本实用新型涉及分析仪技术领域，尤其是多模态重塑模拟五官分析仪，包括主体，消杀机构和支撑底座，所述主体的内部设有均匀分布的分析头，所述分析头固定连接所述主体，所述消杀机构固定连接所述主体，所述消杀机构的一侧设有紫外线灯，所述紫外线灯固定连接所述消杀机构，所述支撑底座位于所述主体的下方，所述支撑底座的上方设有调节底座，所述支撑底座的外部设有限位组件，所述限位组件贯穿活动连接所述调节底座，所述限位组件固定连接所述支撑底座；最终可以根据不同的被分析者进行调节分析仪的高度以及进行伸缩，从而使得扫描时更加方便快捷，同时能适应不同人对其进行扫描分析；最终能对分析仪使用后进行消杀，方便下一次的使用。
📄 2023216175852
📂 F16M11_04
👤 安徽喆安智能科技有限公司
📅 2023-06-26
本发明公开了一种基于医学影像的帕金森预测方法，属于医学图像处理技术领域，所述方法包括：获取待评估的MRI影像；对所述MRI影像进行预处理；将预处理后的MRI影像输入至预先构建好的人工智能分类预测模型中，得到预测结果，其中所述人工智能分类预测模型为改进的ResNet18网络模型。本发明将逐渐成熟的医学影像和深度学习进行结合，发挥人工智能的优势并将其应用于实际生活中，以残差网络为基础架构，根据帕金森病的医学影像特点对其进行改进，实现帕金森病的自动分类，准确度高。
📄 2023107514715
📂 G06V10_764
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
📅 2023-06-25
一种基于连续聚类框架的脑纤维快速聚类算法，包括以下步骤：1)建立纤维集群参数模型，包含纤维集群中心、密度、群内距离和纤维数量4个参数；2)读入一定数量的纤维，通过密度峰值搜索算法初始化参数模型；3)读入新的纤维，与由参数模型表示的纤维集群进行相似度距离计算，根据相似度距离大小将新纤维分配到集群或者置于缓存容器中；4)重复步骤2)，同时通过缓存容器阈值判断是否更新参数模型，直至所有纤维都经过分类处理；5)最后对所有参数模型进行密度峰值搜索聚类，结束脑纤维聚类过程。本发明通过参数模型表示纤维集群，以参数模型的形式代表集群中的所有纤维进行纤维相似度计算，最终对所有参数模型进行聚类。
📄 2018104857445
📂 G16H10_20
👤 浙江工业大学
📅 2018-05-21
一种在不平衡裂隙灯图像中白内障细粒度分类方法，包括：构建基于自注意力机制的白内障细粒度分类网络，将图片分为固定大小的补丁，经过一个补丁嵌入层后进入到多头自注意力中，从不同维度的空间中学习，以便更好地提取白内障的病理层面的特征；再聚焦损失根据样本大小动态修改其损失，以重新平衡不同类别的权重；对已有的数据类别根据其数据量进行合理的划分，构建包含多个白内障类别的细粒度的数据集，以供模型训练；采用多项指标对所提出的方法进行有效性验证。本发明还包括一种在不平衡裂隙灯图像中白内障细粒度分类系统。本发明能够输出白内障的具体类别和严重程度，是在数据量呈长尾分布时依旧能够得到较好的输出结果。
📄 2023101406990
📂 G06V10_764
👤 浙江工业大学
📅 2023-02-21
本发明公开了一种基于神经网络的脑积水影像学特征的检测方法及电子设备和存储介质，包括收集并标记正常压力脑积水患者的脑部影像数据，进行预处理；利用神经网络实现厚层脑部影像数据中脑室区域的分割，生成二值图像序列；通过薄层脑部影像数据训练一个用于插值的神经网络模型，不断调整参数直至最优；将厚层影像二值分割结果与原始厚层影像一起输入至训练好的插值网络中，输出经过插值处理后的二值分割图像；统计插值后二值分割图像中脑室部分的体素数目，结合影像扫描间距信息计算出脑室内腔的实际体积。本发明缩小了当扫描间距过大时通过分割图像计算脑室体积时的误差以获得精确的脑室体积数据，从而优化脑积水的计算机辅助诊断流程。
📄 2025104012010
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2025-04-01
一种基于多尺度特征提取的帕金森病大脑异常标注方法，包括以下步骤：步骤一：图像预处理；步骤二：拟合微结构属性；步骤三：全脑的白质纤维重构；步骤四：基于深度学习的白质束分割；步骤五：白质束微结构特征重采样；步骤六：白质异常特征预标记；步骤七：提取白质异常特征。本发明能够从多个尺度评估患者的白质微结构异常，实现对患者的异常特征更可靠的解释和提取，对于提前诊断帕金森病患者具有参考作用。
📄 2022106651265
📂 A61B5_055
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-13
