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[发明专利]一种宫颈癌放疗计划的预测方法及系统-CN202310729928.2在审
发明人：李贵;章桦;杨瑞杰 -专利权人：北京连心医疗科技有限公司;北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种宫颈癌放疗计划的预测方法及系统，包括从多个宫颈癌放疗病例中提取医学数据，医学数据包括年龄、病史、病理类型、放疗处方和射束通道；对提取到的医学数据进行预处理；数据预处理之后，输入至GPT模型中进行训练；将患者的医学数据输入至训练好的GPT模型中获得放疗计划预测结果；提取射束通道包括：基于3D的PTV数据，确定放疗射野角度；将射野角度投影到计划靶区上得到网络权重；对网络权重计算获取剂量。本发明通过GPT模型和射束通道的应用，可以更好地对患者的病情进行分析和预测，从而提高了放疗的精度和准确性。
一种宫颈癌放疗计划预测方法系统

[发明专利]一种基于人工智能的放射治疗剂量预测系统和方法-CN202311069534.5在审
发明人： 杨瑞杰;王明清 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请日： 2023-08-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人工智能的放射治疗剂量预测系统和方法，该系统包括3D‑Unet深度学习模型构建模块、第一模型训练模块和第二模型训练模块，3D‑Unet深度学习模型构建模块用于构建3D‑Unet深度学习模型；第一模型训练模块用于训练得到第一模型，并提取中间剂量；第二模型训练模块用于训练得到第二模型，输出最终剂量分布。该系统采用级联神经网络设计，进行多通道输入，引入了几何数据增强，增加了模型的普适性，防止了模型训练过拟合问题，充分利用了危及器官，靶区，以及各体素到靶区的距离分布图用于剂量预测，提高了模型的预测精度。
一种基于人工智能放射治疗剂量预测系统方法

[发明专利]一种宫颈癌临床靶区和正常器官智能勾画系统和方法-CN202310290066.8在审
发明人：王明清;杨瑞杰 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种宫颈癌临床靶区和正常器官智能勾画系统和方法，该系统包括训练单元和预测单元；训练单元包括输入模块、图像预处理模块、3D‑Unet深度学习模型构建模块、训练网络和输出模块，预测单元包括输入端、置信图叠加输出模块和输出端；所述的输入端用于向三个不同的训练好的3D‑Unet深度学习模型分别输入新的相同的多模态影像，得到三个不同的训练好的3D‑Unet深度学习模型各自的置信图；所述的置信图叠加输出模块用于将三个不同的训练好的3D‑Unet深度学习模型各自的置信图的最大处叠加，并取最优阈值，预测得到宫颈癌CTV和正常器官分割结果，并将预测结果通过所述的输出端输出。
一种宫颈癌临床正常器官智能勾画系统方法

[实用新型]一种眼部保护敷贴器-CN202321056769.6有效
发明人：李君;杨瑞杰 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： A61F9/00 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种眼部保护敷贴器，包括主体，主体由吸水层、防过敏层和隔热层依次层叠形成，吸水层和隔热层通过防过敏层紧密粘连；主体包括左侧部分、右侧部分、以及连接在左侧部分和右侧部分之间的连接部分，左侧部分和右侧部分呈圆弧形，连接部分的下边缘向内凹陷形成凹部；左侧部分的圆弧形的顶点与右侧部分的圆弧形的顶点之间的距离为20cm；左侧部分和右侧部分的宽度为7cm。本实用新型的眼部保护敷贴器，通过设置吸水层，可以充分吸收热塑膜残留的水分，通过设置隔热层，可以防止患者低温烫伤。另外，连接部分的下边缘向内凹陷形成凹部，采用流线剪裁，能够更贴合患者鼻根处。
一种眼部保护敷贴

[发明专利]一种基于生成对抗网络的放疗剂量预测方法和系统-CN202310077390.1在审
发明人：李贵;章桦;杨瑞杰 -专利权人：北京连心医疗科技有限公司;北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的放疗剂量预测方法和系统，属于放疗剂量预测技术领域，预测方法包括：获取训练集；获得射束角在目标区域的投影面积；获取投影面积大的多个射束角，多个射束角组成射束通道；基于射束通道，获取三维剂量；将三维剂量作为计划剂量图的第四通道，获得输入图；基于生成对抗网络，对输入图和真实剂量图进行训练，获得预测模型；基于预测模型，对待预测的靶区计划数据进行分析，获得预测放疗剂量。将射束通道的三维剂量作为第四通道合并到计划剂量图中，基于真实物理条件增加了限制，使生成对抗网络可用于不同类型放射治疗技术的混合训练集。
一种基于生成对抗网络放疗剂量预测方法系统

