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1. 发明授权

CN113256609B 一种基于改进型Unet的CT图脑出血自动检测系统有权
公开(公告)号：CN113256609B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110674662.7
申请日：2021-06-18
申请人：四川大学 , 四川大学锦城学院
发明人：张韬 , 周正松 , 游潮 , 陈旭淼 , 王晓宇 , 王惠敏 , 李成 , 张皞宇
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于改进型Unet的CT图脑出血自动检测系统，包括图像预处理模块，用于获取脑部CT图像，并对脑部CT图像提取脑实质后进行裁剪和缩放处理；脑出血区域检测模块，采用改进的Unet网络对提取脑实质的脑部CT图像标记脑出血区域的位置；改进的Unet网络包括RCSP卷积模块、CBL4卷积模块、特征金字塔注意力机制模块、多尺度特征跳跃连接模块和输出模块；数据分析模块，用于估算出血总体积和生成颅脑出血区域三维成像。本发明实现脑出血自动检测和出血区域总体积估算与三维成像，有效地减少了人工分割的主观误差和医生的工作量，为临床决策提供了有效的数据支撑，并且实现了Unet来检测脑出血，利用了CT图像中的更多的上下文的语义信息，检测准确率更高。

2. 发明公开

CN113256609A 一种基于改进型Unet的CT图脑出血自动检测系统有权
公开(公告)号：CN113256609A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110674662.7
申请日：2021-06-18
申请人：四川大学 , 四川大学锦城学院
发明人：张韬 , 周正松 , 游潮 , 陈旭淼 , 王晓宇 , 王惠敏 , 李成 , 张皞宇
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于改进型Unet的CT图脑出血自动检测系统，包括图像预处理模块，用于获取脑部CT图像，并对脑部CT图像提取脑实质后进行裁剪和缩放处理；脑出血区域检测模块，采用改进的Unet网络对提取脑实质的脑部CT图像标记脑出血区域的位置；改进的Unet网络包括RCSP卷积模块、CBL4卷积模块、特征金字塔注意力机制模块、多尺度特征跳跃连接模块和输出模块；数据分析模块，用于估算出血总体积和生成颅脑出血区域三维成像。本发明实现脑出血自动检测和出血区域总体积估算与三维成像，有效地减少了人工分割的主观误差和医生的工作量，为临床决策提供了有效的数据支撑，并且实现了Unet来检测脑出血，利用了CT图像中的更多的上下文的语义信息，检测准确率更高。

3. 发明公开

CN112582048A 一种基于深度学习的放射治疗靶区自动勾画系统及方法无效
公开(公告)号：CN112582048A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202110224148.3
申请日：2021-03-01
申请人：四川大学
发明人：章毅 , 王晓宇 , 皮勇 , 陈兢 , 魏建安 , 赵杰袆 , 郭泉 , 张韬 , 陈怡 , 王淑敏 , 段宗浩 , 游潮
IPC分类号： G16H20/30 , G16H30/20 , G16H40/67
摘要：本发明涉及放射治疗靶区自动勾画技术领域，具体是一种基于深度学习的放射治疗靶区自动勾画系统及方法，用于解决对放射治疗靶区自动勾画的过程中对医师的资质要求高，耗时耗力的问题。包括管理客户端、逻辑服务端、转发服务端和模型服务端；所述管理客户端用于DCM数据的统计、查询、查看和系统用户与权限的管理；所述逻辑服务端用于定义前端主要数据的交互逻辑；所述转发服务端用于提供勾画系统与伽玛刀计划系统或本地PACS系统间DCM数据的转发服务；所述模型服务端用于提供医学数据诊断的模型算法服务，且模型服务端可为病例数据生成包含勾画结果的RTSS文件。本发明降低了医师学习成本、部署成本资质要求，同时节省了时间和劳动力。

4. 发明授权

CN112634273B 一种基于深度神经网络的脑转移瘤分割系统及其构建方法有权
公开(公告)号：CN112634273B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110261890.1
申请日：2021-03-10
申请人：四川大学
发明人：王晓宇 , 章毅 , 陈兢
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/40 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的脑转移瘤分割系统及其构建方法，涉及图像分割领域，包括数据预处理模块、模型构建模块及模型训练模块；所述数据预处理模块用于消除MRI图像数据中的无关因素，使用精确直方图匹配算法进行处理用于避免不同的来源数据间存在的差异，使用数据增广的方法来获取一个更加鲁棒的模型构建模块；所述模型构建模块用于通过设计的深度神经网络模型从输入MRI图像数据中提取抽象特征；模型训练模块用于在构建完深度神经网络模型后，对模型构建模块中构建的模型进行训练，找到一组合适的权值，使得深度神经网络模型对目标函数最小。相对于现有技术本发明提供了一种比较成熟的脑转移瘤靶区自动勾画系统。

