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公开(公告)号：CN119323516A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411367643.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种医学图像处理方法、模型训练方法、设备、介质及产品。该方法包括：将目标扫描部位的待处理图像序列划分为至少两个待处理图像组合；从预先存储的目标扫描部位的参考图像序列中，选取与各待处理图像组合符合设定相似度条件的参考图像组合；对待处理图像组合进行上采样得到上采样结果，上采样结果的分辨率与参考图像序列的分辨率相同；使用预训练的图像生成模型对各上采样结果与对应的参考图像组合进行处理，确定与各待处理图像组合对应的目标图像组合，目标图像组合的分辨率与参考图像序列的分辨率相同；根据所有目标图像组合，确定与待处理图像序列对应的目标图像序列。本发明实施例能够保证目标图像序列具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN118351309A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410496074.2
申请日：2024-04-24
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06V10/26 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种肺部动静脉血管分割方法、装置、电子设备及存储介质。其中，所述方法包括：获取待分割图像，其中，所述待分割图像包括肺部信息、肋骨信息以及血管信息；对所述待分割图像进行肋骨信息分割，得到肋骨分割结果，并根据所述肋骨分割结果确定所述待分割图像中的肺部区域；对所述肺部区域进行血管信息分割，得到所述肺部区域对应的血管分割结果，并根据所述血管分割结果确定所述待分割图像对应的肺部动静脉血管。本发明实施例技术方案，能够提高肺部动静脉血管分割的精准性。
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公开(公告)号：CN117994265A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311780659.9
申请日：2023-12-22
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像分割方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：获取待分割肺部CT图像；根据骨和肺分别对应的CT值数值区间，对待分割肺部CT图像进行预处理，得到包含骨分布特征信息的预处理肺部CT图像；将预处理肺部CT图像输入到经过预先训练的目标肺组织分割模型中，得到待分割肺部CT图像对应的肺组织分割结果和骨分割结果；其中，目标肺组织分割模型为包含有通道注意力机制的残差卷积神经网络，且包括两个输出头网络模块。本发明实施例的技术方案，解决了当前基于深度学习的肺组织分割结果不理想的问题，可以结合骨的先验信息对肺部组织进行精确的分割，提高图像分割质量。
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公开(公告)号：CN119579406A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411736762.8
申请日：2024-11-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T3/4046 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开一种眼底图像扩展方法。包括：获取目标眼底的原始眼底图像和原始眼底图像的目标扩展尺寸，基于目标扩展尺寸，扩展原始眼底图像，得到眼底扩展图像，其中，眼底扩展图像相对于原始眼底图像扩展出的第一区域是空白区域；得到原始眼底图像对应的血管分割图像，并基于目标扩展尺寸，扩展血管分割图像，得到血管扩展图像；针对血管扩展图像中的待扩展血管，基于血管扩展图像，得到表征待扩展血管在第二区域的分布情况的血管分布图像；将眼底扩展图像、血管扩展图像和血管分布图像，输入预先训练完成的目标眼底图像扩展模型中，得到目标眼底图像。本发明实施例的技术方案，可以实现对目标眼底图像的准确得到。
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公开(公告)号：CN119417922A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470396.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T11/00 , G06V40/18 , G06V10/774 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本公开实施例提供一种图像生成方法。获取眼底相机对眼部部位采集的眼底图像；基于饱和阈值和线性映射函数，对眼底图像中的灰度值处理，得到与眼底图像相对应的待使用图像；将待使用图像输入至预先训练的目标处理模型中，输出内层enface图像和外层enface图像；基于目标融合函数对内层enface图像和外层enface图像进行像素点融合，得到眼底图像的全层enface图像；展示全层enface图像。本公开实施例的技术方案，能够基于神经网络算法，把眼底相机所采集的二维图像生成OCT的内层和外层enface图像；并且基于目标融合函数，生成全层enface图像。本公开实施例的技术方案，得到眼部更深层次的结构特征信息，有助于使用人员更好地理解眼睛的各个组成部分及其功能，有助于早期发现眼部异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119417846A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470416.X