[实用新型]一种外阴保护敷贴器-CN202321056783.6有效
发明人：李君;杨瑞杰 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61F13/02 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种外阴保护敷贴器，包括主体，主体由吸水层、隔热层和隔离层层叠形成，吸水层的下表面与隔热层的上表面贴合，隔热层的下表面与隔离层贴合；主体包括左侧部分、右侧部分、以及连接在左侧部分和右侧部分之间的连接部分，左侧部分和右侧部分朝向外侧的边缘呈弧形，连接部分呈矩形；左侧部分的弧形的顶点与右侧部分的弧形的顶点之间的距离为22.5cm；连接部分的宽度为8cm。本实用新型的外阴保护敷贴器，通过设置吸水层，可以充分吸收热塑膜残留的水分，通过设置隔热层，可以防止患者低温烫伤。另外，主体的左侧部分和右侧部分朝向外侧的边缘呈弧形，采用流线剪裁，能够更贴合患者大腿根部的皮肤。
一种外阴保护敷贴

[发明专利]一种面向联合试验平台的样本优化设计方法及系统-CN202310562874.5在审
发明人：孙超;苍致远;张中炜;杨瑞杰 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向联合试验平台的样本优化设计方法及系统，包括：S1.读取联合试验方案文件，解析参与联合试验的资源组件及试验因子信息；S2.使用灵敏度分析方法，根据试验因子信息生成采样点并生成样本集文档；S3.根据样本集文档运行样本，生成包含采样点信息和运行结果的数据集文档；S4.根据数据集文档，通过灵敏度分析方法进行试验因子分析，计算得出试验因子灵敏度指标；S5.选择敏感因子并选取试验设计方法进行试验样本设计，生成试验样本设计文档；该系统包括试验方案文档解析模块、灵敏度分析模块、文档生成模块和实验样本设计模块；通过识别联合试验的敏感因子、生成能够全面反应试验需求的试验样本，提高了开展联合试验的效率。
一种面向联合试验平台样本优化设计方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的放疗计划自动生成系统和方法-CN202310290064.9在审
发明人：王明清;杨瑞杰;庄洪卿 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的放疗计划自动生成系统和方法，该系统包括训练单元和后处理单元；训练单元包括输入模块、图像预处理模块、3D‑Unet深度学习模型构建模块、训练网络和输出模块；后处理单元包括输入端、置信图叠加输出模块、输出端、逆优化模块和转化模块；输入端用于输入新病人的CT影像、危及器官和靶区的勾画结构，得到三个不同的训练好的3D‑Unet深度学习模型各自的置信图；置信图叠加输出模块用于将三个置信图的最大处叠加，并取最优阈值，预测得到新患者剂量分布；逆优化模块用于将预测结果输入计划系统进行逆优化；转化模块用于将逆优化后的结果转化为加速器的机器参数，并形成新计划。
一种基于深度学习放疗计划自动生成系统方法

[发明专利]一种抗高硬水防锈剂及其制备方法-CN202310352949.7在审
发明人：薛天祥;熊东路;谭鹏飞;曾鑫江;杨瑞杰;郭光明;刘东峰 -专利权人：河南昇阳生物科技有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： C23F11/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种抗高硬水防锈剂及其制备方法，抗高硬水防锈剂及其制备方法，该抗高硬水防锈剂是利用氯乙酸与2,4,6‑三(氨基己酸基)‑1,3,5‑三嗪在碱性条件下发生取代反应，反应完毕后，滴加盐酸调节pH到酸性，过滤即可得到产品。本发明所得产物，耐高硬水，可在2000ppm硬水下仍具有优良的防锈性和缓蚀特性，是一种多功能优良水基防锈剂，并且具有优异的螯合性能。
一种硬水防锈剂及其制备方法

[发明专利]一种人工浮岛及其应用-CN201910718871.X有效
发明人：彭增辉;姜明洋;杨瑞杰 -专利权人：湖南水天地环保科技有限公司
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： C02F3/32 文献下载
摘要：本发明提供一种人工浮岛及其应用，本发明人工浮岛上设置有贯穿漂浮主体的长条状植物种植槽，将多个人工浮岛连接起来后，每一列的人工浮游形成相互连通的长槽，长槽的任一位置均能放置种植在种植盆或者种植袋中的水生植物，植物能够机械化种植、采收，极大地节省了人力成本，能够实现大面积推广，且组装容易、快速，组装之后，连接稳定。
一种人工及其应用

[实用新型]一种高寿命的上料皮带机压带轮-CN202223097278.4有效
发明人：李小飞;付凯;杨瑞杰 -专利权人：南京钢铁股份有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： B65G15/32 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种高寿命的上料皮带机压带轮，包括压带轮本体（1）及其两侧的挡板（2），压带轮本体（1）的外侧连有一层耐磨包胶料（3），两侧的挡板（2）上连接一组相对设置的小托辊（4），小托辊（4）的中部设有转动轴（5），转动轴（5）的一端连于挡板（2）的内侧，小托辊（4）与压带轮本体（1）之间设有跳动限制间隙（7）。本实用新型的优点是确保皮带机在连续运转过程中压带轮零故障，有效保护裙边皮带，延长其使用寿命，保证合金和石灰等电炉原辅料供应，减少电炉热停。
一种寿命皮带机压带轮

