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[发明专利]基于知识树和历史成绩的考试成绩预测方法及系统-CN202310797983.5在审
发明人：胡利荣;尤堃;张跃华;伍华樑 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及智能教育技术，公开了基于知识树和历史成绩的考试成绩预测方法及系统，其知识树的构建，通过考试大纲构建知识树；题库映射图集的构建，通过步骤1构建的知识树，构建知识与题库之间的映射图集；考卷知识分布统计模型的形成，形成知识树与考卷之间的关联，并提取任一考卷的知识占比，从而形成考卷知识分布统计模型；考试成绩的预测，根据考卷知识分布统计模型，及用户得分比例预测模型，预测考试成绩。本发明除采集学生在线学习的行为数据以外，还能够分析学生的知识弱项及该弱项在考试中的占比，实现更加精准的学生成绩预测。
基于知识历史成绩考试成绩预测方法系统

[发明专利]一种用于眼底血管造影图像的配准方法及系统-CN202310460636.3在审
发明人：胡利荣;尤堃;张跃华;伍华樑 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及医疗图像配准技术，公开了一种用于眼底血管造影图像的配准方法及系统，其提取血管树结构的方法包括，提取中心线及划分分支点；提取树结构特征的方法；根据树结构将血管曲线分段并提取曲线段特征的方法；对比树结构特征相似度后确定分支点，再对比相邻曲线特征相似度的配准方法。本发明采用提取眼底血管树，并按照分支点对血管进行分段，汇总分支点和血管段的特征，在不同图像中寻找高相似度的部分，实现视野不同的两张图像间的配准，满足场景需求。
一种用于眼底血管造影图像方法系统

[发明专利]一种肋骨定位、分割及后处理的方法和系统-CN202310043620.2在审
发明人：胡利荣;尤堃;张跃华;伍华樑 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及医学影像处理技术，公开了一种肋骨定位、分割及后处理的方法和系统，其包括：通过关系数据库的形式存储影像数据和肋骨分割结果、肋骨后处理结果；肋骨分割模块，通过分割模型从胸部CT平扫中处理并分割出肋骨；肋骨后处理模块，基于肋骨分割结果，纠正误分割并分割出每一根肋骨。本发明无需区别标注每一根肋骨，在基于深度学习的肋骨分割后，通过中心线三维斜率判断是否存在上下相邻的肋骨相连，并切割相连区域。
一种肋骨定位分割处理方法系统

[发明专利]基于深度学习的眼底荧光造影图像无灌注区自动分割方法-CN201910294122.9有效
发明人：叶娟;吴健;金凯;尤堃;潘相吉;陆逸飞;刘志芳 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的眼底荧光造影图像无灌注区自动分割方法。本发明针对医生手动分割标注的无灌注区眼底造影图像眼底造影图像对构建的卷积神经网络进行训练，使卷积神经网络的最终输出值符合医生标注的结果，从而可以利用训练好的卷积神经网络对糖尿病视网膜病变进行自动分割识别眼底无灌注区。本发明的方法通过具备无灌注区位置标记的眼底造影图像，采用深度学习实现自动从训练范例眼底造影图像库中学习所需特征并进行语义分割。在训练过程中不断优化卷积神经网络的参数，提取数据特征，从而辅助临床运用中的对糖尿病视网膜病变进行眼底激光治疗时，识别需要治疗的无灌注区，精准地辅助眼底激光。
基于深度学习眼底荧光造影图像灌注自动分割方法

[发明专利]一种用于肺部CT影像的支气管树提取方法和系统-CN202211324437.1在审
发明人：胡利荣;尤堃;伍华樑;张跃华 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及医学图像处理技术，公开了一种用于肺部CT影像的支气管树提取方法和系统，其方法包括：对于肺部CT影像基于阈值和水漫填充的肺实质分割从而获取肺部CT支气管候选区域；对于肺部CT影像支气管候选区域基于能量函数逐层迭代和灰度重建的支气管分割获得支气管分割结果；对支气管分割结果计算Hessian矩阵，从而提取支气管中心线；对于支气管中心线基于节点分类和规则判定的支气管分段划分从而获取支气管树。本发明采用无监督分割方法提取细致全面的支气管树结构，从而实现精准支气管树结构提取，其泛化性好。
一种用于肺部 ct 影像支气管提取方法系统

