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公开(公告)号：CN118711100A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410760384.0
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种骨性解剖结构分割方法、装置、设备、介质和产品，方法包括：获取待分割的医学视频帧；将医学视频帧输入至已训练的分割模型，对医学视频帧进行骨性解剖结构分割，得到分割模型输出的分割结果；分割模型包括卷积‑图卷积神经网络模块，以及基于视觉图像转换器的编码模块和解码模块，卷积‑图卷积神经网络模块用于保持骨性解剖结构的完整性；分割结果包括骨性解剖结构的类别，类别包括鞍底、颈内动脉、斜坡神经、蝶鞍结节、视神经和视神经隐窝中的至少一种。本发明提供的骨性解剖结构分割方法、装置、设备、介质和产品，能够实现对解剖结构的精确建模和追踪，从而提供更准确的解剖结构分割结果。
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公开(公告)号：CN117592555A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311600749.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06N3/098 , G06N3/094 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种面向多源异构医疗数据的联邦学习方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1、数据脱敏与加密；步骤2、数据预处理；步骤3、特征提取；步骤4、特征融合；步骤5、本地模型训练；步骤6、模型参数聚合。所述系统包括访问控制模块、数据处理模块、联邦学习模块、贡献评估模块以及接口模块。本发明能够同时处理多来源、多模态、多类型的医疗数据，通过采用脱敏加密防护技术，确保了数据的安全与隐私保护，对不同特征数据进行权重分配与融合，提高了模型训练的精度，并采用高效安全聚合算法聚合模型参数，进一步保障了数据的安全性。本发明有利于实现医联体内的资源整合，推动多中心医学研究的进展，提高医疗服务质量和效率。
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公开(公告)号：CN113724188A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110285271.6
申请日：2021-03-17
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开了一种病灶图像的处理方法以及相关装置，应用于人工智能的机器学习技术。通过见待预测图像并输入目标模型中的编码器得到编码向量；然后将编码向量输入目标模型中的映射器得到目标向量，映射器基于病灶图像对训练所得；进而将目标向量输入目标模型中的解码器，以得到包含基于时序关系变化后的目标病灶的预测图像。从而实现基于人工智能的病灶变化预测的过程，由于采用图像到图像的训练方式对目标模型进行训练，且训练数据基于病灶的实际变化过程进行采集，使得目标模型具有病灶图像的推测能力，提高了病灶变化预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113706443A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110304328.2
申请日：2021-03-22
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开了一种图像的预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取扫描图像，扫描图像中包括与异常生命状态对应的第一异常区域；对扫描图像中的像素点进行位移预测，得到扫描图像的预测形变场；将预测形变场作用于扫描图像，得到预测图像，预测图像中包括与异常生命状态对应的第二异常区域。针对扫描图像中的第一异常区域，通过形变场预测得到包括第二异常区域的预测图像，即能够根据预测图像中的第二异常区域对脑部出血点的血肿形态变化情况进行确定，从而基于当前CT图像中的脑出血区域，和预测图像中的脑出血区域对血肿形态的变化进行预测，提高了对CT影像进行分析得到的信息量。
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公开(公告)号：CN113610746A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110202528.7
申请日：2021-02-23
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请实施例通过获取多个样本图像对；确定第一样本图像与第二样本图像的像素差异信息，并根据像素差异信息从第一样本图像的像素中确定目标像素；基于目标像素在第一图像中的位置，对第一样本图像进行处理，得到处理后第一样本图像，处理后第一样本图像标记有所述观测对象的变化区域；根据处理后第一样本图像对预设网络模型进行训练，得到训练后模型；基于训练后模型对待处理图像进行处理，得到待处理图像对应的目标图像。该方案通过构建网络模型准确预测出图像中观测对象的变化情况，可以提高对图像变化的预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118839748A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410754688.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06T11/00
