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公开(公告)号：CN118379398B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410493041.2
申请日：2024-04-23
IPC: G06T11/60 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种虚拟皮肤镜图像生成方法及系统，包括预处理、标注、构建第一分割模型、第二分割模型、配对分割掩码、配对临床皮肤图像和皮肤镜图像、训练非配对皮肤镜生成模型和虚拟皮肤镜图像生成模型、输入实时获取的临床皮肤图像得到对应的虚拟皮肤镜图像等步骤。对于实践中难以采集皮肤镜图像，仅能提供临床皮肤图像的情况，可以通过本发明中的模型生成虚拟皮肤镜图像，从而为远程诊疗当中的临床医生提供更多的视角，提高远程诊疗疾病筛查的多元性、准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118379261B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410493039.5
申请日：2024-04-23
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 一种临床皮肤图像自动采集方法及系统，包括以下步骤：S1、预处理；S2、生成检测框、临床皮肤图像质量评分结果并标注；S3、构建临床皮肤图像数据集；S4、构建并训练病变部位检测和质量评估模型；S5、将实时获取的临床皮肤图像输入病变部位检测和质量评估模型，获得皮肤皮损部位对应的检测框、检测框面积在临床皮肤图像整体面积中所占的比例和临床皮肤图像质量评分结果；S6、验证检测框面积质量评分结果；S7、验证质量评分结果；S8、保留采集结果。本发明设计了一套临床皮肤图像自动采集方法及系统，实现自动的病变对焦和高质量的病变图像采集，大幅度提升临床皮肤图像的采集质量以及采集效率。
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公开(公告)号：CN119229028B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411719075.5
申请日：2024-11-28
Abstract: 本申请涉及皮肤信息处理技术领域，公开了一种基于视觉和激光雷达多模态融合的皮肤瘢痕三维重建方法及系统，该方法使用视觉和激光雷达分别对皮肤瘢痕进行三维扫描并进行重建后，对两者的结果进行融合，获得最终的皮肤瘢痕三维重建结果，在重建过程中，按照定量视觉采集规律在最优视角去采集图像，考虑了图像质量受到噪声干扰影响的因素，针对结构复杂程度不同的瘢痕子区域以激光雷达的不同扫描强度进行扫描，可以提高三维重建的速度和精度。
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公开(公告)号：CN118379575B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410393061.2
申请日：2024-04-02
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/00 , G16H10/60 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及皮肤信息处理技术领域，公开了一种皮肤多模态数据处理方法及系统，该方法首先对病史数据的缺失属性值进行补充和扩增处理；对补充和扩增后的病史数据所对应的皮肤临床图像进行临床图像扩增，形成成对配套的多模态数据；其中，进行临床图像扩增的方式包括基于疾病一致性的皮肤临床图像扩增和基于皮肤常见组成变换的皮肤临床图像扩增。这样，通过对病史数据进行补充和扩增，以及皮肤临床图像的扩增，可以解决多模态数据的不完整性和数据量较少的问题。
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公开(公告)号：CN118379398A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410493041.2
申请日：2024-04-23
IPC: G06T11/60 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种虚拟皮肤镜图像生成方法及系统，包括预处理、标注、构建第一分割模型、第二分割模型、配对分割掩码、配对临床皮肤图像和皮肤镜图像、训练非配对皮肤镜生成模型和虚拟皮肤镜图像生成模型、输入实时获取的临床皮肤图像得到对应的虚拟皮肤镜图像等步骤。对于实践中难以采集皮肤镜图像，仅能提供临床皮肤图像的情况，可以通过本发明中的模型生成虚拟皮肤镜图像，从而为远程诊疗当中的临床医生提供更多的视角，提高远程诊疗疾病筛查的多元性、准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118379261A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410493039.5
申请日：2024-04-23
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 一种临床皮肤图像自动采集方法及系统，包括以下步骤：S1、预处理；S2、生成检测框、临床皮肤图像质量评分结果并标注；S3、构建临床皮肤图像数据集；S4、构建并训练病变部位检测和质量评估模型；S5、将实时获取的临床皮肤图像输入病变部位检测和质量评估模型，获得皮肤皮损部位对应的检测框、检测框面积在临床皮肤图像整体面积中所占的比例和临床皮肤图像质量评分结果；S6、验证检测框面积质量评分结果；S7、验证质量评分结果；S8、保留采集结果。本发明设计了一套临床皮肤图像自动采集方法及系统，实现自动的病变对焦和高质量的病变图像采集，大幅度提升临床皮肤图像的采集质量以及采集效率。
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公开(公告)号：CN118230047A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410393062.7
申请日：2024-04-02
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于鉴别性权重自注意力学习的皮损图像分类方法及系统，该方法首先构建正常皮肤临床图像的特征信息分布，然后构建皮损图像的鉴别性权重分布数据集，构建基于鉴别性权重自注意力学习的皮损图像分类识别模型实现皮损类别识别，实现鉴别性地利用皮损图像中的有效信息，契合临床使用要求，提高了模型识别的精度。
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公开(公告)号：CN118071782A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410402753.9
申请日：2024-04-03
IPC: G06T7/13 , A61B5/00 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种基于皮肤局部图像的肿瘤切缘设计方法及系统，对初始数据集进行随机非重叠取样得到取样数据集；得到人体部位标签；选取局部小图像，并利用局部小图像的坐标信息求解待设计皮肤肿瘤切缘图像的参考坐标范围；基于参考坐标范围和人体部位标签得到待设计皮肤肿瘤切缘图像的粗略皮纹方向；将超分辨放大模型中得到超分辨放大图像，并对超分辨放大图像进行皮肤纹理检测得到精确皮纹线；对待设计皮肤肿瘤切缘图像进行肿瘤边界检测得到肿瘤边界信息，基于肿瘤边界信息和精确皮纹线对待设计皮肤肿瘤切缘图像中的皮肤肿瘤进行切缘设计；本发明解决了现有的肿瘤切缘设计存在准确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN114565628B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210288579.0
申请日：2022-03-23
Abstract: 本发明公开了一种基于边界感知注意的图像分割方法及系统。在现有分割任务的基础上，添加了一个边缘预测的辅助任务，两个任务共享同一个特征编码网络，但独享自己的特征解码网络；特征解码网络由一组基于交互注意力机制的注意力解码单元串联组成；在编码网络和分割解码网络之间设计了多个边缘感知分割模块，旨在从边缘解码网络中引入边缘信息作为增强分割特征边缘部分的强线索；融合所述的编码网络、解码网络和边缘感知分割模块，得到最终的分割网络，两个任务联合训练、相互引导和辅助。相比于现有的图像分割方法，本发明可以大大提高分割的准确度，并提升分割结果的边缘细节。
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公开(公告)号：CN114565628A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210288579.0
申请日：2022-03-23
Abstract: 本发明公开了一种基于边界感知注意的图像分割方法及系统。在现有分割任务的基础上，添加了一个边缘预测的辅助任务，两个任务共享同一个特征编码网络，但独享自己的特征解码网络；特征解码网络由一组基于交互注意力机制的注意力解码单元串联组成；在编码网络和分割解码网络之间设计了多个边缘感知分割模块，旨在从边缘解码网络中引入边缘信息作为增强分割特征边缘部分的强线索；融合所述的编码网络、解码网络和边缘感知分割模块，得到最终的分割网络，两个任务联合训练、相互引导和辅助。相比于现有的图像分割方法，本发明可以大大提高分割的准确度，并提升分割结果的边缘细节。
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