多模态分类预测方法、装置、处理器及机器可读存储介质

    公开(公告)号:CN117011601A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310913186.9

    申请日:2023-07-24

    Inventor: 张抒扬 王怡宁

    Abstract: 本发明实施例提供一种多模态分类预测方法、装置、处理器及机器可读存储介质,属于图像处理技术领域。其方法包括:获取患者的心脏的核磁影像和患者的临床特征;标注核磁影像的感兴趣区域,其中,感兴趣区域包括左心室;对感兴趣区域进行特征提取,得到影像特征和表征特征;将临床特征、影像特征和表征特征输入至分类器模型,得到预测结果,其中,预测结果包括患者患有AL‑CA、患者患有HCM以及患者健康中的任意一者。本发明将临床特征、影像特征和表征特征输入至分类器模型,利用机器学习的方法从大量特征中进行训练和预测,进而根据临床特征、影像特征和表征特征提高鉴别AL型淀粉样变性心脏病和肥厚型心肌病的准确率。

    图像特征识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN118781314A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410832691.5

    申请日:2024-06-26

    Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种图像特征识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质,包括:识别待识别医学影像中非目标生理组织的区域得到干扰区域,以及识别待识别医学影像中目标生理组织的边界,得到初始生理组织边界;根据干扰区域和初始生理组织边界的位置关系,确定初始生理组织边界对应的失真区域,失真区域为存在异常边界的区域;对失真区域中异常边界的形状进行预测,获得目标形状特征信息;根据目标形状特征信息对初始生理组织边界进行修正,得到目标生理组织对应的目标生理组织边界。本申请实现了对图像特征的精准识别,提高了医学影像中生理组织边界识别的准确度。

    一种医学图像安全发送、接收方法及装置

    公开(公告)号:CN113206732B

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202110389870.2

    申请日:2021-04-12

    Abstract: 本发明提供一种医学图像安全发送、接收方法及装置,所述方法对原始医学图像进行稀疏表示得到稀疏矩阵;采用logistic混沌系统生成两个chaotic矩阵并计算张量积,根据张量积对医学图像的稀疏矩阵进行采样压缩得到观测矩阵,对观测矩阵进行归一化处理;采用陈混沌系统生成第一混沌序列和第二混沌序列,采用第一混沌序列对归一化处理后的观测矩阵进行空间置乱,采用第二混沌序列对空间置乱后的观测矩阵进行数字隐藏加密得到加密图像;将第一初始参数、第二初始参数、第三初始参数、第四初始参数、归一化处理中的标准参数和加密图像发送至接收端;在接收过程中对加密过程进行逆操作并基于IRLS算法重建图像。本方法基于两个chaotic矩阵生成测量矩阵,密钥空间大,安全性高。

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