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[发明专利]一种无监督超声心动图切面识别方法-CN202211249563.5有效
发明人：王浩;常瀛修;宿禹昌;裘玮晶 -专利权人：江苏瑞康成医疗科技有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督超声心动图切面识别方法，方法包括以下步骤：获取超声心动图不同切面图像作为数据集；对数据集每一批次图像随机变换获取两倍图像；每对图像编码为特征向量，特征向量经过全连接网络后的投影向量用于计算对比损失；利用每对向量与同批次其他向量计算相似度，利用softmax函数计算两个图像相似的概率；利用少部分有标签图像微调编码器的参数达到更高性能，将超声心动图切面图像输入到训练好的模型中得到分类结果和置信度。本发明无监督对比学习的方法不需要或者仅需要极少量人工参与，同时拥有与有监督网络类似的性能，大大减少超声心动图切面识别的工作量。
一种监督超声心动切面识别方法

[发明专利]一种智能抑郁识别方法及装置-CN202310017126.9在审
发明人：王浩;常瀛修;裘玮晶;宿禹昌 -专利权人：江苏瑞康成医疗科技有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及抑郁等级测量识别的技术领域，揭露了一种智能抑郁识别方法及装置，所述方法包括：采集患者的抑郁测量数据；对采集的抑郁测量数据进行可解释性特征提取；构建多维特征动态抑郁测量模型，对多维特征动态抑郁测量模型进行优化求解得到最优模型；将抑郁测量特征输入到最优多维特征动态抑郁测量模型中，模型输出抑郁测量概率，将该概率结果与预定的抑郁等级评定表进行比较，判断患者的抑郁等级。本发明利用BORUTA方法去除抑郁测量过程中的无关项目，所保留项目与患者抑郁测量结果具有较高的相关性，增强了多维特征动态抑郁测量模型测量结果的可解释性，并针对抑郁测量概率确定抑郁等级评定表，实现基于抑郁测量特征的抑郁等级确定。
一种智能抑郁识别方法装置

[发明专利]一种脑电分析精神类压力量化方法-CN202211359882.1在审
发明人：王浩;常瀛修;裘玮晶;宿禹昌;周玉莹 -专利权人：江苏瑞康成医疗科技有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明涉及精神类压力量化的技术领域，揭露了一种脑电分析精神类压力量化方法，所述方法包括：采集精神压力评估人员脑电信号，并对采集的脑电信号进行信号增强和噪音消除的预处理；构建精神类压力量化评估模型；利用二阶优化方法对进行精神类压力量化评估模型进行优化求解；根据求解得到的最优模型参数优化精神类压力量化评估模型，将预处理后的脑电信号输入到实例化的精神类压力量化评估模型中，模型输出精神压力级别。本发明采用信号放大电路以及线性滤波器对所采集的脑电信号进行有效且快速的信号增强和噪音消除处理，实现基于精神类压力量化评估模型的精神类压力量化评价，对不同精神压力级别的人员采取不同治疗措施。
一种分析精神压力量化方法

[发明专利]一种多模态医学影像快速检测方法-CN202211405553.6在审
发明人：王浩;时广轶;常瀛修;裘玮晶;宿禹昌 -专利权人：江苏瑞康成医疗科技有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及医学影像检测的技术领域，揭露了一种多模态医学影像快速检测方法，所述方法包括：构建医学影像多模态特征提取网络；构建医学影像深度融合网络；构建基于医学影像数据点变换策略的医学影像检测网络；确定医学影像检测多目标优化函数；将所构建医学影像多模态特征提取网络、医学影像深度融合网络以及医学影像检测网络依次进行拼接，得到医学影像检测模型，并基于医学影像检测多目标优化函数对模型参数进行求解，将待检测的医学影像输入到优化求解后的医学影像检测模型中，得到医学影像中的病变区域位置。本发明实现医学影像的多模态尺度特征提取，以及所提取特征在语义信息以及空间信息上的融合，提高医学影像中病变区域检测的准确性。
一种多模态医学影像快速检测方法

[发明专利]一种自适应医学影像快速配准方法-CN202211251951.7在审
发明人：王浩;常瀛修;裘玮晶;宿禹昌;周萍 -专利权人：江苏瑞康成医疗科技有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明涉及医学影像配准的技术领域，揭露了一种自适应医学影像快速配准方法，所述方法包括：构建医学影像基模型，基于医学影像基模型构建医学影像配准模型，所述医学影像配准模型的输入为待配准的两幅医学影像，输出为配准后的医学影像以及配准结果评价，并形成多目标医学影像配准目标函数；基于多目标医学影像配准目标函数，对构建的医学影像配准模型参数和医学影像基模型结构参数进行交替分层优化；根据求解得到的最优医学影像配准模型对待配准医学影像图像进行配准。本发明实现模型结构的自适应训练，通过保留提取医学影像特征更有效的有向边，实现模型结构的自适应调节，快速得到可用模型进行医学影像配准。
一种自适应医学影像快速方法

