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公开(公告)号：CN118094362A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410165589.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京邮电大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06F18/2413 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本申请提供甲状腺滤泡分类模型训练装置、分类装置和设备，涉及计算机系统技术领域，训练装置包括：数据获取模块，用于获取训练集；以及模型训练模块，用于采用训练集训练多模态深度学习模型，以使多模态深度学习模型分别提取灰阶超声影像和彩色多普勒超声影像各自对应的影像特征数据，提取临床数据对应的文本特征数据，再对影像特征数据和文本特征数据进行数据拼接，对拼接特征向量进行甲状腺滤泡分类，进而将迭代训练得到甲状腺滤泡分类模型。本申请引入多模态信息来进行特征层融合，能够将局部医学影像特征和临床数据相结合以保留更多的疾病信息，进而能够有效提高甲状腺滤泡分类的精确性，辅助医疗人员在术前对患者的甲状腺滤泡进行分类。
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公开(公告)号：CN116703901B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310970353.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种肺部医学CT影像分割及分类装置及设备，装置包括：目标肺实质提取模块用于基于预设的CT阈值对当前的目标肺部医学CT影像数据进行肺实质区域提取；多任务分割及分类模块用于将所述目标肺实质图像数据分别输入多个肺部医学CT影像分割及分类模型，以得到多个肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据，肺部医学CT影像分割及分类模型为nnUNet优化模型；分割及分类结果确定模块用于确定目标肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据。本申请能够实现对肺部医学CT影像的自动化病灶区域分割及病灶分类，并能够在不要求数量来源相同的基础上，有效提高肺部医学CT影像分割及分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN118397380B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410852304.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G16H50/20
Abstract: 本申请提供甲状腺结节性病变分类模型训练方法、分类方法及装置，涉及医疗图像处理技术领域，方法包括：采用分别设有标签的各个超声影像训练样本训练预设的全分组卷积神经优化模型，全分组卷积神经优化模型是预先在原始全分组卷积神经模型增加密集连接模块并将最大池化层替换为空洞卷积层而形成的；标签用于表示样本属于结节性甲状腺肿、甲状腺滤泡状肿瘤、甲状腺乳头状癌或甲状腺髓样癌；将训练后的全分组卷积神经优化模型确定为当前用于预测超声影像所属的甲状腺结节性病变类型的甲状腺结节性病变分类模型。本申请能够训练得到用于分类结节性甲状腺肿、甲状腺滤泡状肿瘤、甲状腺乳头状癌和甲状腺髓样癌的甲状腺结节性病变分类模型。
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公开(公告)号：CN118397380A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410852304.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G16H50/20
Abstract: 本申请提供甲状腺结节性病变分类模型训练方法、分类方法及装置，涉及医疗图像处理技术领域，方法包括：采用分别设有标签的各个超声影像训练样本训练预设的全分组卷积神经优化模型，全分组卷积神经优化模型是预先在原始全分组卷积神经模型增加密集连接模块并将最大池化层替换为空洞卷积层而形成的；标签用于表示样本属于结节性甲状腺肿、甲状腺滤泡状肿瘤、甲状腺乳头状癌或甲状腺髓样癌；将训练后的全分组卷积神经优化模型确定为当前用于预测超声影像所属的甲状腺结节性病变类型的甲状腺结节性病变分类模型。本申请能够训练得到用于分类结节性甲状腺肿、甲状腺滤泡状肿瘤、甲状腺乳头状癌和甲状腺髓样癌的甲状腺结节性病变分类模型。
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公开(公告)号：CN116703901A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310970353.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种肺部医学CT影像分割及分类装置及设备，装置包括：目标肺实质提取模块用于基于预设的CT阈值对当前的目标肺部医学CT影像数据进行肺实质区域提取；多任务分割及分类模块用于将所述目标肺实质图像数据分别输入多个肺部医学CT影像分割及分类模型，以得到多个肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据，肺部医学CT影像分割及分类模型为nnUNet优化模型；分割及分类结果确定模块用于确定目标肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据。