“李修寒”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果29个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于动态收缩因子的两步迭代阈值快速磁共振重建方法-CN202310217794.6在审
发明人： 李修寒;王伟;陈昱嘉;冯锐;曹达;许玥;王传兵;何伟 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01R33/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态收缩因子的两步迭代阈值快速磁共振重建方法，该方法通过引入动态收缩因子μk来调整正则化参数α，并将待重构的磁共振图像u的最优解数学模型采用拉格朗日乘子法转化为无约束优化问题形式、并基于稀疏变换得到能够求解的公式：迭代求解得到k次迭代后重构的磁共振图像uk；迭代周期中，动态收缩因子μk的调整由k‑1次迭代和k‑2次迭代的重构结果来确定。本发明的重建方法在迭代过程中实现了保真项和规则项的再平衡，在迭代早期通过增加保真项的权重以加快收敛速度、在迭代后期通过增加正则项的权重以提高收敛精度，在保证收敛精度的前提下加快了迭代收敛速度。
一种基于动态收缩因子两步迭代阈值快速磁共振重建方法

[发明专利]一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法-CN202211473780.2在审
发明人：王伟;冯锐;吴小玲;李修寒;曹达;王晓冬;王传兵;许玥 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法，其包括：步骤一，采集图像并进行预处理；步骤二，搭建深度学习网络，该深度学习网络由三组编码器解码器构成，并且编码器解码器结构以U型结构为基础设计，其中，两侧编码器解码器网络作为特征提取层，中间一层的编码器解码器网络作为特征融合层；步骤三，选取网络的损失函数，优化网络模型参数；步骤四，对网络模型进行训练优化；步骤五，将待处理的较低b值的前列腺弥散加权图像输入优化后网络模型，生成超高b值DWI图像。本发明算法结构明了，端到端运行，可以高效的生成高质量的超高b值DW图像。
一种基于编码器解码器结构前列腺超高 dwi 图像生成方法

[发明专利]一种基于优化正则化和CNN的欠采样磁共振图像的高性能重建方法-CN202210413003.2在审
发明人：王伟;冯锐;吴小玲;李修寒;曹达 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于正则化和CNN的欠采样磁共振图像的高性能重建方法，所述方法以高质量的磁共振图像作为训练集，设计并训练了离线卷积神经网络来映射从欠采样的k空间数据和高质量图像中获得的低质量MR图像。本发明的网络模型轻便且端到端进行，成像时间快，重建效果可以显示更多的局部细节，训练好的模型可以处理患者新扫描的低采样率的磁共振图像，减轻磁共振扫描时间过长的问题，辅助医生对病情的判断。
一种基于优化正则 cnn 采样磁共振图像性能重建方法

[发明专利]一种基于空洞卷积的超分辨率卷积神经网络的磁共振重建方法-CN202210413002.8在审
发明人：吴小玲;冯锐;王伟;李修寒;曹达 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空洞卷积的超分辨率卷积神经网络的磁共振重建方法，包括：步骤一，选取MRI作为训练集；步骤二，特征提取，在对磁共振图像的特征进行捕捉，使用三个不同膨胀率的空洞卷积对输入图片进行卷积，将得到三类不同视野的特征图，同时也加入残差学习，将初始卷积层的输出直接与空洞卷积提取的结果结合，进一步提高网络的特征提取能力；步骤三，对步骤二提取的特征进行非线性映射。步骤四，将映射后的特征图进行重建。本发明提高了MRI超分辨率重建的性能，在实际应用中无需人工干预或多阶段计算，MR图像超分辨率重建中的有效性大大提高；在评价指标峰值信噪比和结构相似度方面性能有显着提升，图像的细节恢复也有所提升。
一种基于空洞卷积分辨率神经网络磁共振重建方法

[实用新型]一种用于实施心肺复苏前判断颈动脉搏动的装置-CN202121402793.1有效
发明人： 李修寒;滕鹏;许迪;黄华;王宁;堵俊杰;滕蒙莹;马成功;王银;吴杨帆;魏小雨;冯紫怡;王媛媛 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种用于实施心肺复苏前判断颈动脉搏动的装置，包括外壳、伸缩调节区、搏动传感区、连衣贴和外接线；所述外壳连接所述伸缩调节区，整体呈“颈枕”的形态，所述外壳靠近人体的一侧设置所述搏动传感区，所述外壳远离人体的一侧设置所述连衣贴，所述外壳一端连接所述外接线，从而外接急救装置和电源。本实用新型通过传感器对患者颈动脉位置压力及温度的感知来获取患者是否自主恢复心率和颈动脉搏动的信息，弥补了人手感知的不准确和不敏感，可以客观的观察到患者生命体征，使急救过程更加快速准确，节省了人工操作的抢救时间，急救效率得到了很大的提升。
一种用于实施复苏判断颈动脉搏动装置