本发明公开了一种基于空间位置引导的X光片桡骨远端骨折分类方法，首先将原始手腕部X光片通过目标检测模型，得到桡骨关节面检测结果，并对检测结果进行裁剪，得到桡骨关节面感兴趣区域；然后将桡骨关节面感兴趣区域输入至分割模型，得到关节面的分割结果；最后将桡骨关节面感兴趣区域和分割结果一起作为桡骨远端骨折分类模型的输入，得到骨折分类结果和骨折类别可视化结果图。本发明利用桡骨关节面分割结果作为位置信息引导分类网络的注意力，以及多编码模块的多种信息编码方式，使获得的信息更加全面，提高桡骨远端骨折的分类准确度，并且得到骨折类别可视化结果图。
📄 2021108504868
📂 G06V10_764
👤 浙江工业大学
📅 2021-07-27
一种基于细粒度图像分类的骨龄评估方法，包括：步骤1)左手手腕骨X光片图像的获取；步骤2)输入本发明中设计的基于细粒度分类的骨龄评估网络进行骨龄评估；步骤3)获得骨龄评估结果。本发明利用细粒度图像分类的方法对左手手腕骨X光片进行骨龄评估，设计并实现了一个基于细粒度图像分类的骨龄评估网络，在进行骨龄评估时，仅需输入待评估的X光片以及X光片对应的性别，即可得到评估骨龄值。对于输入的X光片，骨龄评估网络能够自适应地提取出其中包含最多特征信息的若干兴趣区域，利用这些兴趣区域的图像特征来进行精确地骨龄评估。该发明对0至18岁青少年的左手手腕骨X光片都能进行准确地骨龄评估，具有较大地应用价值。
📄 2022100390327
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2022-01-13
本发明公开了一种基于注意力机制的肺结节分类方法，其主要目标是对肺结节的良性恶性节点进行分类。本发明包括以下步骤：1、对数据集进行数据预处理；2、设计基于注意力机制的肺结节分类网络结构3、对最终的结果进行融合分类。本发明提出一种针对肺结节分类的模型，基于注意力机制提出的新方法。并且获得了目前在肺结节废了领域中的非常好的效果。本发明对低剂量的CT图，利用深度学习网络，通过融合注意力机制，进行肺结节的良性恶性节点的分类。对于计算机辅助诊断(CAD)系统，该算法嵌入到CAD中，可以起到辅助并增强放射科医师的工作的效果。
📄 2019102760134
📂 G06T7_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-04-08
本发明涉及医学影像分类技术领域，具体涉及一种基于机器学习的医学影像自动分类方法及系统，采集医学影像数据，并增强医学影像数据数量；对增强后的医学影像数据进行降维处理；对降维后的特征进行分类，获得医学影像数据类别。数据扩充使用基于量子干涉的生成对抗网络，通过多维度上的调制和控制来模拟真实医学影像的复杂模式和纹理，增加医学影像数据的数量和多样性，同时维持影像的细节质量。自适应调整降维强度，优化信息的保存。分类器使用基于动态惩罚项的分数阶神经网络，结合动态惩罚项和门控向量正则化技术，优化分类精度和模型的泛化能力。解决了现有技术的不足。
📄 2025103223546
📂 G06V10_764
👤 成都信息工程大学
📅 2025-03-19
本发明属于医疗设备领域，尤其是一种用于医学影像分析的医疗设备，针对现有的存放胶片时，需要一个一个存放，存放过程繁琐，同时某一个患者的胶片不能统一存放，在固定大小不同的胶片时，只能依靠人工手动调整夹具的位置，在观察多个胶片时，需要不断的更换胶片和观察环境的问题，现提出如下方案，其包括支撑机构，所述支撑机构包括矩形箱并用于支撑装置，保存机构，所述保存机构包括外壳、多个纵向通孔、横向通孔、观察口、第二滑槽和透明板，本发明中，通过设置多个滑动盒，可以对同一患者的多个胶片进行保存，同时可以转动第二限位块，调整底板的高度，使得胶片始终处于方便观察的高度，通过观察机构可以很好的观察胶片。
📄 2023111874643
📂 G02B27_02
👤 王智亮
📅 2023-09-14
本发明公开了一种肺结核判定方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该肺结核判定方法包括：获取待分类胸部X光片图像；按照预设的图像处理步骤，将待分类胸部X光片图像转换为待分类目标图像，其中，待分类目标图像的分辨率和维度与训练肺结核分类模型的目标图像样本相同；将待分类目标图像输入到肺结核分类模型中，得到预测概率，预测概率为预测肺结核为阳性的概率，当预测概率大于预设阈值时，判定与待分类目标图像对应的待分类胸部X光片图像存在肺结核。采用该肺结核判定方法能够在保证准确率较高的前提下，实现对肺结核的快速判定。
📄 2019108697736
📂 G06T7_00
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2019-09-16
柿子坊 · 知识产权运营
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