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发明专利:
1215
实用新型:
451
外观设计:
28
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1:
[发明]
用于使用不同类型的图像来生成导出的图像的方法和设备
申请号:
201480006111.1
公开号:CN104956398A 主分类号:
申请人:
因派克医药系统有限公司
申请日:2014.01.29 公开日:2015.09.30
发明人:
韩骁
摘要:本文中公开了用于将第一类型的第一图像转换为第二类型的导出的图像的技术。例如,可以计算第一图像的多个块和第一图谱图像的多个块之间的多个相似度指标,第一图谱图像是第一类型。然后,可以基于计算出的相似度指标计算权重因子。可以将这些权重因子应用于第二图谱图像的多个数据点,以计算导出的图像的多个数据点,使得导出的图像的至少多个数据点中的每10个是第二图谱图像的多个数据点的函数。这样的技术可以用于从MR图像的伪CT生成。
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2:
[发明]
用于学习增强的基于图谱的自动分割的方法和装置
申请号:
201480011383.0
公开号:CN105009171A 主分类号:
申请人:
因派克医药系统有限公司
申请日:2014.02.12 公开日:2015.10.28
发明人:
韩骁
摘要:本文公开了一种用于使用自动结构分类器来提高基于图谱的自动分割(ABAS)的准确度的技术,该分类器使用机器学习算法来训练。还公开了一种用于使用应用到机器学习算法的图谱数据来训练自动结构分类器的技术。
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3:
[发明]
依据基于解剖学界标的特征分割医学图像的系统和方法
申请号:
201580046996.2
公开号:CN107077736A 主分类号:G06T7/11(2017.01)I
申请人:
因派克医药系统有限公司
申请日:2015.08.20 公开日:2017.08.18
发明人:
韩骁
;
周燕
摘要:本公开涉及用于分割医学图像的系统、方法以及计算机可读存储介质。本公开的各实施例可以涉及一种用于分割医学图像的方法。所述方法可以通过执行多个计算机可执行指令的处理器设备来实现。所述方法可以包括从存储器接收图像,以及在所述图像内识别至少一个界标点。所述方法可以进一步包括在所述图像中选择图像点,以及确定所述图像点相对于所述至少一个界标点的至少一个特征。所述方法还可以包括:通过使用分类模型,基于所确定的至少一个特征,将所述图像点与解剖学结构相关联。
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4:
[发明]
用于自适应放射治疗的运动靶的三维定位
申请号:
201680013998.6
公开号:CN107530552A 主分类号:A61N5/10(2006.01)I
申请人:
医科达有限公司
申请日:2016.01.21 公开日:2018.01.02
发明人:
韩骁
;
周燕
摘要:本公开涉及用于分割医学图像的系统、方法以及计算机可读存储介质。本公开的实施例可以在三维(3D)体积中对靶进行定位。例如,图像采集装置可以提供包含靶的关注区域的3D医学图像。然后,处理器可以从3D图像中提取多个二维(2D)切片。处理器还可以为每个2D切片确定2D图像块,其中所述2D图像块对应于与所述靶相关联的2D切片的区域。处理器还可以将2D图像块转换到自适应滤波器模型以确定所述关注区域的位置。
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5:
[发明]
用于自适应放射治疗的三维定位和追踪
申请号:
201680014207.1
公开号:CN107567343A 主分类号:A61N5/10(2006.01)I
申请人:
医科达有限公司
申请日:2016.01.21 公开日:2018.01.09
发明人:
韩骁
;
周燕
摘要:本公开涉及用于分割医学图像的系统、方法以及计算机可读存储介质。本公开的实施例可以对经受图像引导放射治疗的患者中的移动三维(3D)靶进行定位和追踪。例如,可以接收用于患者中的关注区域的自适应滤波器模型,其中自适应滤波器模型基于待追踪的靶。图像采集装置可以获取患者中的关注区域的二维(2D)切片。接着,处理器可以将自适应滤波器模型应用于2D切片,并且自适应滤波器模型包括偏移值。处理器还可以基于自适应滤波器模型确定2D切片中靶的位置。处理器还可以基于偏移值估计靶的可能位置。接着,处理器可以重复上述步骤中的一个或多个以在对患者的图像引导放射治疗期间对移动靶进行追踪。
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6:
[发明]
