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[发明专利]用于推荐安全治疗方案的离线强化学习方法及装置-CN202310919097.5在审
发明人：宋红;翁旭涛;林毓聪;杨健;艾丹妮;范敬凡;付天宇;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：用于推荐安全治疗方案的离线强化学习方法及装置，能够提高强化学习模型在推荐治疗方案时的性能与安全性，扩展强化学习模型对于评估数据的分布范围，减缓分布外样本与过高估计带来的不利影响。方法包括：(1)读入所需数据集，进行划分；(2)进行数据前处理，得到降维后的隐空间变量；(3)完成状态、动作、奖励值的强化学习基础数据构成并存储；(4)构建用于异常检测的监督学习模型基础；(5)构建用于异常检测的最近邻分类层，最近邻损失函数；(6)以上述异常检测监督模型预测的复发风险以及分布外样本检测情况动态加权原始奖励值；(7)构建并训练用于推荐治疗方案的动作‑评估离线强化学习模型；(8)得到最优治疗方案。
用于推荐安全治疗方案离线强化学习方法装置

[发明专利]超声与CT双模态影像显影的靶环样穿刺体模制作方法-CN202310934154.7在审
发明人：梁萍;肖帆;董立男;杜乔伟;王岩;艾丹妮 -专利权人：中国人民解放军总医院第五医学中心
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G09B23/28 文献下载
摘要：超声与CT双模态影像显影的靶环样穿刺体模制作方法，包括：(1)选取市面上常见的原材料及器材；(2)使用琼脂粉、高纯铅粉、山梨酸钾熬制不同浓度配比、含铅与否的琼脂混合液M1、M2；(3)使用自制3D球体铸型打印模具交替浇筑琼脂混合液M1和琼脂混合液M2，最后在球心放置金属小球，制作成靶环状琼脂小球；(4)使用琼脂混合液M2在塑料软管铸型模拟管道结构；(5)在塑料容器中，使用琼脂混合液M1浇筑整个穿刺体模；(6)超声和CT检查对同一批次产品进行抽样质检；(7)使用山梨酸钾纯净水浸泡体模、塑封材料封口或保鲜膜、塑料容器盖盖后放入冰箱冷藏。
超声 ct 双模影像显影靶环样穿刺制作方法

[发明专利]一种增强2D/3D图像融合中深度感知的可视化方法及装置-CN202010183820.4有效
发明人：杨健;艾丹妮;范敬凡;杨洋;王涌天 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：一种增强2D/3D图像融合中深度感知的可视化方法及装置，可以增强2D/3D图像融合显示中的深度感知，使观察者更易感知和理解三维结构，能够用于B型主动脉夹层精准腔内修复手术导航系统中的术前规划以及交互式导航模块，为导航系统提供重要而准确的可视化信息。方法包括：(1)获取三维数据场；(2)对数据进行预处理；(3)对数据进行分类；(4)将深度颜色编码作用于采样点的颜色信息；(5)将边缘轮廓增强作用于采样点透明度信息；(6)通过图像合成得到最后渲染图像的颜色。
一种增强图像融合深度感知可视化方法装置

[发明专利]基于血管3D/2D匹配的3D导丝跟踪方法及装置-CN202010550016.5有效
发明人： 艾丹妮;杨健;范敬凡;郭帅;王涌天 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：基于血管3D/2D匹配的3D导丝跟踪方法及装置，方法包括：血管拓扑的构建：针对3D血管，从术前CTA图像中识别出血管、构建血管表面模型并进行中心线的提取；通过深度学习的方法对2D血管分割来提取中心线；构建血管图模型分别描述2D和3D血管的结构；构建约束关系，找到3D和2D之间所有可能的匹配，通过最大化匹配分数找到最优匹配结果；采用深度学习对2D X射线图像中的导丝尖端分割，模型采用U‑Net作为基础结构，网络输入是x射线图像，输出是像素值为0到1的概率图，越接近1表示该像素是导丝尖端的概率越大；构建导丝尖端与2D血管树的对应关系，将2D导丝尖端反投影到3D血管空间中，实现3D导丝尖端的位姿估计。
基于血管匹配跟踪方法装置

[发明专利]基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法及装置-CN202010022660.5有效
发明人：杨健;艾丹妮;范敬凡;朱建军;王涌天 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于蒙特卡洛树搜索的血管3D/2D配准方法及装置，3D图像和2D图像的血管图匹配精确度高。方法包括：(1)利用3D和2D血管拓扑一致性来实现血管图匹配，将3D和2D血管图的匹配表示为顶点对的集合和边对的集合；(2)将血管匹配过程看作求解3D和2D血管点的稠密匹配，先估计顶点之间的稀疏匹配，再匹配连接两个顶点之间的边，从而得到两个血管图的稠密匹配；(3)根据血管边匹配可分解为连续状态的特性，构建一个搜索树；(4)在搜索树的每个节点上，使用一个封闭解来计算配准结果，设计一个评价分数；(5)使用MCTS的变种用于遍历该搜索树，评价分数作为树中每个节点的奖励值，MCTS目标是在搜索树空间中找到最具有最高奖励的节点。
基于蒙特卡洛树搜索血管方法装置

