该纯金属或合金产品加工系统包括超短激光脉冲发生器、激光状态调整装置、高斯激光脉冲生成装置、环形激光脉冲生成装置以及激光脉冲合成装置，实现了减少了初次等离子体的排放时间以及初次等离子体排放过程中的残留物，提高了微孔的孔壁的光滑程度，加深了对微孔的打孔极限深度；分两次进行小能量脉冲激光实现能量注入，比相同总能量的单次大能量脉冲激光更有利于微孔口径尺寸的减小，同时降低了产生裂纹的可能性，并且聚焦后的第二激光束的环形光斑的中心环线的直径与聚焦后的第一激光束形成的高斯光斑的中心环线的直径之比大于1，可提高激光能量的注入效率。
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公开(公告)号：CN107030403A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710439591.6
申请日：2017-06-12
Applicant: 中南大学
IPC: B23K26/382 , B23K26/06
CPC classification number: B23K26/389 , B23K26/06
Abstract: 本发明提供了一种金属或合金产品微孔加工系统，涉及微孔加工领域。该金属或合金产品加工系统包括超短激光脉冲发生器、激光状态调整装置、高斯激光脉冲生成装置、环形激光脉冲生成装置以及激光脉冲合成装置，实现了减少了初次等离子体的排放时间以及初次等离子体排放过程中的残留物，提高了微孔的孔壁的光滑程度，加深了对微孔的打孔极限深度；分两次进行小能量脉冲激光实现能量注入，比相同总能量的单次大能量脉冲激光更有利于微孔口径尺寸的减小，同时降低了产生裂纹的可能性，并且聚焦后的第二激光束的环形光斑的中心环线的直径与聚焦后的第一激光束形成的高斯光斑的中心环线的直径之比大于1，可提高激光能量的注入效率。
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