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/11 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06T7/00 , G06T3/4038
Abstract: 本发明公开了一种多模态特征融合的病灶分割方法、装置、设备及介质。通过对病灶所属目标部位在至少两种模态下的待处理图像预处理，得到每种模态下的待使用图像；将每种模态下的待使用图像输入至目标病灶分割模型中进行病灶区域分割处理，得到标记出目标病灶的目标分割图像；其中，目标病灶分割模型中包括编码部分和解码部分，编码部分包括图像分割模块、多个特征提取模块、降采样模块，解码部分包括特征融合模块以及上采样模块。本发明提高了病灶分割的精度和效率，保证了目标分割图像的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119205509A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411363012.0
申请日：2024-09-27
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例公开了一种磁共振图像的超分辨率重建方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待进行磁共振图像的超分辨率重建的低分辨率图像，对低分辨率图像进行上采样，得到上采样图像，并将低分辨率图像和上采样图像输入到超分辨率重建模型中，以利用超分辨率重建模型执行下述三个步骤：对上采样图像进行特征提取，得到第一特征，并对第一特征进行下采样，得到第二特征，基于第二特征和低分辨率图像得到第三特征；进行与第三特征相关的上采样，得到第四特征，并将第四特征与第一特征进行级联，得到第五特征；对第五特征进行融合，以根据融合结果得到高分率图像。本发明实施例的技术方案，可以提高高分率图像中的高频细节的恢复度。
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公开(公告)号：CN118015401A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410325151.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06V10/74 , G06N3/0895
Abstract: 本发明实施例公开一种模型训练、目标检测方法、装置、电子设备及介质。该模型训练方法包括：获取第一样本对象的针对待检部位采集到的第一医学图像，并将第一医学图像作为一组重构训练样本，基于多组重构训练样本，训练原始图像重构模型，得到目标图像重构模型；获取第二样本对象的针对待检部位采集到的第二医学图像和第三医学图像，以及获取第二医学图像针对待检部位上的待检目标的检测标签；基于第二医学图像、第三医学图像以及检测标签，得到多组多模态检测训练样本，训练目标图像重构模型，得到用于检测待检目标的多模态目标检测模型。本发明实施例的技术方案，可以在检测标签不足的情况下，实现多模态医学图像中待检目标的准确检测。
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公开(公告)号：CN117808829A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311845302.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/13 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种牙齿分割方法、装置、存储介质及电子设备。其中，方法包括：获取待处理牙齿图像，基于多个牙齿分割模型分别对所述待处理牙齿图像进行分割处理，得到多个第一牙齿分割图像；所述第一牙齿分割图像中包括每一像素点的第一标记，多个所述第一牙齿分割图像的尺寸一致；遍历所述待处理牙齿图像中的像素点，基于每一所述像素点在多个所述第一牙齿分割图像的第一标记确定每一所述像素点的第二标记，并基于各所述像素点的第二标记确定第二牙齿分割图像；对所述第二牙齿分割图像进行补全处理，得到第三牙齿分割图像。通过多维度的分割优化，提高牙齿分割图像的准确性。
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公开(公告)号：CN117788903A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311781438.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种数据处理方法及装置。具体方案为：获取包括结肠部位的掩码图；通过对掩码图距离变换处理，得到结肠部位的中心掩码区域；通过第一信息提取算法对中心掩码区域进行处理，得到中心掩码区域的中心线；其中，中心线上包括结肠部位的多个中心像素点；依据中心线上的各中心像素点以及与各中心像素点相邻的至少一个邻域像素点，确定待分类特征向量，以依据待分类特征向量确定相应中心像素点的结肠分类结果；依据掩码图中各像素点、中心像素点以及中心像素点的结肠分类结果，确定各像素点的结肠分类结果。本发明提高了结肠分类的准确性和效率。
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