[实用新型]一种辅助心肺复苏术的体外穿戴设备-CN202121404981.8有效
发明人：许迪;李修寒;滕鹏;黄华;王宁;堵俊杰;滕蒙莹;魏小雨;王媛媛;马成功;王银;吴杨帆;冯紫怡 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： A61H31/00 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种辅助心肺复苏术的体外穿戴设备，包括衣体(1)、特征标志(2)、按压块(3)，所述特征标志(2)有两个，设置在所述衣体(1)中央两端，位置可灵活变化，所述按压块(3)设置在两个所述特征标志(2)之间，可以灵活随两个所述特征标志(2)位置的变化而移动。本实用新型采用了部分半透明衣体，使得复苏按压位置可以确定，按压部位压力传感器、位移传感器以及频次传感器的设置可以实时传输以及反馈急救过程中按压的关键参数，使胸外按压的规范化标准更易实现，从而确保心肺复苏的精准进行，大大提高了抢救成功率。
一种辅助复苏体外穿戴设备

[实用新型]一种用于心肺复苏的测量进气量以及防止交叉感染的装置-CN202121405073.0有效
发明人：滕鹏;许迪;李修寒;马成功;费文静;王银;吴杨帆;魏小雨;冯紫怡;王媛媛 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： A61M16/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及急救装置领域，公开了一种用于心肺复苏的测量进气量以及防止交叉感染的装置，其特征在于，包括进气面罩、医用导管、出气面罩和信息处理装置；医用导管的一端连接进气面罩，另一端连接出气面罩；靠近进气面罩的一端设有信息处理装置；本实用新型的采用的设备和结构设计简单，精确计量了人工呼吸过程中的通气量、通气频率以及实时监测自主呼吸，并在一定程度上降低了施救时交叉感染的风险，缓解了施救者的心理障碍。
一种用于复苏测量气量以及防止交叉感染装置

[发明专利]利用生成对抗网络模型智能消除下肢骨影像骨赘的系统-CN201910307088.4有效
发明人：吴小玲;刘志鹏;王伟;李修寒;竺明月;王黎明;姚庆强 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： A61B34/10 文献下载
摘要：本发明涉及全膝关节置换技术领域，具体为利用生成对抗网络模型智能消除下肢骨影像骨赘的系统，包括图像采集盒以及安装在所述图像采集盒顶部的盒盖。该利用生成对抗网络模型智能消除下肢骨影像骨赘的系统，只需完成模型训练便可以重复利用，迅速准确自动消除下肢骨影像中的骨赘，帮助医生进行手术规划，易于操作、准确度高、满足患者个体差异的优点，同时通过完善术前规划的依据资料，指导手术规划和假体选择，提高后续手术的准确率，对增加患者术后假体的使用寿命，降低术后并发症，提高患者术后生活质量有重要作用，通过设置的第一步进电机和第二步进电机，能够带动图像传感器在图像采集盒内全方位移动，完成图像传感器全方位采集。
利用生成对抗网络模型智能消除下肢骨影像系统

[发明专利]一种辅助心肺复苏术实施的引导系统及方法-CN202110700835.8在审
发明人：许迪;滕鹏;李修寒;黄华;王宁;滕蒙莹 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： A61H31/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种辅助心肺复苏术实施的引导系统及方法，主要由心肺复苏辅助穿戴设备、颈动脉搏动监测设备和智能自动化通气设备三个部分组成。本发明可以准确定位心肺复苏按压位置，并实时传输以及反馈急救过程中按压的关键参数，使胸外按压的规范化标准更易实现，从而确保心肺复苏术的精准进行，大大提高了抢救成功率；本发明弥补了人手感知的不准确和不敏感，可以客观的观察到患者生命体征，使急救过程更加快速准确，节省抢救时间，提升急救效率；本发明设备和结构设计简单，人工呼吸过程中的通气过程更加智能自动化，并且降低了口对口人工呼吸施施救时交叉感染的风险，也进一步缓解了施救者的心理障碍。
一种辅助复苏实施引导系统方法

[发明专利]一种基于DTw-SART-TV迭代过程的有限角度CT图像重建方法-CN202011342592.7在审
发明人：王伟;李修寒;胡晓雯 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于DTw‑SART‑TV迭代过程的有限角度CT图像重建方法，在此方法中，将SART用作每个内部迭代的基本值，并使用TV梯度下降对其进行约束。将重建的图像性能与SART、SART‑TV和STH的图像性能进行比较。实验结果表明，基于IRS的DTw‑SART‑TV使用前两个迭代重建结果的线性组合可以有效提高CT图像重建的收敛速度。此外，通过使用TV约束可以有效地改善重建图像的细节，并且采用动态松弛因子进一步提高了整体收敛速度。通常，在MSE、PSNR、SSIM和TEI这几个指标方面，具有相同投影视图数量的DTw‑SART‑TV具有比SART、SART‑TV和STH更快的收敛速度和更好的图像重建性能。
一种基于 dtw sart tv 过程有限角度 ct 图像重建方法

