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公开(公告)号：CN114972859A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210545928.2
申请日：2022-05-19
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本说明书实施方式提供了一种像元的分类方法、模型训练方法、装置、设备和介质。所述方法包括：获取肺动脉图像序列中表示肺动脉骨架的像元集合，和表示所述肺动脉骨架的像元集合中像元之间的邻接关系的邻接矩阵；提取所述像元集合中的像元的初级分类特征；其中，所述初级分类特征用于表征所述像元集合中的像元；使用所述初级分类特征和所述邻接矩阵确定所述肺动脉骨架的像元集合中像元属于的肺动脉类别。通过提取表示肺动脉骨架像元的初级分类特征和构建表示肺动脉骨架的像元集合中像元的邻接矩阵作为像元分类模型的图注意力网络进行融合提取像元集合中像元的特征，提升了肺动脉图像序列中表示肺动脉的像元的分类的准确性。
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公开(公告)号：CN113361584B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110611034.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种模型训练的方法及装置、肺动脉高压的测量方法及装置，该模型训练的方法包括：向初始网络模型中输入样本数据，样本数据标注有肺动脉标签、分叉点标签和背景标签中的至少一个，其中肺动脉标签和/或分叉点标签构成前景标签；利用第一分类分支对样本数据进行分类，得到第一分类结果；利用第二分类分支对具有前景标签的样本数据进行分类，得到第二分类结果；基于第一分类结果和第二分类结果，获得最终分类结果，最终分类结果用于表征样本数据是否具有分叉点；根据最终分类结果进行模型训练。本申请通过在训练过程中将样本数量较少的样本数据合并判别，避免了在模型训练的过程中，因为样本之间数据量差距较大而出现类不平衡的现象。
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公开(公告)号：CN112767422B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110136982.7
申请日：2021-02-01
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像分割模型的训练方法及装置，分割方法及装置，设备。该训练方法包括：通过对医学样本图像上的目标物体的原始标签进行形态学操作，获得所述目标物体的新标签，其中，所述目标物体的新标签仅包括正确标注的标签；基于所述目标物体的新标签，训练所述图像分割模型。通过该图像分割模型对医学样本图像上的目标物体进行分割，能够提高目标物体的分割的准确率。
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公开(公告)号：CN114022471A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111355172.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种确定穿刺点的方法及装置，电子设备及存储介质，该方法包括：确定医学影像中的候选穿刺路径与所述医学影像中的穿刺障碍物是否存在交集，其中，所述候选穿刺路径为所述医学影像中的病灶点与所述医学影像中的表皮上的多个候选入针点中的每个候选入针点之间的路径；根据所述多个候选入针点中的不存在交集的候选穿刺路径对应的候选入针点，确定至少一个可行入针点；根据对所述至少一个可行入针点的评分，确定所述穿刺点，能够得到经皮穿刺消融手术的穿刺点，从而不仅提高了经皮穿刺消融手术的成功率，还缩短了经皮穿刺消融手术的所需时间。
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公开(公告)号：CN113888566A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111150742.9
申请日：2021-09-29
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种目标轮廓曲线确定方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取目标对象的医学图像，并对所述医学图像进行图像分割，得到所述目标对象的部位分割结果；基于所述部位分割结果确定所述目标对象的初始三角面片数据，并基于所述初始三角面片数据中各顶点的顶点坐标以及顶点像素值对所述初始三角面片数据进行平滑处理，得到所述目标对象的目标三角面片数据；对所述目标三角面片数据进行渲染处理，得到所述目标对象的目标轮廓曲线。通过本发明实施例的技术方案，实现了缩短轮廓信息提取的时间，同时提高了轮廓信息提取的准确性以及安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113610824A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110930114.6
申请日：2021-08-13
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种穿刺路径规划方法及装置，电子设备及存储介质。该方法包括：从医学影像中获取至少一个组织器官的分割结果和所述至少一个组织器官中的病灶的信息；对所述分割结果进行三维重建，以获得所述至少一个组织器官的三维建模结果；根据所述病灶在所述三维重建结果的位置，确定穿刺针的穿刺路径；向前端设备发送所述穿刺路径，以便于指导医护人员进行穿刺手术，能够实现全自动确定穿刺路径，从而避免了医疗事故的发生。
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公开(公告)号：CN112288718B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202011180299.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法及装置，电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：对具有管状结构的第一医学图像进行距离变换，以确定所述管状结构中的像素点的距离变换结果；根据所述距离变换结果和第二医学图像，通过区域增长算法，获得第三医学图像，能够避免提取的管状结构在粘连处出现串色的问题。
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公开(公告)号：CN111369524B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010137630.9
申请日：2020-03-02
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了结节识别模型训练方法、结节识别方法及装置。其中结节识别模型训练方法包括：获取样本图像，其中，样本图像中各像素点设置有标识，标识包括正样本标识、负样本标识和非样本标识；将样本图像输入至待训练的结节识别模型中，基于待训练的结节识别模型的识别结果确定各像素点的损失函数；根据样本图像中各像素点的标识和各像素点的损失函数，确定样本图像对应的损失函数；基于样本图像对应的损失函数对待训练的结节识别模型进行训练，生成结节识别模型。保证了正负样本平衡，避免了识别精度差的问题，在训练过程中忽略非样本标识的监督作用，可避免在像素点标记过程中对结节区域遗漏导致的对模型训练的错误干扰。
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公开(公告)号：CN110992377B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201911214444.4
申请日：2019-12-02
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像分割方法和装置。该方法包括：获取包含多张图像的图像序列，多张图像中每张图像均包括分割目标的影像；提取图像中的像素值小于设定像素阈值的多个像素点；将多张图像中的多个像素点连接为三维实体；通过机器学习模型对三维实体进行分类，得到包括分割目标的目标三维实体；根据目标三维实体，从图像分割出分割目标。根据本申请的图像分割方法能够具有较高的鲁棒性，同时占用的计算资源较少，能够方便地与其它功能配合使用。
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公开(公告)号：CN114359198B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202111620171.0
申请日：2021-12-27
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种血管骨架提取方法和血管骨架提取装置，以及计算机可读存储介质和电子设备，解决了血管骨架提取方法容易出现假连接的问题。本申请实施例提供的血管骨架提取方法，对待处理血管图像序列进行距离变换，生成待处理血管图像序列对应的热力图序列，然后基于待处理血管图像序列对应的热力图序列进行骨架提取，得到待处理血管图像序列对应的骨架提取结果，从而可以参考热力图序列中的M个距离值集合来进行骨架提取，以实现逐层进行骨架提取，以减少每层骨架提取产生的假连接，从而减少了待处理血管图像序列对应的骨架提取结果中的假连接。
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