在线学习增强的基于图谱的自动分割
申请号:
201780084724.0
公开号:CN110235175A 主分类号:G06T7/11
申请人:
医科达有限公司
申请日:2017.11.30 公开日:2019.09.13
发明人:
韩骁
摘要:公开了图像分割方法。该方法包括接收目标图像和多个图谱,每个图谱包括示出关注的结构和关联的结构描绘的图谱图像,图像获取设备由目标图像获取并且目标图像示出关注的结构。该方法还包括由图像处理器通过将相应的图谱配准到目标图像来计算映射图谱,并且由图像处理器基于映射图谱来确定目标图像的第一结构标记图。该方法还包括由图像处理器使用映射图谱的子集来训练结构分类器,并且由图像处理器通过将经训练的结构分类器应用于目标图像中的一个或更多个目标图像点来确定目标图像的第二结构标记图。该方法另外包括由图像处理器将第一标记图与第二标记图结合以生成表示关注的结构的第三标记图。
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7:
[发明]
一种配置支付流程、执行支付流程的方法、装置及设备
申请号:
201810309884.7
公开号:CN108764864A 主分类号:G06Q20/04(2012.01)I
申请人:
阿里巴巴集团控股有限公司
申请日:2018.04.09 公开日:2018.11.06
发明人:
韩骁
摘要:本说明书实施例公开了一种配置支付流程、执行支付流程的方法、装置及设备。在本说明实施例中,根据预设的支付流程中包含的各操作,确定各操作分别对应的状态,根据所述支付流程中包含的各操作之间的关联关系,确定各状态之间的转移关系,根据所述支付流程中每个操作对应的触发条件,确定各状态之间的转移条件,如此,就可以将所述支付流程抽象为有限状态机,可以通过所述有限状态机执行所述支付流程。
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8:
[发明]
使用对抗网络的图像合成
申请号:
201980025669.7
公开号:CN111971689A 主分类号:G06K9/62
申请人:
医科达有限公司
申请日:2019.04.08 公开日:2020.11.20
发明人:
韩骁
摘要:在本文中描述了一种不依赖于配对的成像信息的统计学习技术。该技术可以是计算机实现的,并且可以用于训练统计学习模型以执行图像合成,例如,以支持放射疗法治疗计划。在示例中,经训练的统计学习模型可以包括被建立为生成器卷积网络的卷积神经网络,并且可以至少部分地使用被建立为判别器卷积网络的单独的卷积神经网络来训练生成器。生成器卷积网络和判别器卷积网络可以形成对抗网络架构,以供在训练期间使用。在训练之后,可以提供生成器卷积网络以用于图像合成,例如用于接收对应于第一成像模态类型的成像数据并且合成对应于不同的第二成像模态类型的成像数据。
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9:
[发明]
图像分割方法、装置和非暂态计算机可读存储介质
申请号:
202011124679.7
公开号:CN113129308A 主分类号:G06T7/11
申请人:
医科达有限公司
申请日:2017.11.30 公开日:2021.07.16
发明人:
韩骁
摘要:公开了图像分割方法、装置和非暂态计算机可读存储介质。一种图像分割方法,包括:由图像处理器接收由图像获取设备获取的并且示出关注的结构的目标图像;由图像处理器通过将图谱配准到目标图像来确定关注的结构的第一结构标记图;通过配准的图谱中的两个来检测针对目标图像中的给定区域确定的结构标记的不同;以及通过将经训练的结构分类器应用于目标图像中的一个或更多个目标图像点来解析所述不同,经训练的结构分类器是基于响应于确定针对训练图像的给定区域确定的第一结构标记与针对训练图像的给定区域的第二结构标记不同而针对映射图谱的子集选择的训练样本来进行训练的。
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10:
[发明]
迷宫密封带的浮顶罐密封结构及其装配工艺
申请号:
202011321445.1
公开号:CN114524199A 主分类号:B65D88/42
申请人:
中国化学工程第十六建设有限公司
申请日:2020.11.23 公开日:2022.05.24
发明人:
韩骁
摘要:本发明涉及迷宫密封带的浮顶罐密封结构及其装配工艺,属于压缩机迷宫密封技术领域。其包括:迷宫密封件本体,迷宫密封件本体径向上的一侧设置有至少一个迷宫凹槽且相对的另一侧设置有梳齿密封件,迷宫密封件本体设置有至少一个连通设置有迷宫凹槽及梳齿密封件的两侧的通道。通过通道与压缩机的进气端以及出气端连通,使得压缩机的进气端与出气端压力达到平衡,从而使进气端与出气端的轴端密封设计和选型达到一致。
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