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[发明专利]一种基于多实例学习的肠上皮化生区域图像分割系统-CN202310579235.X有效
发明人：刘治;段冠华;崔笑笑;曹艳坤 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多实例学习的肠上皮化生区域图像分割系统，涉及医学图像分析技术领域，包括获取模块，用于获取胃部病理切片，并将其转为数字病理切片，并进行正常标签和异常肠化标签的图像级标注，获得标注信息及图片；预处理模块，用于对标注后的数字病理切片进行归一化并将每张图像切分为网格实例；输出模块，用于将数字病理切片输入至训练后的肠上皮化生区域分割模型，得到肠上皮化生区域分割结果；本公开基于多实例学习，从而摆脱了受像素级标签的计算资源限制，可充分利用图像特征和多尺度信息，实现端到端的肠化区域分割。
一种基于实例学习上皮化生区域图像分割系统

[发明专利]基于多任务学习的乳腺超声图像目标区域识别方法及系统-CN202310572578.3有效
发明人：刘治;聂伟琦;曹艳坤 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，提供了一种基于多任务学习的乳腺超声图像目标区域识别方法及系统，包括采集患者原始乳腺超声图像并进行预处理；基于预处理后的乳腺超声图像，利用预先训练好的多任务学习模型进行性质判断和目标区域分割。本发明利用多任务网络模型可以同时处理多个相关性任务，通过共享特征提取模块，将不同任务的特征进行融合，充分利用分类和分割的任务相关性，从而提高乳腺图像的分类和分割精度。
基于任务学习乳腺超声图像目标区域识别方法系统

[发明专利]基于多频率超声的颈动脉三维重建方法及系统-CN202111676191.X有效
发明人：刘治;孙保林;曹艳坤;陶可猛 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多频率超声的颈动脉三维重建方法及系统，属于医学检测技术领域，获取颈动脉相同静态位置的多个不同频率的超声图像，提取斑点噪声图，进行帧间相关性计算，去除相同或相近帧的超声图像，完成超声图像的筛选；对筛选过的颈动脉超声图像，利用语义分割网络进行颈动脉内膜及斑点分割；基于分割后的颈动脉内膜及斑块，进行配准及三维重建。本发明无需在超声探头上增加位置追踪装置，或额外的机械伺服装置，只需要在颈动脉扫描时保持匀速进行，通过斑点噪声图计算帧间相关性，并进行水平位置坐标补偿，即可对颈动脉进行快速准确的三维重建，通过重建的颈动脉三维模型计算颈动脉狭窄率，相比于传统基于纵切面的狭窄率计算更为准确。
基于频率超声颈动脉三维重建方法系统

[发明专利]一种基于可穿戴式设备的实时预测肌肉疲劳度方法及系统-CN202310256692.5有效
发明人：岳寿伟;张杨;魏慧;辛辰;李丹阳;刘治;刘宝宁;曹艳坤;崔笑笑;马佳霖 -专利权人：山东大学齐鲁医院;山东大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明涉及疲劳度检测技术领域，尤其是涉及一种基于可穿戴式设备的实时预测肌肉疲劳度方法及系统。所述方法包括获取运动过程中的表面肌电sEMG信号和惯性测量单元IMU信号；对sEMG信号和IMU信号分别进行预处理，提取sEMG信号的时、频域信息；根据sEMG信号的时、频域信息和IMU信号，利用预测模型预测sEMG信号的时、频域信息和IMU信号的变化趋势；本发明可以帮助下肢活动困难患者患者在没有专业医护人员监督的情况下在家中完成康复，还可以合理安排患者的训练时间，从而帮助患者更好地做康复运动，防止肌肉疲劳带来的二次伤害。
一种基于穿戴设备实时预测肌肉疲劳方法系统

[发明专利]一种基于多模态数据融合的肌肉疲劳度分类方法及系统-CN202310256709.7有效
发明人：岳寿伟;张杨;魏慧;李旭东;李丹阳;刘治;刘宝宁;曹艳坤;崔笑笑;马佳霖 -专利权人：山东大学齐鲁医院;山东大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明涉及肌肉疲劳度检测技术领域，尤其是涉及一种基于多模态数据融合的肌肉疲劳度分类方法及系统。所述方法包括：获取康复训练中的多种生理信号和IMU信号；对获取的生理信号和IMU信号进行预处理；将预处理的生理信号和IMU信号转换为灰度图像；将同一种信号转换得到的灰色图像进行结合，形成RGB图像；通过深度学习网络模型对生理信号和IMU信号及其RGB图像进行特征提取；本发明针对现阶段疲劳程度的研究，基于同步采集的sEMG、EEG、ECG及IMU信号，提出了多输入并行的神经网络模型用来提取特征，避免单一信号检测可能出现错误的检测。
一种基于多模态数据融合肌肉疲劳分类方法系统

