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公开(公告)号：CN119067949A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411174855.6
申请日：2024-08-26
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06N20/00 , A61B6/50 , A61B6/51
Abstract: 本发明涉及头影测量分析技术领域，提供一种基于深度学习的半自动头影测量标志点检测方法，其包括以下步骤：步骤S1：获取一定数量X射线头影测量图像作为样本集；步骤S2：将图像裁剪成小块，每个局部图像块只包含一个标志点作为输入；步骤S3：对每个标志点随机选取200个感兴趣区域的局部图像块，每个局部图像块的尺寸为128x 128像素；步骤S4：提取的200个感兴趣区域的局部图像块作为深度卷积神经网络的输入图像用于标志点检测，为每个标志点单独训练网络。本发明能够较佳地进行半自动头影测量。
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公开(公告)号：CN113469945B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110620948.7
申请日：2021-06-03
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种基于CT与MRI显像融合的骶神经建模方法及系统，属于医疗设备技术领域，在CT图像中分离出骶骨特征图像；在MRI图像中提取出骶神经特征图像；将骶骨特征图像中的骶骨与骶神经特征图像中的骶神经进行配准融合，得到融合图像；结合融合图像，通过3D打印技术获得导航穿刺模板。本发明采用阈值分割和区域增长的方法，分别从CT和MRI图像中提取患者的骶骨与骶神经，通过显像融合技术实现骶神经的3D定位与重建；通过3D打印技术针对不同的患者打印出患者的导航穿刺模板，在其辅助下医生可以实现骶骨和骶神经的准确定位穿刺，大大缩短手术时间，对改善骶神经调节疗法具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116864100A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310819346.3
申请日：2023-07-05
Applicant: 山东大学齐鲁医院
IPC: G16H50/00 , G16H20/40 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/27
Abstract: 本发明提出了宫颈高级别病变患者锥切术后发生VaIN的预测装置，涉及大数据应用技术领域，包括特征获取模块和VaIN预测模块：所述特征获取模块，用于获取宫颈高级别病变患者的临床特征，包括术前特征、术后TCT结果和术后HPV结果；所述VaIN预测模块，用于根据获取的临床特征数，从构建的四个预测模型中选择一个模型进行预测，生成并输出是否发生VaIN的预测结果；本发明基于logistic回归模型，根据不同的临床特征数构建了四个预测模型，通过术前特征、术后TCT结果和术后HPV结果，对宫颈高级别病变患者锥切术后是否发生VaIN进行预测，实现疾病的智能风险预测和预后判定。
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公开(公告)号：CN115937096A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211391198.1
申请日：2022-11-08
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了一种基于图像配准的脑出血分析方法及系统，包括：在大脑CT图像中对脑出血区域进行自动分割；对大脑CT图像和分割出的脑出血图像进行预处理对大脑CT图像根据MRI模板进行配准，得到变形场；利用变形场变换脑出血图像；分析病人出血量级和所涉及脑区。使用正常的大脑MRI图像作为配准模板，将病人大脑CT与MRI模板进行配准，提取病人血肿特征，能够快速有效分析出血量级及血肿所涉及脑区，为医生提供指导，并可用于后续可视化建模，有助于医生制定更加全面的治疗计划。
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公开(公告)号：CN111640509A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010488525.X
申请日：2020-06-02
Applicant: 山东大学齐鲁医院
Abstract: 本发明提供一种宫颈癌术后复发风险预测方法及系统，属于医学技术领域。本发明提供一种以“中危病理因素”为基础的预测模型，达到对早期宫颈癌患者术后疾病复发风险的预测效果，立足点为“无高危病理因素的早期宫颈癌患者的术后疾病复发风险评估”，从而可以实现对宫颈癌患者术后任何一时间点的疾病复发风险预测，同时本发明使用验证组的数据和机器学习算法两种模型验证方法，同时对所得模型进行了外部验证，进一步保证了所构建模型的预测准确率，因此具有良好的实际应用之价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110182872A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910362971.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 山东大学
