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[发明专利]一种PET-荧光双模态术中导航成像系统及其成像方法-CN201611046753.1有效
发明人：翟晓晖;谢肇恒;于泽宽;周坤;李素莹;田涧;曾海宁 -专利权人：北京锐视康科技发展有限公司
申请日： 2016-11-23 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： A61B34/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种PET‑荧光双模态术中导航成像系统及其成像方法。本发明采用空间配准装置形成成像样本的三维表面轮廓图像；PET成像装置采集成像样本的内部结构的三维PET图像；三维表面轮廓图像与三维PET图像进行图像配准融合，得到成像目标的包括表面轮廓和内部结构的三维融合图像；荧光成像装置实时地采集成像样本的二维荧光图像；三维融合图像沿着荧光成像装置的成像面的法向轴，向二维荧光图像上进行投影，在二维荧光图像上显示出得到成像目标的深度信息；应用于肿瘤手术中，在计算机中融合三维PET图像和二维荧光图像，实现两种成像方式的互补，精准定位任意深度肿瘤，为患者提供更准确的肿瘤位置信息，实现肿瘤R0切除。
一种 pet 荧光双模态术中导航成像系统及其方法

[发明专利]一种基于光学相干层析成像的深度学习皮肤病诊断系统-CN202111528116.9有效
发明人：董必勤;于泽宽;吴昊;张磊;戴月昊 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于光学相干层析成像的深度学习皮肤病诊断系统，由图像采集单元采用OCT成像系统对被检测皮肤区域进行三维的OCT图像成像，实现非侵入地汲取皮肤深层信息数据；其次由图像预处理单元对原始三维OCT图像进行降噪和增强的预处理，消除OCT成像固有的斑点噪声问题以及低采样率的限制问题，提高图像的分辨率；然后由特征提取单元基于预处理后的OCT图像提取皮肤解剖学和皮肤微血管的特征，经由深度学习诊断单元的深度学习诊断模型进行深度特征提取以及特征融合，从而检测出对应的皮肤患病信息；该诊断系统提高了皮肤病诊断的准确性，降低了对医生诊断经验和水平的依赖，在无需病理活检的情况下使得潜在的皮肤疾病能够被及早被发现确诊和治疗。
一种基于光学相干层析成像深度学习皮肤病诊断系统

[发明专利]平板PET引导的硼中子俘获治疗系统及中子束流控制方法-CN201610563282.5有效
发明人：任秋实;孟祥溪;于泽宽 -专利权人：北京大学
申请日： 2016-07-18 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种平板PET引导的硼中子俘获治疗系统及中子束流控制方法。本发明利用平板PET探测器提供精确的影像信息，对BNCT提供精确的照射时间信息，进行面向特定靶区的精准化剂量递送，减小敏感区域的辐射损伤；同时本系统可以进行水平和垂直两种姿态的中子靶向照射，利用电机控制装置可以方便移动调节与射束出口装置的距离；利用高精度的光学定位跟踪系统可以进行照射样本移动的精确空间配准，确保靶区定位的准确性。
平板 pet 引导中子俘获治疗系统控制方法

[发明专利]面向胶质瘤多任务一体化网络的改进粒子群参数优化方法-CN202210611738.6有效
发明人：耿道颖;余荔恒;于泽宽;朱静逸;陈卫强;李强 -专利权人：复旦大学;粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向胶质瘤多任务一体化网络的改进粒子群参数优化方法，包括：步骤1：构建脑胶质瘤患者数据集：步骤2：进行数据预处理；步骤3：构建多任务学习框架；步骤4：构建多任务损失函数；步骤5：通过改进的粒子群优化算法对多任务学习框架进行优化训练，得到损失函数中两个任务的最佳权重；步骤6：在网络中载入训练集，确定网络模型的参数，得到训练好的网络模型并保存，载入训练好的网络模型，输入测试集进行预测，得到结果并根据标签计算各评价指标值。本发明使用改进的粒子群优化算法可以根据粒子适应度来调节惯性权重，实现惯性权重的自适应调整。
面向胶质任务一体化网络改进粒子参数优化方法

[发明专利]一种面向热害职业危害的健康智能监测方法、设备及存储介质-CN202211461658.3有效
发明人： 于泽宽;耿道颖;金倞;叶梦雯;杨嘉城 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明属于健康智能监测技术领域，具体公开一种面向热害职业危害的健康智能监测方法、设备及存储介质，该面向热害职业危害的健康智能监测方法包括环境信息采集、环境信息分析、人员基本信息采集、人员散热分析、人员温度采集、人员散热平衡分析、人员温度分析、人员作业安全分析和危险预警，通过对矿井下作业区域的环境信息进行采集和分析，进而对作业人员的着装情况和温度进行采集与分析，从而对作业人员的作业状态进行分析，解决了当前技术没有对作业人员的工作服装进行监测与分析的问题，实现了矿井下作业人员的安全状态监测与分析，有效的保障了作业人员的作业健康与安全，提高了作业人员的工作效率和效果同时也保障了矿井生产的安全。
一种面向热害职业危害健康智能监测方法设备存储介质

