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]改进的微导管路径生成方法、塑形方法、设备和存储介质-CN202111663880.7有效
  • 单晔杰;冷晓畅;向建平 - 杭州脉流科技有限公司
  • 2021-12-31 - 2023-05-30 - A61B34/10
  • 本申请涉及一种改进的微导管路径生成方法、塑形方法、设备和存储介质,微导管路径生成方法:获取颅内血管模型,生成中心线,确定中心线的近端起始点,从近端起始点朝向远端动脉瘤依次生成若干单元段,单元段包括依次连接的直线段和弯曲段,各单元段依次连接形成微导管路径的至少一部分;生成方式包括:获得直线段起点和斜率,从直线段起点沿斜率不断延伸,直至与血管内壁相接触、获得接触点;接触点为弯曲段起点,在中心线上选择与接触点距离最近的最近点,获得由最近点指向接触点的偏移向量;根据偏移向量,对最近点及其在中心线上的后续点进行偏移,直到找到在偏移后不超出血管壁的临界点,临界点为弯曲段终点。
  • 改进导管路径生成方法设备存储介质
  • [发明专利]一种针对糖尿病预测的眼底图像的处理方法和系统-CN202111516971.8在审
  • 张冀聪;李彩 - 北京航空航天大学
  • 2021-12-07 - 2023-06-23 - G06T7/00
  • 一种针对糖尿病预测的眼底图像的处理方法和系统,包括步骤:步骤S100,对原始眼底血管图像进行预处理;步骤S200,识别眼底血管图像中的血管信息,并转换为眼底血管的坐标和形态数据进行存储;其具体包括:步骤S210,提取眼底的动静脉血管中心线;步骤S220,识别眼底血管关键点;步骤S230,对识别出的眼底血管断点进行连接;在属于同一眼底血管的两个血管断点之间使用直角折线方式进行连接。步骤S240,对眼底血管中心线坐标、眼底血管分叉关系进行存储;步骤S300,根据眼底血管坐标和形态数据提取眼底血管特征。该方法还可包括:步骤S400,通过元分类器模型对步骤S300中提取的眼底血管特征进行处理,以进行糖尿病的早期筛查或预测,能够大幅提升预测准确性。
  • 一种针对糖尿病预测眼底图像处理方法系统
  • [发明专利]肝脏动脉血管模型处理方法、装置及服务器-CN202310220243.5在审
  • 尹新立;陈嘉健;王洋洋;陈晓坤 - 珠海赛纳数字医疗技术有限公司
  • 2023-03-07 - 2023-05-12 - G06T17/00
  • 本申请提供一种肝脏动脉血管模型处理方法、装置及服务器,涉及医学图像处理技术,该方法包括:获取肝脏血管模型重建请求;肝脏血管模型重建请求包括肝脏血管数据标识;根据肝脏血管模型重建请求,确定与肝脏血管数据标识对应的肝脏血管数据,肝脏血管数据包括第一肝动脉模型、模拟肝动脉血管树及第一中心线。根据第一肝动脉模型、模拟肝动脉血管树及第一中心线,确定第二肝动脉模型。基于第一肝动脉模型和第二肝动脉模型,确定目标肝脏动脉血管模型;目标肝脏动脉血管模型对应的肝动脉的分级大于等于第二肝动脉对应的肝动脉的分级。本申请的方法,可以得到与级别较高的肝动脉对应的目标肝脏动脉血管模型,以便于确定肝脏动脉血管信息和模拟计算。
  • 肝脏动脉血管模型处理方法装置服务器
  • [发明专利]基于多特征聚类的近红外皮下静脉分割方法-CN201410515436.4有效
  • 杨健;王涌天;刘越;宋宪政 - 北京理工大学
  • 2014-09-29 - 2017-12-15 - G06K9/34
  • 本发明设计了一种基于近红外成像的皮下静脉血管分割方法,能够实现静脉血管的多特征提取及自动聚类。首先,采用NiBlack和形态学算法实现皮肤区域的分割及边缘镜像延拓;第二步,通过多尺度IUWT和海森矩阵分析得到血管相似性图像、血管方向图、血管尺度图及初分割血管;第三步,利用初分割血管血管方向图提取并修补血管分支中心线,采用分段样条拟合的方法修正分支中心线的位置和方向;第四步,基于血管分支方向计算原图到分支轮廓图像的坐标映射关系,在将IUWT增强图像和血管相似度图像分别映射到轮廓图像空间后,提取归一化的二阶高斯特征和血管相似度特征;第五步,利用得到的血管特征采用K‑means算法将轮廓图像聚类为皮肤、血管和模糊区域3类。
  • 基于特征红外皮下静脉分割方法

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