[发明专利]基于分箱多尺度模糊的电子病历信息数据筛选方法及装置-CN202310082764.9在审
发明人：宋红;翁旭涛;林毓聪;杨健;范敬凡;肖德强;艾丹妮 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：基于分箱多尺度模糊的电子病历信息数据筛选方法与装置，提高电子病历挖掘中数据的利用率，降低标注成本，减缓噪音数据带来的不利影响。方法包括：读入需要被标注的数据集，并置于未标注池；基于分箱方法多尺度模糊未标注池中的数据，得到模糊数据；计算分布密度，标注分布密度最大的规定个初始样本，置于标注池；开始主动学习循环：采用标注池中全部数据训练临床预测模型；计算未标注池中样本的不确定性度量；计算未标注池中样本的多样性度量；基于上述不确定性度量与多样性度量进行加权，得到样本的信息度量；基于未标注池中样本的信息度量进行排序，选取最大的规定个样本进行标注并置于标注池；返回主动学习循环起点直到完成预定迭代条件。
基于分箱多尺度模糊电子病历信息数据筛选方法装置

[发明专利]违禁品的检测方法及装置-CN202110266096.6有效
发明人：宋红;杨健;艾丹妮;范敬凡;魏一凡 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：违禁品的检测方法与装置，解决了X射线图像中物体互相遮挡、背景杂乱、小物体难以检测的问题。方法包括：(1)对包含违禁物品的X射线图像进行图像随机翻转、归一化的预处理，并将预处理后的数据加载到卷积神经网络模型中；(2)利用卷积神经网络对输入的X射线图像进行特征的提取、融合与增强；(3)对经过处理后得到的特征金字塔每层的特征图，通过两个并行分支的子网络分别计算其中含有违禁物品的类别与位置信息；(4)利用Soft‑NMS算法去除冗余的候选检测框，并对结果进行输出，标出违禁物品具体的类别与位置。
违禁品检测方法装置

[发明专利]冠脉Leiden分数计算及风险分级的方法和系统-CN202310316414.4在审
发明人： 艾丹妮;韩涛;范敬凡;杨健;宋红;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：冠脉Leiden分数计算及风险分级的方法和系统，能够自动计算冠脉Lei den分数，并根据Leiden分数对冠心病风险进行分级，实现冠心病风险评估，提高冠心病的诊断准确率。方法包括：(1)从输入的冠脉CTA图像中分割三维冠脉血管结构；(2)在已提取三维冠脉血管结构的基础上，识别斑块的位置和类型；(3)从输入的冠脉XRA图像中分割二维冠脉血管结构；(4)从输入的冠脉XRA中检测狭窄；(5)进行狭窄程度分级；(6)对冠脉CT A上的斑块和XRA上的狭窄匹配，得到冠脉病变的位置、狭窄程度和斑块类型；(7)根据Leiden评分准则和风险分级标准，自动计算Leiden分数和判断冠心病风险级别。
冠脉 leiden 分数计算风险分级方法系统

[发明专利]支气管镜定位方法及装置-CN202310101476.3在审
发明人： 艾丹妮;臧刘庚;杨健;范敬凡;宋红;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：支气管镜定位方法及装置，能够避免纹理变化的影响，不需要手动初始化的定位，在定位中断后可以自动恢复定位。包括：(1)通过增减欧拉角控制相机运动方向的虚拟相机，设置跟随虚拟支气管镜运动的锥形光源，光源的光谱和照射范围根据真实条件调节，用真实内窥镜图形制作纹理贴图；(2)虚拟内窥镜以30fps记录彩色图像及对应深度图和支气管镜位姿；用虚拟支气管镜从重建3D模型中获取相对应彩色图像、深度图像和位姿数据，将得到数据划分到对应子区域中生成虚拟图像集；(3)使用正反例对比方式训练图像描述符提取网络，通过描述符检索实现支气管镜的子区域定位；(4)利用生成网络估计图像的深度信息，基于深度信息获取支气管镜的位姿。
支气管定位方法装置

[发明专利]全局和局部特征同时提取与融合的多器官分割方法及装置-CN202310059116.1在审
发明人：林毓聪;李宗雨;艾丹妮;杨健;梁萍;范敬凡;肖德强 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：全局和局部特征同时提取与融合的多器官分割方法及装置，能够提高特征提取能力，缓解不同编码器特征间的差异性，保证解码器输入特征的一致性，实现更加精确的多器官分割。包括：(1)对CT图像预处理；(2)设计卷积神经网络CNN和Transformer并行编码器结构，同时使用CNN和Transformer编码器分别提取图像局部特征和全局特征；并行编码器包括CNN和Transformer编码器各一个，CNN编码器采用连续三维卷积块，Transformer编码器为连续三维Swin Transformer块，编码器各个阶段间均通过跨度为2的卷积实现降采样；(3)进行特征交换、特征一致性损失评估、特征融合。
全局局部特征同时提取融合器官分割方法装置