[发明专利]一种对于梯度变化敏感的卷积神经网络模型-CN202011359001.7在审
发明人：王伟;吴小玲;刘志鹏;李修寒;冯锐 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种对于梯度变化敏感的卷积神经网络模型，基于当前和最近的梯度构造了一种自适应学习率调控因子，该学习率因子可以智能调控每个参数学习率因子。当代价函数在该参数的维度上处于上升沿或者下降沿时，此时代价函数对于该参数的偏导数持续为正或者持续为负，我们可以通过增大其学习率以加快代价函数的收敛；当代价函数在该参数维度上位于最小值点附近时，此时代价函数对于该参数的偏导数会呈现正负交替出现的现象，我们可以通过降低其学习率以加快代价函数的收敛。本发明弥补了Adam算法在迭代过程不充分利用局部梯度的变化的缺陷，可以有效的提高卷积神经网络模型的训练速度，进而在相同条件下提高其准确率。
一种对于梯度变化敏感卷积神经网络模型

[发明专利]基于广义涅斯捷罗夫加速共轭梯度算法的压缩采样MR影像重建方法-CN202010886631.3在审
发明人： 李修寒;王伟;张华伟;吴小玲 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种基于广义涅斯捷罗夫加速共轭梯度算法的压缩采样MR影像重建方法，其特征是包括如下步骤：步骤(1)：重构原始磁共振图像：在基于压缩感知的磁共振成像中，欠采样磁共振图像重构的基本模型为：min||X||0 s.t.Y＝ΦX，其中X是重建的MR图像，是Y在k空间的欠采样MR图像数据，Φ是观察矩阵；Φ表达为：Φ＝μF，其中F是一个二维傅里叶变换，μ代表一个欠采样模式；在满足约束等距性的条件下，可以实现图像的精确重建；步骤(2)：通过范数正则化找到最稀疏的解：步骤(3)：引入TV模型和改进涅斯捷罗夫加速算法，提出了广义涅斯捷罗夫加速的全变分共轭梯度算法进行CS‑MRI重建。本发明进一步提高收敛速度，获得更好的MR图像重建效果。
基于广义涅斯捷罗夫加速共轭梯度算法压缩采样 mr 影像重建方法

[发明专利]一种基于支持向量机多模态融合下的平衡障碍量化评估方法及系统-CN202010033220.X在审
发明人：王伟;李修寒;吴小玲 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及平衡障碍评估技术领域，具体地说，涉及一种基于支持向量机多模态融合下的平衡障碍量化评估方法及系统。其方法包括如下步骤：采集获取下肢平衡多模态参数；建立支持向量机分类器对获取的下肢平衡多模态参数进行训练；采用支持向量机分类器进行分类输出。基于支持向量机多模态融合下的平衡障碍量化评估方法及系统中，利用动态捕捉器采集到步态运动学参数，利用足底压力传感器获取步态的动力学参数，利用肌电信号采集设备得到下肢运动的肌电信号，结合平衡量表指南，疾病分类指南，明确等级的多模态数据为基础，对支持向量机进行训练，在收敛速度、稳定性、分类效果三方面进行评估，实现量化评估。
一种基于支持向量机多模态融合平衡障碍量化评估方法系统

[发明专利]全膝关节置换术中动态软组织平衡判断实现方法-CN201911244709.5在审
发明人： 李修寒;吴小玲;王伟;王黎明 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明涉及全膝关节置换技术领域，具体地说，涉及全膝关节置换术中动态软组织平衡判断实现方法。其方法包括如下步骤：获取腿部姿态的姿态角，获取膝关节伸、屈角α，膝关节内旋、外旋角β和髋关节内收、外展角γ三类姿态；对α、β、γ数据进行标准化处理，采用数据的归一化；动态软组织平衡判断。该全膝关节置换术中动态软组织平衡判断实现方法中，通过六轴姿态传感器采集术中腿部姿态数据，并构建动态软组织平衡判断公式，进行软组织平衡判断，指导医生在术中通过临床技术手段进行及时修正，从而实现下肢力线的准确恢复，本发明的动态软组织平衡判断无需花费太多时间学习，操作简便，未来量产价格便宜。
膝关节置换动态软组织平衡判断实现方法

[发明专利]基于支持向量机的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法-CN201911244703.8在审
发明人： 李修寒;吴小玲;王伟 -专利权人：南京医科大学
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明涉及全膝关节置换技术领域，具体地说，涉及基于支持向量机的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法。其方法步骤如下：采集腿部姿态的姿态角数据，建立动态软组织平衡判断公式模型；采用支持向量机对动态软组织平衡判断公式模型训练；采用支持向量机进行分类输出。该基于支持向量机的全膝关节置换术中动态软组织平衡判断方法中，构建动态软组织平衡判断公式，进行软组织平衡判断，指导医生在术中通过临床技术手段进行及时修正，从而实现下肢力线的准确恢复，对软组织平衡判断采用有监督机器学习的分类算法，减少公式判断带来的误差，提高平衡判断结果的准确度。
基于支持向量膝关节置换动态软组织平衡判断方法

1
2
下一页»
尾页
共 29 条