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公开(公告)号：CN109447937B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201710754656.6
申请日：2017-08-29
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团公司 , 沈阳何氏眼科医院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像处理模型的确定方法及其相关装置，首先，采用训练样本数据对深度学习卷积网络训练，得到初始的图像处理模型；之后，根据初始的图像处理模型确定训练样本数据中的稀有样本数据，并在训练样本数据中提升稀有样本数据的出现频率；最后，采用提升稀有样本数据的出现频率后的训练样本数据，对深度学习卷积网络重新训练，得到第一优化的图像处理模型。通过筛选出稀有样本数据并对其样本量进行扩充，使训练样本数据涵盖更多的数据变化条件，可以提高最后形成的图像处理模型对于稀有样本数据的分析精度。
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公开(公告)号：CN110019900B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201710757308.4
申请日：2017-08-29
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团公司 , 沈阳何氏眼科医院有限公司
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种眼底图像的结构标注方法及设备，所述方法包括：对需要进行结构标注的眼底图像进行N次结构识别分类，其中，每经过一次结构识别分类，获得相应的结构边界集合，N为大于2的整数；分别针对每一个结构边界集合执行以下操作，获得至少一个目标子图：分别确定一个结构边界集合中的每一个子图与每一个其他结构边界集合的重叠面积，分别统计所述每一个子图被判定重叠面积大于设定门限的次数，以及筛选出所述次数大于第一设定阈值的子图作为目标子图；在所述眼底图像中，将所述至少一个目标子图占用的区域标注为结构区域。
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公开(公告)号：CN108230287B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201611190048.9
申请日：2016-12-21
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种眼前节图像的晶体区域的检测方法及装置，该方法包括：获取眼前节图像，并去除所述眼前节图像中的皮肤区域，获得第一图像；采用预先训练的眼前节图像的皮肤反光模型，去除所述第一图像中的皮肤反光区域，获得第二图像；采用预先训练的主动形状模型对所述第二图像进行晶体检测，获得晶体区域。因此，本发明的方案，通过去除眼前节图像中的皮肤区域和皮肤反光区域，从而避免利用主动形状模型对眼前节图像进行晶体检测时，陷入极小值，进而使得用于进行晶体检测的眼前节图像不再局限于只包括晶体部分。
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公开(公告)号：CN111401390B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910000459.4
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例公开了一种分类器训练方法及装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取第一图像；对所述第一图像进行变换处理，得到N张第二图像，其中，N不小于2的正整数；分别从所述第一图像及N张所述第二图像中提取图像特征；融合所述图像特征，得到融合特征；利用所述融合特征训练分类器。
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公开(公告)号：CN111401102A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910000456.0
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187
Abstract: 本发明实施例提供一种深度学习模型训练方法及装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：利用第一深度学习模型对第一训练数据进行标注，获得第一标注结果；基于所述第一标注结果，获得各条所述第一训练数据的第一特征数据；获取所述第一特征数据的第二标注结果；基于所述第一特征数据和所述第二标注结果组成的第一训练集，训练第二深度学习模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111414930B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910013188.6
申请日：2019-01-07
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2113
Abstract: 本发明实施例公开了一种深度学习模型训练方法及装置、电子设备及存储介质。所述深度学习模型训练方法包括：利用第一模型进行待标注数据进行分类，获得分类参数；根据所述分类参数，确定所述待标注数据的难分指标；根据所述难分指标，从所述待标注数据中选择训练数据；利用所述训练数据对所述第一模型进行优化训练，获得训练后的第二模型。
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公开(公告)号：CN110097966B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810089209.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种信息提醒方法、装置及终端设备，其中，所述信息提醒方法包括：获取目标对象的健康数据，根据所述健康数据，利用预设关联关系模型生成目标对象的眼底图像表现进展信息，根据所述眼底图像表现进展信息，向目标对象反馈提醒信息，该提醒信息用于指示目标对象是否需要及时就诊。本发明的方案，能够实现基于糖尿病视网膜患者的健康数据向其反馈视网膜病变的发展情况，提醒糖尿病视网膜患者及时就诊或继续观察，避免病情进一步恶化。
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公开(公告)号：CN110097966A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201810089209.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种信息提醒方法、装置及终端设备，其中，所述信息提醒方法包括：获取目标对象的健康数据，根据所述健康数据，利用预设关联关系模型生成目标对象的眼底图像表现进展信息，根据所述眼底图像表现进展信息，向目标对象反馈提醒信息，该提醒信息用于指示目标对象是否需要及时就诊。本发明的方案，能够实现基于糖尿病视网膜患者的健康数据向其反馈视网膜病变的发展情况，提醒糖尿病视网膜患者及时就诊或继续观察，避免病情进一步恶化。
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公开(公告)号：CN110010231A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201810009479.3
申请日：2018-01-05
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G16H40/20
Abstract: 本发明提供了一种数据处理系统及计算机可读存储介质，其中，数据处理系统包括：处理器；所述处理器用于：获取医院信息系统中的信息表格，进行关联合并；获取关联合并后所述信息表格中的数据，对所述数据进行特征挑选以及特征量化，并对量化后的特征所对应的数据进行去重以及归一化处理，得到与药品及医嘱处理相关的目标数据；根据所述目标数据进行建模和预测。本方案能够有效利用医院的HIS系统(医院信息系统)，特别是HIS包含了关于患者的个人属性、就诊信息、医院信息等综合信息，提高分析精度；很好的解决了现有技术中医疗辅助系统的处理结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN111401102B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN201910000456.0
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V40/18 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187
Abstract: 本发明实施例提供一种深度学习模型训练方法及装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：利用第一深度学习模型对第一训练数据进行标注，获得第一标注结果；基于所述第一标注结果，获得各条所述第一训练数据的第一特征数据；获取所述第一特征数据的第二标注结果；基于所述第一特征数据和所述第二标注结果组成的第一训练集，训练第二深度学习模型。
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