[发明专利]基于呼吸弹性校正的X射线图像实时增强显示方法及装置-CN202310087704.6在审
发明人：肖德强;杨硕;杨健;艾丹妮;林毓聪;范敬凡;宋红 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于呼吸弹性校正的X射线图像实时增强显示方法及装置，为医生提供真实的血管变形显示，保证术中实时动态覆盖显示，丰富X射线图像信息以给予医生更好的操作指导，提升医生对于穿刺针当前姿态及位于血管中位置的掌握性，以便精准进行穿刺操作。包括：在进行三维血管与二维穿刺针的配准过程中，通过自适应特征点采样，在三维血管树及二维穿刺针点集中优先提取根节点及高曲率点，提升配准精度；通过人工智能网络由术中序列影像中提取患者呼吸信号，并作为运动先验信息将术前血管动态投影至每一帧X射线图像上；基于流行正则化将血管投影弹性配准至术中穿刺针，为医生提供真实的血管变形显示，并通过快速鲁棒的算法优化保证术中实时动态覆盖显示。
基于呼吸弹性校正射线图像实时增强显示方法装置

[发明专利]一种基于空间注册的增强现实虚实融合方法及装置-CN202010085281.0有效
发明人：杨健;邵龙;艾丹妮;范敬凡;王涌天 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：一种基于空间注册的增强现实虚实融合方法及装置，不需要每次特制外接导板，精度和效率大大提高。方法包括：获取影像数据；分割和三维重建，在模型空间中建立三维虚拟模型；将图片跟踪标志物放置于患者附近；在NDI空间采集图片标志物的5个特征点，并记录；在NDI空间通过划取点操作采集真实患者表面的点云数据；对虚实两个空间的图片标志物和患者器官进行双向配准，求取虚拟目标的旋转变换矩阵；在NDI空间采集图片标志物的5个特征点和真实目标的n个特征点，在Unity空间选取虚拟目标表面的n个对应特征点；进行双向配准，求取虚拟目标的旋转变换矩阵；将求解的偏移量和旋转角应用于Unity空间的虚拟目标，使虚拟目标转换至真实目标的位置。
一种基于空间注册增强现实虚实融合方法装置

[发明专利]X光造影图像血管中心线提取方法及装置-CN202010497418.3有效
发明人：杨健;艾丹妮;王涌天;王雅晨 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/66 文献下载
摘要：X光造影图像血管中心线提取方法及装置，能够提升中心线的连通性和完整性，促进血管结构的准确性，减轻大量背景像素带来的不平衡问题，处理任务内和任务之间长距离信息依赖，促进网络学习。方法包括：(1)将X光造影图像血管中心线提取转化为距离变换回归问题，并提出基于中心线的尺度自适应距离变换CDT；(2)结合血管方向任务的学习，引入对血管连通性和完整性的约束，设计多任务注意力融合网络，联合学习CDT和血管方向；(3)将CDT和血管方向经非极大值抑制算法NMS，沿血管方向垂线在距离变换图中寻找极大值，作为X光造影图像血管中心线。
造影图像血管中心线提取方法装置

[发明专利]手术导航中投影仪空间位置和内外参标定方法、装置-CN202110253008.9有效
发明人： 艾丹妮;邵龙;王涌天;丁乐乐 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：手术导航中投影仪空间位置和内外参标定方法、装置，能够同时标定得到投影仪、相机‑投影仪系统与投影仪空间位置的参数，标定精度高，操作简便，有效降低了投影仪标定的复杂度，在各个领域均有可观的应用前景。方法包括：(1)对相机进行标定，获取相机的内外参数、畸变参数，以及与光学跟踪仪、光学跟踪标志物之间的转换矩阵；(2)对棋盘格进行标定，以获取棋盘格角点在棋盘格物理坐标系、世界坐标系、跟踪标志物坐标系下的对应关系，从而构建投影平面；(3)投影仪将棋盘格投射在投影平面上，由相机拍摄并构建相机光线获得投影棋盘格角点的世界坐标，进行投影仪标定。
手术导航投影仪空间位置内外标定方法装置

[发明专利]多尺度阶梯重构的二维扁平数据自监督学习方法及装置-CN202310102441.1在审
发明人：宋红;翁旭涛;林毓聪;杨健;范敬凡;肖德强;艾丹妮 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：多尺度阶梯重构的二维扁平数据自监督学习方法及装置，能提高后续数据挖掘中数据信息的利用率，减缓噪音数据、数据异构以及数据纠缠带来的不利影响。包括：读入需要表征学习的数据集；基于分箱方法在多尺度下得到多尺度的模糊数据；按照尺度排序得到多尺度模糊阶梯数据序列；构建包含编码器与解码器的自编码模型，编码器以原始数据为输入生成隐向量，解码器以隐向量为输入生成趋近原始数据的重构数据；以较大尺度，即破坏较严重的数据为输入，通过自编码模型重构较小尺度的数据，其较小尺度的数据为破坏次严重的数据；计算重构误差并作为目标函数，最小化目标函数，以反向传播的方式更新模型参数；以此往复；完成自监督学习的训练，得到编码器。
尺度阶梯二维扁平数据监督学习方法装置

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