[发明专利]一种基于半监督学习的MRI脑肿瘤分类方法及系统-CN202310650665.6在审
发明人：宋林;刘治;安木军;崔笑笑;曹艳坤;张汇思;马佳霖;陶可猛 -专利权人：山东第一医科大学附属省立医院（山东省立医院）;山东大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及医学图像辅助诊断技术领域，尤其是涉及一种基于半监督学习的MRI脑肿瘤分类方法及系统。方法，包括：获取脑肿瘤图像；对获取的脑肿瘤图像进行预处理；初始化ResNet18网络，其中，ResNet18网络包括教师网络和学生网络；将预处理后的脑肿瘤图像送入ResNet18网络的教师学生网络训练框架，对ResNet18网络进行基于一致性扰动的模型训练；利用训练好的教师网络模对脑肿瘤图像进行分类；输出分类结果。本发明的框架具有迁移到其他医学任务学习的灵活性，减少了监督网络训练对于监督数据集数量的苛刻要求，适用于多种临床医学场景。
一种基于监督学习 mri 肿瘤分类方法系统

[发明专利]一种基于可穿戴设备的心脏骤停分级响应预警方法和系统-CN202310165789.5在审
发明人：刘治;陶可猛;王聪聪;郭浩;曹艳坤;崔笑笑;孙保林;刘得成;胡喜风;马佳霖;李一然;隋金雁;张继洲 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：本发明属于医疗检测特定计算模型的技术领域，公开了一种基于可穿戴设备的心脏骤停分级响应预警方法和系统，包括：数据获取步骤：可穿戴智能医疗设备检测并实时获取被检测人员身体健康指标数据及位置信息；数据处理步骤：对身体健康指标数据预处理得到各模态的数据；构建多模态集成核嵌入网络，对每一种模态的数据进行深度嵌入表示后进行加权融合；分析评级步骤：将生成的多模态集成核嵌入加权矩阵输入到构建的分析评级模型中并输出心脏危险等级；响应示警步骤：根据不同的心脏危险等级做出不同的响应。本发明解决了当心脏疾病患者身体健康指数异于常值时及时提醒并分级响应，为病患提供有效的救治指导，显著提高救治效率。
一种基于穿戴设备心脏分级响应预警方法系统

[发明专利]基于双模态融合的抑郁状态识别方法及系统-CN202211370867.7在审
发明人：隋金雁;张继洲;王聪聪;刘得成;马佳霖;翟立彬;王明晗;孙保林;邢奥林;陶笑笑;刁志强;刘祖明;王树;曹艳坤;陶可猛 -专利权人：浩睿智源（山东）人工智能有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：一种基于双模态融合的抑郁状态识别的智能方法，包括：采集目标人员在抑郁状态诱发场景中的脑电信号和心电信号；建立识别模型：利用多模态深度神经网络对所述脑电预处理数据和心电预处理数据进行特征提取并融合，得到融合特征；所述多模态深度神经网络包括心电特征提取网络和脑电特征提取网络；训练识别模型：利用最优模型对待测试人员的抑郁状态进行识别，最终将其抑郁状态进行归类、分级。本发明利用深度学习算法对抑郁状态患者进行识别，减轻了心理工作者在面临大范围筛查时的巨大工作量，为医疗工作人员提供判定参考，提高抑郁状态患者识别的效率。
基于双模融合抑郁状态识别方法系统

[发明专利]基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法及系统-CN202211318860.0在审
发明人：刘治;曹艳坤 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G16H20/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理领域，提供了一种基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法及系统，包括数据采集模块，被配置为采集患者超声检测图像、患者基础信息以及患者基础疾病信息；图像处理模块，被配置为基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级；治疗手段风险评估模块，被配置为基于甲状腺癌的危险等级结果、患者基础信息以及患者基础疾病信息进行治疗手段的风险评估；治疗手段确定模块，被配置为根据治疗手段的风险评估结果分析，确定治疗手段。本发明根据老年人的超声影像以及老年人的基础身体状况进行综合分析，通过权衡三种不同治疗方式的利弊，为病人提供更加个体化的精准诊疗选择。
基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法系统

[发明专利]一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法及系统-CN202211140101.X有效
发明人：杨晓云;王晓;于岩波;李真;季锐;刘治;崔笑笑;曹艳坤;段冠华;彭程;姜善之 -专利权人：山东大学齐鲁医院
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法及系统，其包括获取深度分割模型；将数字病理切片输入至深度分割模型，得到杯状细胞、腺体及腺腔的分割结果，通过肠化比的计算公式得到肠化比；本发明通过计算得到肠化比，根据肠化比的具体数值，判断肠上皮化生的严重程度，减少评估时间，且提高了评估的准确度。
一种用于黏膜上皮化生图像分析方法系统