[发明专利]基于目标检测的高精度处理及神经网络硬件加速方法-CN202210571958.0在审
发明人：王浩;常瀛修;时广轶;裘玮晶 -专利权人：苏州鑫康成医疗科技有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学辅助诊断领域，公开了基于目标检测的高精度处理及神经网络硬件加速方法，获取超声心动图像；将超声心动图像采用改进的小波阈值函数去躁；将二维超声心动图输入ResNet神经网络模型实现高精度超声心动图切面分类，得到切面图像和分类标记；将切面图像输入YOLOv3混合精度模型，并根据分类标记从存储器中提取已训练好的目标检测模型参数送入该模型中，实现超声心动图各腔室和瓣膜的目标检测；重复上述步骤，直到完成超声心动图切面分类和腔室检测。本发明使用图像分类和目标检测的神经网络获得不同切面及切面内的腔室，使用神经网络进行硬件加速，使其检测结果更准确、速度更快。
基于目标检测高精度处理神经网络硬件加速方法

[发明专利]一种多切面三维重建及特征识别方法-CN202111010056.1在审
发明人：王浩;常瀛修;时广轶;裘玮晶 -专利权人：苏州鑫康成医疗科技有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了多切面三维重建方法，包括步骤：接收超声心动图；根据训练周期对超声心动图输入神经网络进行训练；当训练周期为1时，使用所述分类网络将输入的超声心动图匹配相应的初始3D模型；当训练周期模3余1时，输出三维模型重建所需的深度和反射率，使用重建模型和输入图像的第一三维重建损失优化更新神经网络A；当训练周期模3余2时，根据第二三维重建损失优化更新解码网络；当训练周期模3为0，输出视角、反射率和深度，根据第二三维重建损失优化更新神经网络；训练周期结束，输出三维模型。本发明能构建准确的三维模型，并将二维图像中检测出的目标框标注到三维模型图像中。
一种切面三维重建特征识别方法

[发明专利]基于FPGA的卷积神经网络IP核-CN201910038533.1有效
发明人： 常瀛修;廖立伟;曹健 -专利权人：北京大学软件与微电子学院;常瀛修;廖立伟;曹健;于敦山
申请日： 2019-01-16 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了基于FPGA的卷积神经网络IP核，其目的是在现场可编程逻辑阵列(FPGA)上实现卷积神经网络的运算加速。本发明根据卷积神经网络的基本模型，其具体架构包含卷积运算IP核、池化运算IP核、全连接运算IP核、冒泡法卷积层、冒泡法池化层、全连接层、特征图存储模块和参数存储模块。本发明各类IP核支持不同规模的卷积神经网络构建，根据所需的网络模型，实例化不同种类和数量的IP核。通过实例化IP核构建不同的神经网络层，充分利用FPGA的并行性实现卷积神经网络运算加速。通过Verilog HDL语言设计IP核实现不同FPGA移植。本发明极大提升卷积神经网络运算速度和效率，降低其处理功耗。
基于 fpga 卷积神经网络 ip

[发明专利]智能化疾病诊疗系统-CN202010958768.5在审
发明人：王浩;时广轶;常瀛修;裘玮晶 -专利权人：江苏瑞康成医疗科技有限公司
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能化疾病诊疗系统，包括医学工作站内两台以上的医学检查仪器，与所述医学检查仪器通过数据传输方式连接的数据库系统，与数据库系统连接的诊断分析系统，与诊断分析系统连接的信息反馈系统；所述医学检查仪器对人体进行医学检查，采集人体的医学影像信息以及对应的医学诊疗信息，然后将采集的信息传输到数据库系统；数据库系统对收集的医学影像信息和对应的医学诊疗信息进行处理，利用人工智能模块建立多模态信息模型，构成模型数据库；诊断分析系统调用已存有的模型数据库对临床采集到的医学影像信息进行研判，通过信息反馈系统输出医学诊疗报告。通过人工智能研判输出多方位的诊疗结果，节省人工操作内容，更加准确和高效。
智能化疾病诊疗系统

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