Abstract: 本发明提供一种图像转换模型构建方法、图像转换方法、装置、设备和介质，构建方法包括：获取原始磁共振图像和原始计算机断层扫描CT图像；基于非扩散模块，对原始CT图像进行估计，得到估计磁共振图像；基于频率分离模块，提取估计磁共振图像的高频特征；基于扩散模块和估计磁共振图像的高频特征，生成目标CT图像；基于判别模块，对目标CT图像和原始CT图像分别进行真实性判别，得到目标CT图像和原始CT图像的判别结果；基于判别结果，对初始模型和判别模块进行对抗训练，将训练完成的初始模型作为所述图像转换模型。本发明提供的方法、装置、设备和介质，能够利用关键信息来调节扩散过程，同时也确保了转换图像的真实性和高保真度。
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公开(公告)号：CN118553433A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410647051.7
申请日：2024-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供了一种疾病诊疗因果知识图谱构建方法及装置，所述方法包括：载入以患者为中心的疾病诊疗知识图谱，所述知识图谱包括：疾病层，患者属性层，症状、检查及治疗层；从疾病诊疗知识图谱中抽取疾病诊断因果关系链候选数据集；从疾病诊疗知识图谱中抽取治疗决策因果关系链候选数据集；从疾病诊断因果关系链候选数据集中挖掘疾病诊断因果关系链；从治疗决策因果关系链候选数据集中挖掘治疗决策因果关系链；合并疾病诊断因果关系链与治疗决策因果关系链，以患者属性子集为中心构建并输出疾病诊疗因果知识图谱。本发明能够充分利用医疗数据库中结构化、半结构化病历知识，自动学习患者病历知识实体间的因果性关系，提升辅助诊断效率。
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公开(公告)号：CN117274144A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202211146324.7
申请日：2022-09-20
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，可应用于人工智能、医疗技术、云技术、区块链，以及图像处理等各种场景。该方法包括：将获取到的待处理图像输入一目标图像处理模型，得到待处理图像对应的多种目标待处理特征信息，多种目标待处理特征信息包括：目标手术参考面特征信息、目标组织区域特征信息及目标关键点特征信息；基于多种目标待处理特征信息确定手术切口位置信息；根据手术切口位置信息生成对应的手术切口位置提示信息；获取目标对象的现场图像信息；根据多种目标待处理特征信息、现场图像信息以及手术切口位置信息，展示手术切口位置提示信息与所述现场图像信息，以提高确定针对目标对象的手术切口位置的确定效率。
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公开(公告)号：CN115423836A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210911287.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开了一种三维脑中线分割方法、装置、设备、存储介质及程序产品，属于图像处理技术领域。该方法包括：通过特征编码器对样本三维脑部图像进行特征编码，得到样本编码特征图；基于样本编码特征图进行病灶区域预测、脑中线分割预测以及理想脑中面预测，得到病灶区域预测结果、脑中线分割预测结果以及理想脑中面预测结果；基于病灶区域预测结果、脑中线分割预测结果以及理想脑中面预测结果，联合训练特征编码器。该方法通过额外增加病灶区域预测任务和理想脑中面预测任务，可以提高特征编码网络对于脑中线分割预测中相关特征的特征提取准确性，从而进一步提高脑中线分割预测任务的准确性。
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公开(公告)号：CN115187550A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210822686.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本申请公开了一种目标配准方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取包含同一目标的待配准图像和参考图像；基于待配准图像中目标的位姿矩阵，以及参考图像中目标的位姿矩阵，获取待配准图像和参考图像之间的初始配准关系；根据初始配准关系和参考图像，获取配准图像中目标对应的初步配准结果；基于待配准图像对应的深度图像的有效区域，以及初步配准结果，获取待配准图像和参考图像之间的优化配准关系；根据优化配准关系，对初步配准结果进行调整，获取配准图像中目标对应的优化配准结果，优化配准结果用于引导对象对目标进行处理。本申请通过深度图像对初步配准结果进行优化，能够提高目标的配准准确性。
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