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公开(公告)号：CN112138249B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010853721.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于超声评估的静脉注射机器人进针角度控制方法，静脉注射机器人包括机械臂和超声成像模块，控制方法步骤为：S1.获取静脉血管样本；S2.静脉血管样本进行超声识别，获取特征像素点；S3.判断血管粗细是否大于判定阈值，若是则设为粗血管，否则设为细血管；S4.通过深度卷积神经网络迭代学习，生成血管识别模型；S5.超声成像模块获取血管超声图像，识别血管厚度，确定进针角度；S6.机械臂根据进针角度将针头刺入患者血管，实时超声定位和跟踪静脉中心，确定剩余血管厚度，实时调整针头角度。与现有技术相比，本发明具有防止穿刺角度不适宜造成损伤、提高静脉穿刺的安全性等优点。
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公开(公告)号：CN119942496A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510009786.1
申请日：2025-01-03
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的信息融合停车位检测方法及系统，致力于从AVM(环视监控图像)实现停车位的高效检测。该方法先将图像划分为网格单元，借由卷积神经网络提取特征图，从而获取停车位的全局信息(包括入口位置、类型及占用情况)与局部信息(如连接点位置和方向)，而后运用基于连接点和停车位的非极大值抑制技术对信息加以整合，得出精准的检测结果。本发明具备高检测率、高精度以及快速检测等显著优势，在各类环境条件下均有出色表现，具有颇高的实用价值与广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN112022346B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010892950.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 同济大学
IPC: A61B34/20 , A61B34/10 , A61B17/34 , A61B34/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T7/00 , G06T7/143 , G06T7/33 , G06T17/00 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种全自动静脉穿刺识别一体机器人的控制方法，包括：单目近红外摄像机连续获取目标的二维近红外图像，经过图像神经网络对二维红外图像中识别的血管进行打分，将得分最高的静脉作为靶血管；近红外摄像机获取穿刺机构的穿刺针的变换前后姿态，对穿刺针的当前姿态进行刷新和校准；图像运动机构将超声探头移动至靶血管的上方并且对靶血管进行压迫；超声探头采集靶血管的截面图进行静脉血管三维重建；穿刺运动机构对靶血管进行穿刺，在穿刺过程中近红外摄像机实时获取穿刺针的当前姿态。与现有技术相比，本发明不但使得穿刺处的识别精度更高，建模速度更快，而且使得血管细节结构展示更加精确完整，穿刺的安全性能更佳。
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公开(公告)号：CN112138249A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010853721.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 同济大学
IPC: A61M5/42
Abstract: 本发明涉及一种基于超声评估的静脉注射机器人进针角度控制方法，静脉注射机器人包括机械臂和超声成像模块，控制方法步骤为：S1.获取静脉血管样本；S2.静脉血管样本进行超声识别，获取特征像素点；S3.判断血管粗细是否大于判定阈值，若是则设为粗血管，否则设为细血管；S4.通过深度卷积神经网络迭代学习，生成血管识别模型；S5.超声成像模块获取血管超声图像，识别血管厚度，确定进针角度；S6.机械臂根据进针角度将针头刺入患者血管，实时超声定位和跟踪静脉中心，确定剩余血管厚度，实时调整针头角度。与现有技术相比，本发明具有防止穿刺角度不适宜造成损伤、提高静脉穿刺的安全性等优点。
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公开(公告)号：CN112022346A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010892950.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 同济大学
IPC: A61B34/20 , A61B34/10 , A61B17/34 , A61B34/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T7/00 , G06T7/143 , G06T7/33 , G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种全自动静脉穿刺识别一体机器人的控制方法，包括：单目近红外摄像机连续获取目标的二维近红外图像，经过图像神经网络对二维红外图像中识别的血管进行打分，将得分最高的静脉作为靶血管；近红外摄像机获取穿刺机构的穿刺针的变换前后姿态，对穿刺针的当前姿态进行刷新和校准；图像运动机构将超声探头移动至靶血管的上方并且对靶血管进行压迫；超声探头采集靶血管的截面图进行静脉血管三维重建；穿刺运动机构对靶血管进行穿刺，在穿刺过程中近红外摄像机实时获取穿刺针的当前姿态。与现有技术相比，本发明不但使得穿刺处的识别精度更高，建模速度更快，而且使得血管细节结构展示更加精确完整，穿刺的安全性能更佳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119942495A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510009784.2