5. 发明公开

CN112634273A 一种基于深度神经网络的脑转移瘤分割系统及其构建方法有权
公开(公告)号：CN112634273A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110261890.1
申请日：2021-03-10
申请人：四川大学
发明人：王晓宇 , 章毅 , 陈兢
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/40 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的脑转移瘤分割系统及其构建方法，涉及图像分割领域，包括数据预处理模块、模型构建模块及模型训练模块；所述数据预处理模块用于消除MRI图像数据中的无关因素，使用精确直方图匹配算法进行处理用于避免不同的来源数据间存在的差异，使用数据增广的方法来获取一个更加鲁棒的模型构建模块；所述模型构建模块用于通过设计的深度神经网络模型从输入MRI图像数据中提取抽象特征；模型训练模块用于在构建完深度神经网络模型后，对模型构建模块中构建的模型进行训练，找到一组合适的权值，使得深度神经网络模型对目标函数最小。相对于现有技术本发明提供了一种比较成熟的脑转移瘤靶区自动勾画系统。

6. 实用新型

CN207249892U 一种神经导航遥控器失效
公开(公告)号：CN207249892U
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201721182549.2
申请日：2017-09-12
申请人：四川大学华西医院
发明人：王晓宇
IPC分类号： G08C17/02 , G08C23/04 , A61B34/20
摘要：本实用新型公开一种神经导航遥控器，属于遥控技术领域，包括壳体，电路板，按键；所述电路板设置于所述壳体内；所述按键设置于所述壳体的外表面；所述电路板包括：按键处理模块，第一无线收发模块和第一控制处理器；所述按键的一端连接所述按键处理模块，所述按键的另一端接地；所述按键处理模块和第一无线收发模块均连接所述第一控制处理器；所述第一无线收发模块无线连接神经导航仪。本实用新型提供的神经导航遥控器，能够远距离遥控神经导航仪，方便主刀医生的手术操作。

7. 外观设计

CN306761037S 带脑CT出血区域分割的图形用户界面的电脑有权
公开(公告)号：CN306761037S
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202130447657.3
申请日：2021-07-15
申请人：四川大学锦城学院 , 四川大学
设计人：周正松 , 张韬 , 游潮 , 王晓宇 , 陈旭淼 , 胡琳 , 张皞宇 , 袁剑飞 , 龚玉婷
摘要： 1.本外观设计产品的名称：带脑CT出血区域分割的图形用户界面的电脑。
2.本外观设计产品的用途：用于显示界面、运行程序及通讯。
3.本外观设计产品的设计要点：在于图形用户界面的界面内容。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.电脑为惯常设计，省略其他视图。
6.图形用户界面的用途：通过人机交互方式导入本地原图、原图对应标记图、本地待预测原图、待预测原图对应标记图进行模型训练和模型预测，模型训练用于训练识别与分割CT脑出血区域的神经网络模型；模型预测用于生成待预测数据的识别与分割结果，计算模型预测结果与医生标记结果的评价指标。
7.图形用户界面的变化状态说明：主视图为图形用户的主界面，单击主视图界面中部的“模型选择”下拉箭头显示变化状态图1的图形界面；单击主视图界面左上方的“模型预测”显示变化状态图2的图形界面；使用状态参考图1为主视图导入数据后显示的图形界面；使用状态参考图2为变化状态图2导入数据后显示的图形界面。

8. 外观设计

CN306730608S 带有脑CT出血分析图形用户界面的电脑有权
公开(公告)号：CN306730608S
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202130391819.6
申请日：2021-06-24
申请人：四川大学 , 四川大学锦城学院
设计人：张韬 , 周正松 , 游潮 , 王晓宇 , 张皞宇 , 钟杨 , 朱文辉 , 陈旭淼 , 樊俊杰 , 冉梦雪
摘要： 1.本外观设计产品的名称：带有脑CT出血分析图形用户界面的电脑。
2.本外观设计产品的用途：显示界面、运行程序及通讯。
3.本外观设计产品的设计要点：在于图形用户界面的界面内容。
4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
5.电脑为惯常设计，省略其他视图。
6.图形用户界面的用途：通过人机交互方式将原始脑CT图像导入，并对脑出血区域进行识别。
7.图形用户界面的人机交互方式：主视图中单击“选择图像”导入原始脑CT图像，单击“图像预处理”将疑似出血区域的中心点进行标记，单击“选点”更新种子点、出血区域数、图片顺序并通过“种子点”的下拉箭头选择种子点，再通过“出血区域数”的下拉箭头选择相应出血数，单击“出血切割”进行出血区域切割，单击“图像暂存”进行图像暂存，下一次选择其他种子点进行区域生长的区域叠加到上一次识别的区域上；选择“图片顺序”的下拉箭头进行信息保存设定，单击“保存当前结果”对图像分割结果保存；在“像素间距”和“CT图厚度”的显示框内填写像素间距数据和CT图像厚度数据，然后单击“计算体积”计算并将计算结果显示在“当前体积”和“总体积”的显示框内；单击“清除组数据”进行数据清除，单击“退出系统”退出系统。

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