本申请能够实现对肺部医学CT影像的自动化病灶区域分割及病灶分类，并能够在不要求数量来源相同的基础上，有效提高肺部医学CT影像分割及分类结果的可靠性及准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116664953A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310781182.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06T3/40 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种2.5D肺炎医学CT影像分类装置及设备，装置包括：目标影像切片模块用于获取目标3D肺部医学CT影像数据对应的多个连续切片，以形成目标3D肺部医学CT影像数据对应的目标2.5D肺部医学CT影像数据；目标影像分类模块用于将目标2.5D肺部医学CT影像数据输入采用2D卷积层的ConvNeXt优化模型，以使该ConvNeXt优化模型对应输出目标2.5D肺部医学CT影像数据对应的肺炎病灶类型识别结果。本申请能够实现对肺炎医学CT影像的自动化分类，并能够在降低模型训练复杂度及耗时的基础上，能够有效提高肺炎CT影像分类过程的执行效率及便捷性，并能够提高肺炎CT影像分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN116664953B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202310781182.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06T3/4007 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种2.5D肺炎医学CT影像分类装置及设备，装置包括：目标影像切片模块用于获取目标3D肺部医学CT影像数据对应的多个连续切片，以形成目标3D肺部医学CT影像数据对应的目标2.5D肺部医学CT影像数据；目标影像分类模块用于将目标2.5D肺部医学CT影像数据输入采用2D卷积层的ConvNeXt优化模型，以使该ConvNeXt优化模型对应输出目标2.5D肺部医学CT影像数据对应的肺炎病灶类型识别结果。本申请能够实现对肺炎医学CT影像的自动化分类，并能够在降低模型训练复杂度及耗时的基础上，能够有效提高肺炎CT影像分类过程的执行效率及便捷性，并能够提高肺炎CT影像分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN117094902A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310781188.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 北京邮电大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供无监督低剂量CT去噪模型训练方法、去噪方法及装置，方法包括：在CycleGAN模型的循环一致性损失中增加多尺度结构相似性损失，并在其生成器网络中加入结构相似性损失以得到CycleGAN优化模型；采用多个低剂量CT图像以及多个普通剂量CT图像对CycleGAN优化模型进行训练以获得低剂量CT图像至普通剂量CT图像的分布映射，进而迭代训练得到无监督低剂量CT图像去噪模型。本申请能够使得用于训练低剂量CT图像自动去噪模型的数据集不再受到配对的约束，能够有效提高训练数据获取的便捷性；能够有效保留去噪后CT图像的结构纹理信息，能够有效提高训练得到的模型对低剂量CT图像进行去噪得到图像质量。
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公开(公告)号：CN115908449A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211296418.2
申请日：2022-10-21
Applicant: 北京邮电大学 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进UNet模型的2.5D医学CT影像分割方法及装置，所述方法的步骤包括：获取初始CT影像，基于预设的抽取参数对初始CT影像进行抽取，得到待分割图；将待分割图像输入到训练好的UNet模型的编码器模块中，在编码器模块中每两个相邻下采样变换模块之间设置有一个信息纠正模块，信息纠正模块顺序设置有通道注意力层和空间注意力层；将编码特征图输入到训练好的UNet模型的解码器模块中，解码器模块包括多个上采样变换模块和多个多阶段多尺度模块，在解码器模块中每两个相邻上采样变换模块之间设置有一个多阶段多尺度模块，多阶段多尺度模块包括多个尺度的池化层和卷积层，通过解码器模块输出分割特征图。
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公开(公告)号：CN114374979A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111587042.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W16/18 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04B17/345 , H04B17/391 , G01S7/02
Abstract: 本发明提供一种5GHz频段RLAN台站与雷达系统隔离距离确定方法及装置，所述方法参照现实部署条件构建RLAN台站与雷达系统的网络拓补结构，以模拟真实场景下的信号干扰。基于确定性分析和蒙特卡罗仿真计算出在预设隔离距离、预设频率间隔、设定的RLAN台站参数与雷达系统参数条件下，模拟运算并判断RLAN台站对雷达系统的干扰状态，筛选出合适的隔离距离。基于真实条件中的各种参数进行仿真模拟，能够得到符合实际条件的仿真结果，准确高效地指导RLAN台站和雷达系统的建设部署，提高建设效率，节约建设成本。
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