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公开(公告)号：CN112767422A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110136982.7
申请日：2021-02-01
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像分割模型的训练方法及装置，分割方法及装置，设备。该训练方法包括：通过对医学样本图像上的目标物体的原始标签进行形态学操作，获得所述目标物体的新标签，其中，所述目标物体的新标签仅包括正确标注的标签；基于所述目标物体的新标签，训练所述图像分割模型。通过该图像分割模型对医学样本图像上的目标物体进行分割，能够提高目标物体的分割的准确率。
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公开(公告)号：CN111899245B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202010752149.0
申请日：2020-07-30
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像分割、模型的训练方法及装置，电子设备及存储介质。该图像分割方法包括：根据包括背景、纵膈、动脉和静脉的待分割图像，获取所述待分割图像的纵膈区域的所述纵膈、所述动脉、所述静脉和所述背景的第一分割结果；根据所述待分割图像，获取所述待分割图像的外延区域的血管与所述背景的第二分割结果；根据所述第一分割结果和所述第二分割结果，获取所述待分割图像的所述纵膈、所述动脉、所述静脉和所述背景的分割结果，能够提高动脉与静脉的分割的准确性和分割的效率。
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公开(公告)号：CN112418299A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011303653.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种冠状动脉分割模型的训练方法，包括：获取样本，所述样本包括待识别区域血管数据与冠状动脉标识数据；在所述待识别血管数据中增加干扰数据，获取待识别血管扩充数据；基于所述冠状动脉标识数据获取冠状动脉启示数据，所述冠状动脉启示数据用于在对所述待识别区域血管数据进行标识时提供启示；以及将带有所述待识别血管扩充数据、所述冠状动脉启示数据和所述冠状动脉标识数据的所述样本输入神经网络模型，对神经网络模型进行训练，以使得所述神经网络模型能够基于所述样本上的所述冠状动脉启示数据输出所述冠状动脉标识数据。使得神经网络模型学习如何区分干扰性，实现精准分割，有效区分冠状动脉和静脉假阳。
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公开(公告)号：CN112258524A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011128727.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多分支图像分割方法、分割装置、存储介质以及电子设备，通过对待分割图像进行下采样缩小图像尺寸并输入第一模型，得到待分割图像的全局特征图像和粗粒度的第一输出图像，然后将待分割图像划分为多个区域图像，并将多个区域图像和全局特征图像输入第二模型，由第二模型结合全局特征和区域图像进行细粒度的分割，得到第二输出图像，最后融合第一输出图像和第二输出图像以得到最终的分割结果，利用第一模型得到粗粒度的分割结果、第二模型得到细粒度的分割结果，可以满足不同分支需求，并且，结合粗粒度分割结果的全局特征和细粒度分割结果的局部特征，可以获取更加准确的分割结果。
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公开(公告)号：CN111833427B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010707018.0
申请日：2020-07-21
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明提供了一种对三维图像进行体绘制的方法及装置，该对三维图像进行体绘制的方法包括：确定位于三维图像的目标区域的边界上的多个点的深度信息；基于多个点的深度信息确定目标区域的多组起点和终点；基于多组起点和终点对目标区域进行体绘制。本发明的技术方案能够提高体绘制效率、保证图像显示的流畅度、提升交互感。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114612486B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210418849.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种冠脉狭窄率确定系统及存储介质，该系统包括处理器，该处理器被配置为执行以下方法：对冠脉图像进行粗分割以得到冠脉的粗分割结果；基于已训练的细分割模型对所述粗分割结果进行细分割以得到冠脉的细分割结果，将所述细分割结果填回所述冠脉图像以得到冠脉分割结果；将所述冠脉图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果，并将所述斑块预测结果填回所述冠脉图像以得到斑块分割结果；根据所述冠脉图像、所述冠脉分割结果和所述斑块分割结果确定冠脉狭窄率。解决了现有冠脉狭窄率确定方法存在数据处理时间较长的问题。
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公开(公告)号：CN118570232A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410718629.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/80 , G06T3/4038
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像分割方法，涉及人工智能技术领域。方法基于图像分割模型实现，图像分割模型包括第一编码网络、图像分割网络和第二解码网络。方法包括：获取待分割图像，将待分割图像进行第一切块处理，得到第一图像块组；利用第一编码网络，分别对第一图像块组中的各图像块进行特征提取和下采样，得到各图像块的第一特征表示；利用图像分割网络，基于各图块的第一特征表示进行图像分割，得到第一分割结果；对第一分割结果进行第二切块处理，得到第二图像块组；利用第二解码网络，分别对第二图像块组中的各图像块进行上采样处理和拼接，得到第二分割结果。本申请通过对待分割图像进行分块处理，并在每个图像块上进行特征提取和下采样，实现了对于高分辨率的超大图像的有效分割。
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公开(公告)号：CN114565623B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210204258.8
申请日：2022-03-02
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种肺血管分割方法、装置、存储介质及电子设备，涉及图像处理技术领域。该肺血管分割方法包括：利用肺血管纵隔优化模型，处理待分割肺部三维图像、待分割肺部三维图像对应的第一肺血管分割图像、第一肺血管分割图像对应的纵隔掩膜图像，生成第一纵隔血管分割图像、第一肺血管分割图像对应的第一初始像素融合权重矩阵、第一纵隔血管分割图像对应的第二初始像素融合权重矩阵；基于第一肺血管分割图像、第一纵隔血管分割图像、第一初始像素融合权重矩阵、第二初始像素融合权重矩阵，生成待分割肺部三维图像对应的第二肺血管分割图像。本申请中的肺血管分割方法，使纵隔处的分割结果更准确，进而方便医生对病人进行肺部相关疾病的诊断。
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公开(公告)号：CN117788425A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311828443.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种医学图像处理系统、模型训练方法、装置及存储介质。所述系统包括处理器，所述处理器被配置为执行以下医学图像处理方法：将医学图像输入已训练的骨折检测模型以得到骨折概率图以及与所述骨折概率图对应的目标骨骼部位标识，所述骨折概率图中各像素的像素值与骨折程度正相关或负相关；将所述医学图像输入已训练的骨骼分割模型以得到至少一个部位类别的骨骼分割结果；从所有骨骼分割结果中筛选出与所述目标骨骼部位标识对应的目标骨骼分割结果；根据所述骨折概率图与所述目标骨骼分割结果确定骨折检测结果。本发明实施例提供的技术方案能够准确地确定患者的骨折检测结果。
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公开(公告)号：CN117746189A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410010031.9
申请日：2024-01-02
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V40/14 , G06V10/22
Abstract: 本发明公开了一种动脉瘤识别模型训练方法、装置、设备及介质。通过获取血管样本数据集，血管样本数据集中包括血管样本数据和血管样本数据对应的标签数据；基于标签数据中动脉标记生成标签数据对应的异常度表征数据；基于血管样本数据集训练得到动脉瘤识别模型，在动脉瘤识别模型训练过程中：基于训练过程中的动脉瘤识别模型对血管样本数据进行预测处理，得到动脉瘤识别结果，并基于动脉瘤识别结果和血管样本数据的标签数据对应的异常度表征数据生成目标损失函数，并基于目标损失函数对训练过程中的动脉瘤识别模型进行参数调节。本发明实施例可以提高动脉瘤识别模型在动脉瘤大小不均衡情况下识别精度和泛化能力。
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