IPC: C02F1/04 , C02F1/06 , C02F103/08
Abstract: 本发明公开了一种喷射器、多效蒸馏海水淡化系统与海水淡化方法，喷射器，包括依次首尾连接的第一引流段、缩径段、恒径段和扩径段，扩径段的末端设置出口，其中，第一引流段包括吸附腔和喷枪，喷枪位于吸附腔内，且喷枪的喷嘴朝向吸附腔的出口，吸附腔的侧面设置有吸附腔进口；缩径段的大径端连接吸附腔的出口端，缩径段的小径端连接恒径段的进口端；所述恒径段的侧壁上设置有至少一个旁路入口，旁路入口用于与多效蒸馏系统的中间效级蒸发器的蒸汽出口连接；恒径段的出口连接扩径段的小径端。通过使用该新型喷射器，将中间某效级蒸发器产生的部分蒸汽通入旁路入口，可以进一步充分利用低温热源，促进中间级蒸发器中的海水蒸发。
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公开(公告)号：CN117974556A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311789847.8
申请日：2023-12-22
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/00 , A61B8/00 , A61B8/08 , G06V10/22 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于超声图像的羊水区域标定方法及系统，涉及图像处理技术领域。获取超声图像，并对超声图像进行预处理，将预处理后的图像作为训练样本；对训练样本进行羊水区域标定；构建判别网络，利用标定后的训练样本训练判别网络，得到训练好的羊水区域标定模型，其中，训练判别网络过程中，利用DPM方法进行特征提取，并利用SVM方法进行超声图像分类；利用羊水区域标定模型对待判别的超声图像进行处理，得到标注羊水区域的超声图像。本发明可通过在超声图像中图像灰度值的差别进行指示，从而实现自动标注，从而用于羊水区域的分析。
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公开(公告)号：CN113139944B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110448502.0
申请日：2021-04-25
Applicant: 山东大学齐鲁医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的阴道镜图像分类计算机辅助诊断系统和方法，属于医学图像处理和疾病诊断技术领域。本发明开发并验证了基于深度学习的计算机辅助诊断模型，以对阴道镜图像的宫颈病变进行分类。基于ResNet50模型和临床因素构建上述阴道镜图像分类计算机辅助诊断系统，经实验证明，其与专业阴道镜医生相比显示出更好的诊断性能，可以为阴道镜医师提供客观的诊断依据，具有潜在的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN116091791A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211710563.0
申请日：2022-12-29
Applicant: 山东大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种两阶段高精度的盆骨关键点检测方法与系统，包括：获取待识别的盆骨CT图像；利用训练好的热图粗检测模型从待识别的盆骨CT图像中识别出盆骨关键点的敏感区域，其中，热图粗检测模型的训练过程为：获取训练用盆骨CT图像，对训练用盆骨CT图像进行关键点标注，并通过标注的关键点，生成热图；以生成的热图为标签，通过训练用盆骨CT图像对热图粗检测模型进行训练；通过训练好的盆骨关键点细检测模型对盆骨关键点的敏感区域进行识别，获得盆骨关键点识别结果。实现了对盆骨关键点的准确检测。
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公开(公告)号：CN115937543A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211710564.5
申请日：2022-12-29
Applicant: 山东大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开的一种基于神经网络的骨盆影像关键点识别方法及系统，包括：获取训练用CT图像；对训练用CT图像进行关键点标注，并截取包含关键点的大概率置信区域；将截取的大概率置信区域作为训练样本对构建的关键点识别模型进行训练，训练过程中，计算关键点识别模型识别出的关键点与标注的关键点之间的欧式距离误差；当欧式距离误差小于等于设定值时，关键点识别模型训练完成，获得训练好的关键点识别模型；通过训练好的关键点识别模型对待识别的CT图像进行骨盆影像关键点识别，获得关键点识别结果。能够对骨盆关键点进行准确识别。
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