[发明专利]一种基于普通叶片灰度值的绿豆叶斑病识别方法-CN202310149982.X在审
发明人：高尚兵;唐琪;杨瑞杰;缪奕可;曹鹏;余骥远;李洁 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于普通叶片灰度值的绿豆叶斑病识别方法，获取用于验证和测试的绿豆叶片数据集，并且对数据集进行图像预处理；提取叶片图像的灰度值，根据叶片、病斑和背景灰度值的不同来处理图片并提取轮廓，获取到分类所需的病斑图和叶片图及其所占面积，再进行一些细节处理将图像的断点闭合，检测叶片轮廓凹陷并补全凹陷轮廓，减少面积读取错误的情况，获取更为准确的病斑与叶片面积；通过病斑面积占叶片总面积的比值来对叶片图像进行分类，将普通叶片图像分类至高抗、抗、中抗、中感、感病五个类别之中。本发明能够对绿豆叶斑病斑大小占比进行有效的提取并进行病级分类，识别率高，且具有较好的鲁棒性与广泛的应用价值。
一种基于普通叶片灰度绿豆叶斑病识别方法

[发明专利]基于叶绿素荧光成像及DB-YOLOv7的绿豆叶斑病检测方法-CN202310149978.3在审
发明人：高尚兵;李洁;余骥远;唐琪;张浩淼;陈新;缪奕可;蒋东山;曹鹏;袁星星;李士丛;杨瑞杰;张海艳 -专利权人：淮阴工学院;江苏省农业科学院
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于叶绿素荧光成像及DB‑YOLOv7的绿豆叶斑病检测方法，预先获取绿豆叶斑病图像，通过人工标注制作绿豆叶斑病数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构建基于DB‑YOLOv7的绿豆叶斑病检测模型；在YOLOv7模型的基础上重构了SPPCSPC模块，使其能够更有效的捕捉有效信息，增强对小病斑的提取能力；其次引入了GFPN模块并在其基础上进行了改进，缩短了高层级与低层级之间的距离，解决了路径过长导致的特征丢失问题；另外引入了CA注意力机制模块，提高了模型的鲁棒性；基于训练集和验证集对DB‑YOLOv7模型进行训练和评价；将所述测试集图像输入至训练后的DB‑YOLOv7模型进行识别，实现绿豆叶斑病检测。本发明能够有效地提高绿豆叶斑病检测的精度，具有广阔的应用前景。
基于叶绿素荧光成像 db yolov7 绿豆叶斑病检测方法

[发明专利]一种艉管用照光辅助装置-CN202210420262.8有效
发明人：张建龙;金琳玮;杨瑞杰;张国民;马鹏;王冬生;顾志庆 -专利权人：江南造船（集团）有限责任公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： B63B73/60 文献下载
摘要：本申请涉及船舶技术领域，具体而言，涉及一种艉管用照光辅助装置。本申请的艉管用照光辅助装置中，通过将光靶吊装在移动架上，使用时可以操作移动架将光靶送进艉管内，通过操作部可以操作移动架前后移动，进而调整光靶在艉管内的位置。将光靶输送到位后，控制动力装置，调整光靶座上的光靶伸缩腿的长度，由于至少三个伸缩机构呈放射状分布，能够根据光学仪器观测到的轴系中心改变光靶瞄准件上瞄准标记在艉管内的位置。本申请的艉管用照光辅助装置通过操作部在艉管外进行操作，避免了工作人员在艉管中爬行操作，提高了作业效率，对于直径过小的艉管也能够适用，解决了目前的光靶在空间较小的环境下安装不方便造成的安装效率低的技术问题。
一种管用辅助装置

[发明专利]一种基于深度学习的膀胱壁自动分割工具和方法-CN202310286877.0有效
发明人：王明清;杨瑞杰 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的膀胱壁自动分割工具和方法，该工具包括输入端、预训练Resnet50深度神经网络、输出端、训练验证和测试单元以及整合勾画单元；所述的输入端用于输入三幅一致的核磁共振图像，作为预训练Resnet50深度神经网络的输入端，所述的输出端为膀胱壁勾画图像，所述的训练验证和测试单元采用三个不同的损失函数进行训练验证和测试，得到三个不同的神经网络模型；所述的整合勾画单元用于基于三个神经网络模型的置信度分布图，结合阈值去整合勾画结果，得出最终膀胱壁的分割图。
一种基于深度学习膀胱自动分割工具方法

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