专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种具有刮匙功能的-CN202011351006.5在审
  • 何文婷;卞薇;孙成;李国琴;周青青 - 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
  • 2020-11-25 - 2021-02-19 - A61F9/007
  • 本发明涉及一种具有刮匙功能的夹,包括刮匙与夹,夹包括两块具有直线段与弯折段的夹片,两块夹片成间距平面对称,刮匙尾部由两块弹性夹片构成,成“V”字形尾翼,刮匙的尾部铰接在夹尾部的刚性连接柱上本发明可以避免医护人员在物理治疗障碍过程中,来回切换使用刮匙与夹,减少了医护人员操作步骤,也节省分别对刮匙、夹消毒的成本,本发明包括的角度定位结构可以依照医护人员个人操作习惯调整刮匙与夹之间夹角,而且在医护人员不使用夹时可以将刮匙折叠收藏进夹的空腔体中,减小存放空间。
  • 一种具有睑板腺刮匙功能睑板腺夹
  • [实用新型]一种具有刮匙功能的-CN202022769290.X有效
  • 何文婷;卞薇;孙成;李国琴;周青青 - 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
  • 2020-11-25 - 2021-08-27 - A61F9/007
  • 本实用新型涉及一种具有刮匙功能的夹,包括刮匙与夹,夹包括两块具有直线段与弯折段的夹片,两块夹片成间距平面对称,刮匙尾部由两块弹性夹片构成,成“V”字形尾翼,刮匙的尾部铰接在夹尾部的刚性连接柱上本实用新型可以避免医护人员在物理治疗障碍过程中,来回切换使用刮匙与夹,减少了医护人员操作步骤,也节省分别对刮匙、夹消毒的成本,本实用新型包括的角度定位结构可以依照医护人员个人操作习惯调整刮匙与夹之间夹角,而且在医护人员不使用夹时可以将刮匙折叠收藏进夹的空腔体中,减小存放空间。
  • 一种具有睑板腺刮匙功能睑板腺夹
  • [发明专利]纹理区域的分割方法、系统、存储介质及智能终端-CN201810818949.0有效
  • 周永进;邓贤宇;何宇 - 深圳大学
  • 2018-07-24 - 2022-07-12 - G06T7/11
  • 本发明公开了纹理区域的分割方法、系统、存储介质及智能终端,分割方法包括:智能终端获取临床采集到的待处理的图像数据,并将所述图像数据输入至预先通过离线训练建立的分割网络模型中;所述分割网络模型对所述图像数据进行处理,自动分割出所述图像数据中的纹理区域以及所述纹理区域所在的眼睑内表面区域,并输出分割结果。本发明通过建立分割网络模型进行纹理区域的分割,能够准确定位出纹理区域及其所在眼睑内表面区域,减少或消除传统图像处理之中因为个体差异及图像质量不同而造成的分割效果差的影响,提高纹理区域的判断及分割的准确度
  • 睑板腺纹理区域分割方法系统存储介质智能终端
  • [发明专利]基于深度学习的图像识别方法及相关设备-CN202111533683.3在审
  • 栾欣泽;王晓婷;胡深明;刘新颖;武宏 - 辽宁蜻蜓健康科技有限公司
  • 2021-12-15 - 2023-06-27 - G06T7/00
  • 本发明提出了一种基于深度学习的图像识别方法及相关设备,在对采集到的原始图像进行预处理,得到待识别图像后,一方面可以输入图像分割模型进行自动语义分割,获得待识别图像中面积,另一方面经过过滤和二值化处理后,可以对二值化图像进行轮廓提取,经过凸包拟合处理,自动确定所得区域的板面积,相对于人工绘制区域和区域的处理方式,极大提高了区域识别效率和准确性,之后,本发明可以对所得面积和板面积进行自动比较,获得原始图像中的识别结果,辅助确定功能障碍等级,无需人工比较面积后判断,提高了图像识别效率和精准度。
  • 基于深度学习睑板腺图像识别方法相关设备
  • [发明专利]图像增强方法-CN202010144069.7有效
  • 林莉莉;许宁;蔡明 - 执鼎医疗科技(杭州)有限公司
  • 2020-03-04 - 2020-06-09 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种图像增强方法,包含以下步骤:获取图像;对图像进行灰度转换;对灰度化后的图像进行降噪处理;将降噪处理后的图像划分为m个子图像并从m个子图像中选取包含区域的n个有效子图像;根据n个有效子图像的灰度值的范围分别对降噪处理后的图像进行n次灰度拉伸;对n个拉伸后的图像取平均;对取平均后的图像进行图像增强。本发明的图像增强方法将图像分割成多个子图像,从子图像中选择包含的有效子图像,再根据有效子图像的灰度值范围对图像进行灰度拉伸,最后对所有拉伸结果进行取平均值,能够避免全局灰度拉伸造成的拉伸效果不明显等问题
  • 睑板腺图像增强方法

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