[发明专利]一种肺炎CT影像的图像处理方法和系统-CN202110069161.6有效
发明人：张跃华;尤堃;亢凯航;胡利荣 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及医疗图像处理技术，公开了一种肺炎CT影像的图像处理方法和系统，其步骤包括，取CT影像，进行预处理，并将处理后的图像进行分割；对分割的CT影像进行肺叶CT影像分割；通过卷积神经网络对肺叶图像进行分割，得到异常区域图像；将分割后的异常区域图像输入至随机森林模型进行图像融合；对融合后的异常区域图像进行异常区域图像的体征分析，得到异常区域图像。本发明通过使用多个语义分割模型对肺部CT影像进行异常图像区域分割，并利用随机森林对多模型分割结果进行融合，提高边界区域分割的准确率和泛化性；针对分割后的异常区域图像，利用机器学习和深度学习算法判断其形态、密度、生理定位等体征分析，从而更高效的分析出肺炎的图像。
一种肺炎 ct 影像图像处理方法系统

[实用新型]多功能扩展方舱-CN202221254689.7有效
发明人：尤堃;马斌;王振;周国铭;黄晏楠 -专利权人：江苏捷诚车载电子信息工程有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： B62D33/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多功能扩展方舱，包括固定舱、伸缩舱、折叠地板和伸缩舱传动机构；伸缩舱展开时，伸缩舱位于固定舱一侧，折叠地板展开平铺在固定舱和伸缩舱底部；折叠地板包括分别位于两端的数个固定地板和位于中部的数个活动地板，伸缩舱收陇时，伸缩舱收藏在固定舱内，数个活动地板向上折叠竖立在伸缩舱内。本实用新型结构简单紧凑，成本低。汽车行驶时，伸缩舱在传动机构的带动下收拢在厢体或方舱内，停车使用时，传动机构将伸缩舱从厢体或方舱内向外推出展开，即可扩大工作面积，操作十分方便，使用灵活。固定舱和伸缩舱的多个侧壁上的异型观察窗，可保证方舱视野开阔，满足其在特定环境下的使用需求。
多功能扩展

[发明专利]基于图神经网络的影像检查互认的评估方法和系统-CN202210478339.7在审
发明人：胡利荣;尤堃;张跃华;伍华樑 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及智慧医疗管理技术，公开了基于图神经网络的影像检查互认的评估方法和系统，其包括，编码特征信息的获取；互认特征编码的分类，对于互认特征编码依据影像检查类型进行分类，影像检查类型包括DX、CT、CTA、MR、MRA；建立单个影像检查类型的互认评估模型，互认评估模型的具体结构为图神经网络，并通过互认特征编码和互认专家标注进行互认评估模型的训练；评估系数的获取，将互认特征编码输入训练后的互认评估模型，然后通过sigmoid获得评估系数pi。本发明通过影像质量、诊断报告建议多方面因素，采用模式识别方式评估互认系数；其对于医疗机构能够快速、客观地评估放射检查的质量。
基于神经网络影像检查评估方法系统

[发明专利]基于深度学习的眼底荧光造影图像渗漏点检测方法-CN202010125033.4有效
发明人：叶娟;金凯;陈梦露;吴健;尤堃;徐宇峰;陆逸飞 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的眼底荧光造影图像渗漏点检测方法。采集眼底荧光造影图像，构建数据集并预处理，进行盘区域和渗漏点轮廓线标注，使用水漫填充法二值转换；对二值分割图像进行遍历处理，分割成子图，组成特征集；构建两个U型神经网络；采用特征集和渗漏点轮廓线输入第一U型神经网络训练；采用原始图像和视盘区域、黄斑区域输入第二U型神经网络训练；针对待测的眼底荧光造影图像处理预测，取分类概率大于预设渗漏阈值的像素点组成作为渗漏点，并输出视盘区域和黄斑区域；时序前后造影图配准，判断假渗漏点剔除。本发明使用深度卷积神经网络对渗漏点进行语义分割，排除错误的渗漏点，具有更高的准确率和可靠度。
基于深度学习眼底荧光造影图像渗漏检测方法

[发明专利]基于多模态图编码的传染病风险评估方法和系统-CN202111609779.3在审
发明人：胡利荣;尤堃;张跃华 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明涉及医学影像处理技术，公开了基于多模态图编码的传染病风险评估方法和系统，基于多模态图编码的传染病风险评估方法，应用于PACS系统中，其方法包括：对于输入的影像数据进行影像特征的提取，依据影像特征确定影像样本类别；将文本特征与影像特征拼接，降维并通过两层图神经网络输出获得拼接图编码，拼接图编码输入至kmeans聚类模型中，确定检查样本的类别；聚类后，将各类别当日新增样本数输入至预警模型从而确定其置信度；将获得的置信度与设置的阈值比较，从而确定其风险系数。本发明采用图神经网络来转换单纯的模式识别特征为图编码，强调了相似样本间的联系，使得kmeans聚类的效果更准确，进而对风险的评估也更敏感。
基于多模态图编码传染病风险评估方法系统