[发明专利]一种基于多任务学习的甲状腺乳头状癌病理图像分类方法及系统-CN202210844594.9在审
发明人：李魏玮;李晓婧;张冉冉;曹艳坤;崔笑笑;陶可猛;刘治 -专利权人：山东大学齐鲁医院
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多任务学习的甲状腺乳头状癌病理图像分类方法，实现对高细胞型肿瘤细胞旋转目标检测，细胞核目标检测及细胞核分类进行多任务学习；本发明还将高细胞型肿瘤细胞检测的异常评估，细胞核检测的异常评估作为两个辅助任务。本发明有效克服了单一任务信息量利用不充足问题，通过利用多任务间的信息互助提高对甲状腺乳头状癌病理图像的分类和/或统计工作的准确性和高效性。
一种基于任务学习甲状腺乳头状癌病图像分类方法系统

[发明专利]一种基于空间映射的超声心动图分析系统-CN202110654824.0在审
发明人：刘治;曹艳坤;杨美君 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于空间映射的超声心动图分析系统，包括：数据获取模块，被配置为：获取超声心动图；预处理模块，被配置为：对获取的超声心动图进行预处理；图像处理模块，被配置为：根据预处理后的超声心动图和预设SegQ‑Net网络模型，得到超声心动图分割结果以及心动功能数值测量结果；其中，SegQ‑Net网络模型的以编码器‑解码器分割网络为骨架网络，编码器输出与解码器输出通过一个空间映射模块进行分割和测量任务关联，同时输出分割特征图和测量特征图；本公开能自动分割心尖二腔室和心尖四腔室中心肌层、左心室及左心房腔室，并直接输出收缩和舒张时期的左心室容积及射血分数。
一种基于空间映射超声心动分析系统

[发明专利]一种可调节的医用超声检测器-CN202211161650.5有效
发明人：韩晶;王春;刘治;王剑磊;孟宪凤;曹艳坤 -专利权人：不器智能科技（苏州）有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： A61B90/80 文献下载
摘要：本发明涉及医疗领域，尤其涉及一种可调节的医用超声检测器。技术问题是：现有设备不具备自动清理的功能，其对患者检查完成后，仍需要医护人员使用清洁布将患者皮肤表面的耦合剂擦除，增加诊断时间，效率低下。技术方案是：一种可调节的医用超声检测器，包括有涂抹组件和清理组件等；第二外壳前部连接有用于调节式涂抹耦合剂的涂抹组件；涂抹组件下侧连接有两个推块。本发明清理过程中通过固定板避免清理条因中部受到向后的力而出现凹陷现象，且固定板上的倒钩经磨平和粗糙处理，提高医护人员将刮板和固定板取出时的安全性，避免出现划伤现象，还实现了便捷拆卸，提高效率。
一种调节医用超声检测器

[发明专利]一种超声波诊断检查防护机构-CN202211102278.0有效
发明人：刘治;王春;韩晶;王剑磊;孟宪凤;曹艳坤 -专利权人：不器智能科技（苏州）有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本发明涉及超声波诊断领域，尤其涉及一种超声波诊断检查防护机构。技术问题为：现有设备检查过程中，薄膜套在探头表面隆起或者形成褶皱影响超声成像，从而严重影响诊断结果。技术方案为：一种超声波诊断检查防护机构，包括有遮挡组件和防护组件等；遮挡组件后侧中部连接有防护组件。通过橡胶套代替现有设备中的薄膜套，避免了现有设备检查过程中因薄膜套在探头表面隆起或者形成褶皱而导致成像不清晰的问题，提高诊断结果的准确性，通过推块将第三空腔中的耦合剂推回右方的第一空腔中暂存，当更换超声波触头后暂存在右方的第一空腔中的耦合剂可重复使用，医护人员无需频繁注入耦合剂，提高效率且利于节约资源。
一种超声波诊断检查防护机构

[发明专利]一种基于多标签任务决策下的FNA基因检测选择方法及系统-CN202210886699.0在审
发明人：李杰;孙霄;曹艳坤;商蒙蒙;袁野;刘治 -专利权人：山东大学齐鲁医院;山东大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理领域，提供了一种基于多标签任务决策下的FNA基因检测选择方法及系统。该方法包括，获取待预测的超声图像数据；基于待预测的超声图像数据，采用训练好的决策模型，得到甲状腺的预测结果；所述决策模型包括第一分类模型、第二分类模型和第三分类模型，所述第一分类模型用于确定甲状腺是否为无需FNA类、低危型结节类或高危型结节类；所述第二分类模型用于确定高危型结节类是否属于无法确定良恶性；所述第三分类模型用于确定无法确定良恶性的基因类型。
一种基于标签任务决策 fna 基因检测选择方法系统

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