-
公开(公告)号：CN114842239B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202210350880.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G16H50/20
Abstract: 本公开提供了一种基于超声视频的乳腺病灶属性预测方法及装置，包括获取乳腺的多个超声视频和多张图片，以及各自对应的属性信息；根据超声视频的属性信息和图片的属性信息，计算超声视频和图片的相似度，选取相似度最强的多组超声视频和图片；针对选取的每组超声视频和图片，将该组中的图片与超声视频进行融合，得到相应的融合超声视频；构建样本集，样本集包括所有融合超声视频，根据样本集对初始模型进行训练，得到预测模型；获取目标超声视频，通过预测模型对所目标超声视频进行预测，确定目标超声视频对应的乳腺病灶的属性。
-
公开(公告)号：CN115482358A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211248280.9
申请日：2022-10-12
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种三角网格曲面的生成方法、装置、设备及存储介质，通过将待处理图像输入血管提取与分割模型，确定血管分割掩码，并根据所述血管分割掩码提取血管中心线；通过优化所述血管中心线，确定目标血管中心线点集，并通过所述目标血管中心线点集，生成初始三角网格曲面，其中，所述初始三角网格曲面包括各个顶点的初始坐标；通过获取所述初始三角网格曲面内各个顶点的顶点特征，来校正所述初始三角网格曲面内对应顶点的初始坐标，以确定目标三角网格曲面，能够提高三角网格曲面内几何拓扑的质量，从而提高三角网格曲面生成的精准度。
-
公开(公告)号：CN114972361B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210439761.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种血流分割方法、装置、设备及存储介质，应用于图像处理技术领域，方法主要包括：获取待分割图像，待分割图像为CTA图像；根据血流分割模型，对待分割图像进行多尺度特征提取，得到第一特征图；根据第一特征图，对待分割图像进行血管分割，得到血管分割结果；根据第一特征图和血管分割结果，对待分割图像进行血流分割，得到血流分割结果。本公开提供的一种血流分割方法、装置、设备及存储介质，融合了待分割图像不同尺度的特征，并且引入了待分割图像的血管信息，在血管分割结果的基础上进行血流分割，可以进一步提高血流分割的准确性。
-
公开(公告)号：CN114782321B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210302058.6
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种胸部CT影像选择方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据DICOM构建与每个影像数据序列对应的原始特征标签，所述原始特征标签包括所述影像数据序列的基础信息；根据所述原始特征标签进行可用性检查，得到初筛特征标签；根据所述初筛特征标签构建进阶特征标签，所述进阶特征标签包括肺部完整性、肺部方向、图像质量、重建算法；将所述进阶特征标签与对应的所述初筛特征标签整合，得到整合特征标签。本公开的方法有助于为多病种检测选择合适的影像数据序列。
-
公开(公告)号：CN115240844A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210837466.1
申请日：2022-07-15
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种辅助诊断模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将第一多媒体信息样本输入至多媒体分支中，获取病灶视觉特征嵌入；将既往病史文本信息输入至文本分支中，获取文本特征嵌入；基于病灶视觉特征嵌入和文本特征嵌入融合后的特征，确认预测病灶等级分类，以及病灶嵌入特征；将病灶嵌入特征输入至生成模块中，获取预测诊断文本信息；基于第一多媒体信息样本对应的标记病灶等级分类、预测病灶等级分类、第一多媒体信息样本对应的标记诊断文本信息和预测诊断文本信息确认损失函数；基于损失函数调整辅助诊断模型的参数，直至损失函数满足第一条件，确认辅助诊断模型训练完成。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115187819A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211014238.0
申请日：2022-08-23
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T9/00
Abstract: 本公开提供了一种图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：确认第一样本图像和第一样本图像对应的第一掩码图像；基于所述第一掩码图像训练图像分类模型包括的第一编码器，确认训练完成的第一编码器为第二编码器；将第二样本图像输入至分类分支中，将第二样本图像对应的第二掩码图像输入至对照分支中，对分类分支输出的第一特征图像和对照分支输出的第二特征图像进行特征融合，获得第一融合特征；将第一融合特征输入至分类分支包括的全连接层分类器中，确认全连接层分类器的输出为第二样本图像对应的肺部预测分类结果；基于第二样本图像的肺部标注分类结果和第二样本图像的肺部预测分类结果调整分类分支的参数。
-
公开(公告)号：CN115187579A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210964636.2
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像类别判定方法、装置及电子设备；所述方法包括：获取胸部影像的全局图像特征，以及病灶区域的病灶细节特征；将所述全局图像特征和所述病灶细节特征进行特征融合；对融合后的特征进行拼接，基于拼接后的特征确定所述病灶区域的类别。本申请提供的图像类别判定方法可以有效提高影像中肺磨玻璃结节和磨玻璃肺炎的判定准确率。
-
公开(公告)号：CN115170510A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210786683.2
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种病灶检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取肺门区CT图像；采用三维特征提取网络提取肺门区CT图像的特征，得到对应的三维特征图；采用二维特征提取网络提取三维特征图的特征，并基于自注意力机制融合提取到的特征，得到新的三维特征图；采用检测网络对新的三维特征图进行病灶检测，得到病灶检测结果。如此，可以获取到三维特征图中不同层的二维特征，并将不同层的二维特征关联起来，最终形成具有丰富空间信息的新的三维特征图，大大增加了肺门区特征的感受野，从而可以实现更加精准的病灶预测，尤其对于跨越层面众多，需要丰富空间信息才能准确预测的病灶，从而提高肺门区的病灶检出度和检出准确度。
-
公开(公告)号：CN114663372B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210237564.1
申请日：2022-03-11
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本公开提供了一种基于视频的病灶分类方法、装置、电子设备及介质，通过从多个样本超声视频中获取视频片段集合和图像集合，对视频片段集合和图像集合进行多层特征提取，并在特征提取过程中将特征提取结果合并，将合并的结果作为下一层视频特征提取的输入，最终得到训练视频特征图集；基于训练视频特征图集进行训练得到病灶分类模型。通过训练好的病灶分类模型对待识别的视频特征图集进行识别，得到病灶的分类结果。通过视频片段和样本图像对模型进行训练，既关注了病灶在时间维度的特征，也关注了样本图像中病灶的空间维度的特征，且通过将不同尺度的特征图拼接传递，更好的将特征融合，使病灶分类模型对病灶的分类结果更加准确。
-
公开(公告)号：CN114881929A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210363803.8
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对乳腺X线图像整体性质量异常的检测方法及装置，该方法将第一异常乳腺X线图像数据和正常乳腺X线图像数据组成第一训练样本数据；并将第二异常乳腺X线图像数据和正常乳腺X线图像数据组成第二训练样本数据；之后针对第一训练样本和第二训练样本：分别对第一训练样本和第二训练样本进行特征提取，得到对应第一特征图和对应第二特征图；最后对第一特征图和第二特征图分别施加对应权重，并将施加权重后的第一特征图和第二特征图特征融合，得到融合特征图；对多个融合特征图有监督分类训练，得到异常检测模型。由此，能够对乳腺X线图像整体性质量异常进行准确检测，从而减少了由于人为拍摄质量差对后续医生诊断造成的干扰。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
201
records
(took 0.038 seconds)