[发明专利]基于深度学习的阿尔茨海默分类系统-CN202210513470.2有效
发明人：耿道颖;周锟;于泽宽;朴思蓉 -专利权人：复旦大学;粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的阿尔茨海默分类系统，包括：模块M1：获取AD多模态数据并进行预处理，得到预处理后的AD多模态数据；模块M2：将预处理后的AD多模态数据按照预设比例分为训练集及测试集；模块M3：构建联合网络模型，包括MAM U‑net分割网络和T‑DenseNet分类网络；模块M4：利用训练集训练联合模型直至损失函数收敛，得到训练后的联合模型；模块M5：利用测试集通过训练后的联合模型进行预测，并根据预测结果和预设标注信息计算准确率，如果准确率未达到预设要求，则重复触发模块M4至模块M5直至准确率达到预设要求。
基于深度学习阿尔茨海默分类系统

[发明专利]一种基于超体素的CBCT与激光扫描点云数据牙齿配准方法-CN202011072708.X有效
发明人：何炳蔚;陈斌赫;于泽宽 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提出一种基于超体素的CBCT与激光扫描点云数据牙齿配准方法，包括以下步骤；首先根据区域增长法从口腔CBCT的扫描数据中提取牙齿模型；其次，使用激光扫描仪对牙齿模型进行处理，根据牙齿的特点将牙齿模型中的牙冠从基牙中分离；然后将不同来源的牙齿模型转换为牙齿点云数据，向牙齿点云数据添加颜色信息，以辅助牙齿点云的初始几何对齐，同时基于超体素方法实现对点云的降采样；最后，构建对齐度量；并提出基于混合特征的相互对应匹配条件；实现从不同的角度配准两块带有颜色信息的牙齿点云数据；本发明能解决不同分辨率的牙齿配准，手动添加牙齿颜色信息，提高配准精度以及节约配准时间，构建可用于种植、正颌外科手术的完整牙齿模型。
一种基于超体素 cbct 激光扫描数据牙齿方法

[发明专利]基于作业环境和人体职业健康的粉尘智能监测预警系统-CN202211144836.X有效
发明人： 于泽宽;张洁 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G01N15/06 文献下载
摘要：本发明公开基于作业环境和人体职业健康的粉尘智能监测预警系统，包括目标建筑工地区域划分模块、工地大气粉尘浓度监测分析模块、工地大气粉尘颗粒监测分析模块、工地大气环境监测分析模块、工地大气粉尘评估分析模块、工地地面粉尘监测分析模块和工地工人预警分析执行模块。通过对各工地子区域中各高度层对应的粉尘颗粒均匀度和粉尘颗粒分散度进行分析，进而综合分析各工地子区域中各高度层对应的粉尘颗粒影响指数，不仅在很大程度上保障了各工地子区域中监测数据的完整性、准确性和代表性，同时还能够精准、有效地为后续建筑工地粉尘分析结果提供可靠的数据基础，大幅度提升了分析结果的代表性，使得分析结果的准确度提升。
基于作业环境人体职业健康粉尘智能监测预警系统

[发明专利]一种基于人工智能的人体健康数据管理系统-CN202211215999.2有效
发明人： 于泽宽;张洁 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G16H20/60 文献下载
摘要：本发明公开一种基于人工智能的人体健康数据管理系统，通过设置人体健康数据库、目标用户人体基本参数上传模块、目标用户人体基本参数分析模块、目标用户餐食分析模块、食谱匹配分析模块和管理显示中心，进而分析筛选得到目标用户的日常各顿餐食对应的最佳适配健康食谱，本发明通过对目标用户的日常各顿餐食的适宜摄入热量进行针对性分析，提升了针对性分析水平，能够为目标用户的日常各顿餐食提供可靠性的规划管理，进而能够有效保障目标用户的饮食健康，并且使对目标用户人体健康饮食的管理能够很好地贴合目标用户的实际健康状况，减少了用户因饮食管理不合理而导致身体出现健康问题的发生率。
一种基于人工智能人体健康数据管理系统

[发明专利]CTA到MRA跨模态预测的颈动脉斑块识别方法及系统-CN202010523637.4有效
发明人：耿道颖;于泽宽;张军;尹波;李郁欣;吴昊;耿岩;胡斌;杨丽琴;张晓龙;狄若愚 -专利权人：复影（上海）医疗科技有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于CTA到MRA跨模态预测的颈动脉斑块识别方法，包括以下步骤：数据收集步骤：收集配对的颈动脉CTA和MRA图像数据；斑块分割及模型训练步骤：先进行CTA和MRA颈动脉管腔的定位，然后进行颈动脉斑块的分割，获得CTA和MRA的斑块区域图像，将CTA和MRA的斑块区域图像送到pix2pix或者cycle‑GAN网络进行训练，获得初步训练后的模型。本发明设计完整、新颖的算法流程，使用改进的深度学习Multiplan‑net算法对CTA图像上的颈动脉管腔、斑块进行自动分割，在此基础上设计优化的对抗生成网络进行CTA数据扩增，从而进一步提高分割精度。
cta mra 跨模态预测颈动脉识别方法系统