申请日：2025-01-03
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种使用地面真实目标信息增强的多视角bev检测器及构建方法，该方法基于经典的多视角bev检测器bevformer，通过将地面真实目标信息集成到bev编码和感知解码过程中来增强bev检测器。代码架构分为两部分，基础bevformer部分和改进的部分。基础bevformer部分使用当前最流行的bevformer架构，改进部分包括TT‑bev模块和TT‑Q模块。TT‑bev模块：将地面真实目标信息通过由TT Encoder层组成的编码器得到TT‑bev特征，bev encoder生成的bev feature。将TT‑bev特征视为文本编译器的结果，将bev feature视为图像编译器的结果，将TT‑bev和bev feature组成文本‑图像对，使用对比学习的方法增强感知结果。TT‑Q模块：TT Encoder部分生成TT‑Q，之后经历与正常解码部分查询相同的过程和模块，参与decoder部分的参数更新。本发明提高了bev检测器检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112396565A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011299804.8
申请日：2020-11-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种静脉穿刺机器人的图像及视频血管增强与分割方法和系统，方法包括获取血管原始图像或血管原始视频作为原始数据进行灰度化处理；对灰度化后的原始数据进行高斯滤波和Frangi滤波以增强血管部分；对滤波后的原始数据进行先膨胀再腐蚀的卷积计算处理；判断原始数据为图像或视频，若为图像，则利用全卷积神经网络对图像进行分割和分类；若为视频，则利用具有时间记忆功能的循环神经网络对视频进行分割和分类。与现有技术相比，本发明增强了血管结构，显著减少了血管边缘噪点，血管与非血管过渡平滑，同时，排除了汗毛对血管分割结果的干扰，从而有效提高静脉穿刺机器人的血管识别质量和精度。
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公开(公告)号：CN112089490B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202010892983.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种全自动静脉穿刺识别一体机器人，包括穿刺模块、图像获取模块和定位平台；穿刺模块包括穿刺模块外壳、y轴旋转单元、x轴旋转单元、z轴旋转单元和穿刺头构件；y轴旋转单元包括y轴电机和y轴轴承；x轴旋转单元包括x轴转轴和x轴壳体；z轴旋转单元包括z轴电机、z轴转轴、z轴轴承、蜗杆和蜗轮；图像获取模块包括超声探头、图像直线电机和近红外摄像机，超声探头通过探头支架固定在图像直线电机的正面活动端上进行上下直线运动。与现有技术相比，本发明通过各个模块的立体交错设计，大幅度地减小装置的整体体积；实现了对穿刺头构件的精确控制；实现全自动化的精确控制。
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公开(公告)号：CN112089490A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010892983.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种全自动静脉穿刺识别一体机器人，包括穿刺模块、图像获取模块和定位平台；穿刺模块包括穿刺模块外壳、y轴旋转单元、x轴旋转单元、z轴旋转单元和穿刺头构件；y轴旋转单元包括y轴电机和y轴轴承；x轴旋转单元包括x轴转轴和x轴壳体；z轴旋转单元包括z轴电机、z轴转轴、z轴轴承、蜗杆和涡轮；图像获取模块包括超声探头、图像直线电机和近红外摄像机，超声探头通过探头支架固定在图像直线电机的正面活动端上进行上下直线运动。与现有技术相比，本发明通过各个模块的立体交错设计，大幅度地减小装置的整体体积；实现了对穿刺头构件的精确控制；实现全自动化的精确控制。
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公开(公告)号：CN214128772U
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202021854375.1
申请日：2020-08-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本实用新型涉及一种全自动静脉穿刺识别一体机器人，包括穿刺模块、图像获取模块和定位平台；穿刺模块包括穿刺模块外壳、y轴旋转单元、x轴旋转单元、z轴旋转单元和穿刺头构件；y轴旋转单元包括y轴电机和y轴轴承；x轴旋转单元包括x轴转轴和x轴壳体；z轴旋转单元包括z轴电机、z轴转轴、z轴轴承、蜗杆和涡轮；图像获取模块包括超声探头、图像直线电机和近红外摄像机，超声探头通过探头支架固定在图像直线电机的正面活动端上进行上下直线运动。与现有技术相比，本实用新型通过各个模块的立体交错设计，大幅度地减小装置的整体体积；实现了对穿刺头构件的精确控制；实现全自动化的控制。
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