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  • 本申请涉及医疗技术领域,特别涉及一种超声设备及图像处理方法。本申请实施例中根据超声探头接收的由检测部位反射的超声回波信号生成检测部位的超声图像;通过分割网络包含的多层分割单元中的编码器,分别对超声图像进行特征提取;通过多层分割单元中的解码器...
  • 本申请公开了一种协同听诊方法、系统、设备以及存储介质,涉及智慧医疗和辅助诊断技术领域,包括:由AI听诊医生端接收用户通过图像用户界面输入的操控指令,并将该操控指令发送至就诊端;就诊端基于该指令采集听诊区的声振数据,并将采集到的声振数据发送至...
  • 本发明提供一种测量CT影像层厚的方法及系统,属于放射诊疗设备技术领域。本发明直接进行CT层厚测量,规避了间接测量法中的反推模型误差,测量结果更精确;同时测量得到摆位误差并对测量结果进行修正,消除摆位误差的影响,解决了间接测量法中无法测量、修...
  • 本发明公开了一种CT探测器模组结构及定位装配方法,包括:探测器模块单元;印制基准板,设置有至少两个第一定位部,印制基准板具有分别位于正面和背面的第一装配侧和第二装配侧;定位件,设置有至少两个第二定位部;探测器模块单元设于第一装配侧并以第一定...
  • 本申请涉及一种摆位方法、系统、计算机设备和存储介质。基于预设的轴位协议生成规划路径,控制关节摆位结构、成像摆位结构和球管中的至少一个基于规划路径运动以完成摆位;轴位协议包括成像摆位结构上的成像设备与球管之间的第一相对位姿关系以及关节摆位结构...
  • 本申请公开了一种基于对比剂到达时间预测个体化启动CT血管成像的方法,涉及医学影像学技术领域,该方法根据目标个体的个体生理特征和CT胸部平扫图像提取用于表征目标个体的血流动力特性的多模态特征向量,然后利用预先基于神经网络训练得到的对比剂到达时...
  • 本发明属于阻生尖牙萌出路径预测的技术领域,特别涉及一种阻生尖牙萌发路径的确定方法、装置、设备、介质和程序产品。一种阻生尖牙萌发路径的确定方法,包括:获取患者口腔的历史CBCT图像;根据所述历史CBCT图像确定阻生尖牙的发育轨迹;根据所述历史...
  • 本发明实施方式公开了X射线摄影方法、装置、控制主机、存储介质和程序产品。方法包括:获取摄影目标的三维表面信息;将所述三维表面信息输入已训练的生成模型,所述生成模型适于基于所述三维表面信息确定第一向量和第二向量,以及基于所述第一向量和所述第二...
  • 本发明涉及脑动脉瘤领域,尤其涉及指导脑动脉瘤术中临时阻断时长的电生理监测系统及方法,包括WR和PR,WR和PR根据时间T1、时间T2和时间T3计算而成,WR=(T2/T1)×100%,PR=[T3/(T1+T2)]×100%;当WR<100...
  • 本申请提供一种住院患者攻击行为的智能监测系统及方法,涉及智能医疗技术领域,系统包括:临床体征采集模块,配置用于实时获取患者的肢体电生理信号、体压分布信号,以及相关声学信号;临床行为决策模块包括体位自适应单元和跨模态验证单元:体位自适应单元配...
  • 本发明公开了一种基于脑电信号的情绪与疲劳一体化监测系统及方法,属于人机交互技术领域,包括:脑电信号采集模块、数据处理模块、情绪识别模块、疲劳检测模块及智能交互模块;其中,情绪识别模块内置有Pyramid SR‑CNN模型,用于对所述微分熵特...
  • 本发明公开了一种脑电信号分析方法,涉及脑电信号处理技术领域。该方法包括:采集并预处理多通道脑电信号;建立空间滤波器,从信号中分离并存储任务相关信号与任务无关信号;构建辅助分类器生成对抗网络,利用任务无关信号训练一个辅助分类器,用以判别生成器...
  • 本发明实施例提供了一种基于迁移学习的脑电情绪识别方法和相关装置,方法包括:获取受试者的原始EEG信号;将原始EEG信号输入至双域协同学习模型DDCL‑Net,得到受试者的脑电情绪识别结果,DDCL‑Net包括双分支迁移学习模块、融合模块和分...
  • 本发明公开了一种基于船舶驾驶员疲劳状态预测的船舶操作补偿方法、系统、设备及介质,该方法包括:实时获取船舶驾驶员的脑电图信号;对脑电图信号进行预处理,并进行特征提取,得到八个能量比特征;基于灰色关联分析,从八个能量比特征中筛选出与疲劳状态最相...
  • 基于小波包空间相干的微针刀治疗上肢痉挛疗效评估方法,包括如下步骤:S1、采集和预处理卒中后上肢痉挛被试者的脑电信号和肌电信号;S2、利用小波包变换对预处理后的脑电信号和肌电信号进行时间分解和频率分解,分别生成脑电时频子带信号和肌电时频子带信...
  • 本申请提供基于多模态信号融合的心电图检测方法,包括:通过传感器阵列采集心电图信号和加速度计信号,采用环境噪声过滤技术对采集的心电图信号和加速度计信号进行预处理,再对预处理后的信号进行动态幅度分析,得到时序状态划分的多模态序列;若跨模态关联度...
  • 本申请提供的一种基于多特征融合的房颤识别方法,在同一深度学习模型内部构建多个特征提取任务分支,将RR间期特征、P波特征和心电波形形态特征同步、并行提取,避免了多步骤处理造成的特征丢失与时序错配问题;模型在时域上捕捉RR间期不规则性,在形态域...
  • 本发明公开了一种基于离散小波变换与残差神经网络的心电去噪方法及系统,该方法包括:S1:获取心电信号数据,并对心电信号数据进行预处理,得到训练数据集和待处理数据集;S2:基于训练数据集,通过离散小波变换对心电信号进行初步去噪处理,并将处理后的...
  • 本申请涉及一种心电信号识别方法、装置和设备,其中方法包括:采用小波分解法将待识别心电信号分解为不同尺度的心电子信号;分别对不同尺度的心电子信号进行频域特征提取和时域特征提取,并将不同尺度的心电子信号对应的频域特征和时域特征进行特征融合处理,...
  • 本发明公开了一种融合Transformer和图神经网络的双流多标签心电异常分类系统,属于涉及医学信号处理领域。包括数据处理模块、动态图结构构建模块、深度神经网络模块、门控融合模块;数据处理模块用于读取心电信号数据的特征值和标签值,并对应打包...
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