[发明专利]MRI脑肿瘤图像生成方法及系统-CN202010430630.8有效
发明人：耿道颖;于泽宽;李郁欣;尹波;张军;吴昊;耿岩;胡斌;杨丽琴 -专利权人：复影（上海）医疗科技有限公司
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种MRI脑肿瘤图像生成方法及系统，包括：步骤1：构建图像融合对抗生成的GAN网络；步骤2：构建重建图像内容的泊松方程插入算法；步骤3：根据所述图像融合对抗生成的GAN网络和重建图像内容的泊松方程插入算法对输入的3D核磁共振图像进行图像融合生成，将基于GAN网络的MRI图像生成、基于泊松方程编辑MRI融合效果叠加得到最终的图像扩增结果。本发明进行现有样本的数据扩增，增强训练模型的精度和泛化性，为脑肿瘤的诊断、治疗和医生模拟读片训练提供准确的依据。
mri 肿瘤图像生成方法系统

[发明专利]基于多模态图像融合的MRI肿瘤优化分割方法及系统-CN202010413904.2有效
发明人：耿道颖;于泽宽;李郁欣;尹波;张军;吴昊;耿岩;胡斌;杨丽琴 -专利权人：复影（上海）医疗科技有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多模态图像融合的MRI肿瘤优化分割方法及系统，包括：步骤1：构建MRI肿瘤多模态图像融合的网络；步骤2：构建用于增强肿瘤图像分割的多模态3D网络；步骤3：基于GAN的图像融合，构建显著性损失函数；步骤4：构建Mask注意机制对比度损失函数；步骤5：构建SSIM损失函数；步骤6：根据MRI肿瘤多模态图像融合的网络、多模态3D网络和三个损失函数进行MRI肿瘤优化分割。本发明当训练深层架构时，一个剩余单位会有所帮助；利用递归残差卷积层进行特征积累，为分割任务提供了更好的特征表示；为医学图像分割设计了具有相同网络参数、性能较好的U‑NET体系结构。
基于多模态图像融合 mri 肿瘤优化分割方法系统

[发明专利]一种面向噪音职业危害的脑电波焦虑监测分析方法-CN202211320983.8在审
发明人： 于泽宽;陈卫强;王俊杰;李强;金倞;张梅 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开一种面向噪音职业危害的脑电波焦虑监测分析方法，通过对各目标监测人员对应各异常时间段的噪音分贝浮动指数、噪音影响指数和大气环境影响系数进行分析，并综合分析得到各目标监测人员对应的噪音焦虑系数，从一方面来说，避免了现有技术中对噪音监测分析的片面性，大幅度提升了各目标监测人员对应噪音焦虑系数的精准性、有效性和科学依据性；从另一方面来说，为各职业类型对应噪音焦虑系数的分析提供了有力的数据支撑，便于各职业类型人员及时进行相应的调整和休息，在很大程度上避免了各职业类型人员噪音职业病的诱发。
一种面向噪音职业危害脑电波焦虑监测分析方法

[发明专利]用于牙根尖片投照的角度定位装置及使用方法-CN202180002190.9在审
发明人：韩方凯;李珏;于泽宽 -专利权人：韩方凯
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： A61B6/14 文献下载
摘要：一种用于牙根尖片投照的角度定位装置，包括主体(1)、角度测量部(5)、成像定位部以及投射指示部(3)，其中，主体(1)呈圆柱体，角度测量部(5)被设置于主体(1)的顶面或底面上，成像定位部与主体(1)可拆卸地连接，投射指示部(3)与主体(1)可转动地连接；其工作原理是基于量角器法投射技术，能够避免角平分线技术投照的尽量性和平行投照技术的难操作性，减少重复拍摄，更易理解，易于执行，便于教学开展和专业化教育。
用于牙根尖片投照角度定位装置使用方法

[发明专利]基于神经网络的原发性肝细胞癌病灶分割系统及方法-CN202210513459.6在审
发明人：耿道颖;罗啸;杨丽琴;胡斌;耿岩;吕锟;李佩雯;李郁欣;尹波;张军;于泽宽 -专利权人：复旦大学;粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经网络的原发性肝细胞癌病灶分割系统及方法，包括：模块M1：获取肝脏多期相CT数据并进行预处理，得到预处理后的肝脏多期相CT数据；模块M2：将预处理后的肝脏多期相CT数据通过第一个预训练的多通道卷积神经网络进行肝脏分割，得到肝脏区域的多期相CT数据；模块M3：将肝脏区域的多期相CT数据通过第二个预训练的多通道卷积神经网络进行原发性肝细胞癌病灶筛查，获得含有原发性肝细胞癌病灶的多期相CT数据；模块M4：将含有原发性肝细胞癌病灶的多期相CT数据通过第三个预训练的多通道卷积神经网络进行原发性肝细胞癌病灶分割，得到原发性肝细胞癌病灶多期相分割结果。
基于神经网络原发性肝细胞癌病分割系统方法

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