[发明专利]基于多模态数据的医患风险评估方法-CN202111326328.9在审
发明人：胡利荣;尤堃;张跃华 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及智慧医院建设及管理技术，公开了基于多模态数据的医患风险评估方法，其包括医患关键词库、医患人员数据库和医患记录数据库；方法包括；采集诊间问诊过程中的语音信号和院内监控的视频信号；对采集的信号通过冲突评估模型提取医患特征；对提取的医患特征进行拼接；医患风险的评估，针对提取的医患特征对比医患关键词库、医患人员数据库和医患记录数据库中的医患等级，通过医患风险评估模型更新医患等级；依据医患等级进行医患人员数据库的更新。本发明基于视频追踪、语音识别及模态特征融合，综合多种风险因素评估院内人员可能造成的医患威胁，防患医患事故于未然。
基于多模态数据风险评估方法

[发明专利]基于图聚类的影像分类管理方法及系统-CN202111523720.2在审
发明人：胡利荣;尤堃;张跃华 -专利权人：浙江飞图影像科技有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明涉及智慧医院管理技术，公开了基于图聚类的影像分类管理方法及系统，基于图聚类的影像分类管理方法，其通过关系数据库的形式存储影像和报告数据；通过语义分析影像数据库的内容，并提取语义特征；将语义特征作为节点，语义特征间的相似度为边，建立无向图；依据建立的无向图，将无向图中的节点聚类成簇，从而完成影像的分类。本发明在PACS系统的基础上，利用相似度构建整个影像库中的无向图，表达所有检查间的关联，基于图聚类不用指定类别数量，且图也会自适应的变化，随着数据的增加，分类会自然演变，其对于影像的管理更为轻便，泛化性强，便于归纳整理。
基于图聚类影像分类管理方法系统

[实用新型]车载方舱电动顶盖-CN202121439163.1有效
发明人：李鸣;曹亮;蒋厅;尤堃 -专利权人：江苏捷诚车载电子信息工程有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： B60J7/057 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种车载方舱电动顶盖，包括顶盖、导轨装置、顶盖移动驱动装置和锁销机构，导轨装置为滚动直线导轨，工字型导轨分别固定在车载方舱的舱顶纵向两侧，工字型导轨一端分别与舱顶窗口的纵向边相邻，数块滑块开口朝下地分别间隔固定在型材框架的纵向两侧边下。顶盖移动驱动装置的电机减速机组合固定在舱顶窗口一角外的舱顶上，齿轮固定在电机减速机组合的输出轴上；齿条固定在型材框架纵向中部上，齿轮上缘与齿条下缘啮合。锁销机构设置在舱顶窗口另一角外的方舱舱顶上及顶盖一角上。本实用新型结构紧凑、便于安装、启闭速度快、传动效率高和制造成本低。
车载电动顶盖

[发明专利]车载方舱电动顶盖-CN202110716916.7在审
发明人：李鸣;曹亮;蒋厅;尤堃 -专利权人：江苏捷诚车载电子信息工程有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： B60J7/057 文献下载
摘要：本发明公开了一种车载方舱电动顶盖，包括顶盖、导轨装置、顶盖移动驱动装置和锁销机构，导轨装置为滚动直线导轨，工字型导轨分别固定在车载方舱的舱顶纵向两侧，工字型导轨一端分别与舱顶窗口的纵向边相邻，数块滑块开口朝下地分别间隔固定在型材框架的纵向两侧边下。顶盖移动驱动装置的电机减速机组合固定在舱顶窗口一角外的舱顶上，齿轮固定在电机减速机组合的输出轴上；齿条固定在型材框架纵向中部上，齿轮上缘与齿条下缘啮合。锁销机构设置在舱顶窗口另一角外的方舱舱顶上及顶盖一角上。本发明结构紧凑、便于安装、启闭速度快、传动效率高和制造成本低。
车载电动顶盖

[发明专利]基于深度学习的眼睑拓扑形态特征的提取方法-CN202110036779.2在审
发明人：叶娟;曹静;楼丽霞;尤堃 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的眼睑拓扑形态特征的提取方法。具体为：采集正常人的电子数码照片，对电子数码照片进行处理后构建ROI图像训练集，将ROI图像训练集输入待训练的卷积神经网络中得到训练好的卷积神经网络；对待测的电子数码照片使用面部识别方法定位眼部感兴趣区域位置(ROI)，获得待测的ROI区域图像，将待测的ROI区域图像输入训练后的卷积神经网络输出带有眼睑轮廓线和角膜轮廓线图像，确定待测的电子数码照片的圆形比例尺、瞳孔中心，提取单眼的眼睑拓扑形态特征。本发明使用卷积神经网络对眼睑及角膜结构进行分割，并使用MeanShift聚类确定瞳孔中心后进行眼睑相关结构参数自动化计算，获得与手动测量相当的准确度。
基于深度学习眼睑拓扑形态特征提取方法

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