-
公开(公告)号：CN111415333A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010147836.X
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种乳腺X射线影像反对称生成分析模型训练方法和装置，解决了现有乳腺X射线影像分析方式的效率低和准确率低的问题。该乳腺X射线影像反对称生成分析模型训练方法包括：基于预训练的特征提取模型分别提取双侧乳腺X射线影像的原双侧乳腺图像特征，其中，所述双侧乳腺X射线影像分别对应左乳和右乳；将所述原双侧乳腺图像特征输入神经网络模型以获取与所述原双侧乳腺图像特征的特征信息相反的反对称分析结果；计算所生成的所述反对称分析结果与原双侧乳腺图像特征之间的损失函数取值；以及基于所述损失函数取值调整所述神经网络模型的参数。
-
公开(公告)号：CN111369532A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010147312.0
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种乳腺X射线影像的处理方法和装置，所述方法包括以下步骤：基于深度特征提取网络在单个或多个不同尺度提取乳腺X射线影像的图像特征；根据图像特征确定候选目标位置及区域特征；对多个视角的乳腺X射线影像中的候选目标位置及区域特征进行显式的相关性聚合和区域特征修正。本发明能够对多个视角乳腺X射线影像中的目标进行有效融合，从而便于对乳腺X射线影像病灶检出，并提高后续相关属性识别的准确度，有利于促进人体组织分析等研究工作。
-
公开(公告)号：CN111325743A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010147809.2
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于联合征象的乳腺X射线影像分析方法和装置该方法包括：获取病灶区域；基于预训练的特征提取模型提取乳腺X射线影像的病灶区域图像特征；将病灶区域图像特征输入到病灶类型图模型中以得到病灶类型表征向量；根据病灶区域图像特征结合病灶类型图模型得到的病灶类型进行特征变换处理以获取病灶的确定类型，将病灶区域图像特征输入到与确定类型对应的具体征象图模型，其中，具体征象图模型包括多个征象节点，多个征象节点中至少两个征象节点之间通过用于表征相关度的连接线连接；获取具体征象图模型输出的图像征象特征。
-
公开(公告)号：CN107292351B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201710666440.4
申请日：2017-08-07
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种结节的匹配方法及装置，其中方法包括：获取差值对，任意一个差值对为第一差值集合中的任意一个差值与第二差值集合中的任意一个差值形成的组合，第一差值集合包括第一医学图像中各结节的三维中心坐标与目标对象的三维中心坐标间的差值，第二差值集合包括第二医学图像中各结节的三维中心坐标与目标对象的三维中心坐标间的差值，本申请实施例中的目标对象表示结节所在的器官，例如肺、肝等；在获取差值对后，将满足预设条件的差值对确定为目标差值对；将形成所述目标差值对中两个差值的结节，确定为匹配的结节对；显示所述相匹配的结节对。通过本申请实施例，可以保证对结节进行匹配的准确性的前提下，实现自动对结节进行匹配。
-
公开(公告)号：CN107292884A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710666846.2
申请日：2017-08-07
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种识别MRI图像中识别水肿和血肿的方法及装置，先通过预设的第一机器学习模型识别待识别的MRI图像中的肿块区域，其中预设的第一机器学习模型是通过已标注肿块区域的MRI图像训练后得到的。然后，再通过预设的第二机器学习模型识别该肿块区域中的血肿区域和水肿区域，其中，预设的第二机器学习模型是通过标注了血肿区域和水肿区域的MRI图像训练后得到的，并可以计算出血肿区域和水肿区域的体积大小、扩张方向和最大径。通过本实施例的方法，不仅可以自动、高效的识别出血肿和水肿，还可以自动的计算出血肿区域和水肿区域的体积大小、扩张方向和最大径，进而帮助医生对病情进行更准确的判断。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113763403B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202111042209.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
IPC: G06T7/12
-
公开(公告)号：CN111415333B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010147836.X
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本申请实施例提供了一种乳腺X射线影像反对称生成分析模型训练方法和装置，解决了现有乳腺X射线影像分析方式的效率低和准确率低的问题。该乳腺X射线影像反对称生成分析模型训练方法包括：基于预训练的特征提取模型分别提取双侧乳腺X射线影像的原双侧乳腺图像特征，其中，所述双侧乳腺X射线影像分别对应左乳和右乳；将所述原双侧乳腺图像特征输入神经网络模型以获取与所述原双侧乳腺图像特征的特征信息相反的反对称分析结果；计算所生成的所述反对称分析结果与原双侧乳腺图像特征之间的损失函数取值；以及基于所述损失函数取值调整(56)对比文件杜燕连等.用差分迭代算法求解实反对称矩阵特征值《.2011 International Conferenceon Future Computer Science andApplication》.2011,全文.
-
公开(公告)号：CN113782181A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110843392.8
申请日：2021-07-26
Applicant: 杭州深睿博联科技有限公司 , 北京深睿博联科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于CT图像的肺结节良恶性诊断方法及装置。所述方法包括：从输入CT图像中检测出所有肺结节的位置及尺寸，并分割出包含每个肺结节的图像区域；从分割出的肺结节图像中提取肺结节的周围特征图，并对其进行感兴趣区域池化得到肺结节的自身征象特征表示；利用一个基于注意力机制的上下文征象提取模块，得到肺结节的上下文征象特征表示；对自身征象特征表示和上下文征象特征表示进行融合，并基于融合后的特征进行肺结节良恶性诊断。本发明通过基于注意力机制提取肺结节的上下文征象，并进一步对肺结节的自身征象和上下文征象进行融合，相对现有技术主要根据自身征象进行诊断，可有效提高肺结节良恶性检测的准确度。
-
公开(公告)号：CN113763403A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111042209.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
IPC: G06T7/12
Abstract: 本申请公开了一种冠状动脉血管分割方法，该方法包括：获取待分割冠状动脉血管图像；将待分割冠状动脉血管图像输入整体血管分割模型得到待分割冠状动脉血管图像的整体血管分割结果；根据待分割冠状动脉血管图像的整体冠脉分割结果确定待分割冠状动脉血管图像的血管分支命名信息以及血管分支局部图像块；将整体冠脉分割结果、血管分支命名信息以及血管分支局部图像块输入局部血管分割模型，得到待分割冠状动脉血管图像的局部血管分割结果；根据整体血管分割结果和局部血管分割结果得到待分割冠状动脉血管图像的血管分割结果。本申请可以实现提高血管分割的精确度，从而提高了待分割冠状动脉血管图像的血管分割结果的准确度。
-
公开(公告)号：CN113470048A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110763842.2
申请日：2021-07-06
Applicant: 北京深睿博联科技有限责任公司 , 杭州深睿博联科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种场景分割方法，该方法包括：当获取到待分割的目标图像后，生成该目标图像的第一强化场景特征，其中，该第一强化场景特征中携带了目标图像中的各个图像类别之间的关联关系，然后，根据目标图像的第一强化场景特征，对目标图像进行场景分割。可见，本申请在对目标图像进行场景分割时，考虑了目标图像中各个类别之间的关联关系，因此，可以有效提升场景分割结果的准确性。本申请还提供了一种场景分割装置、设备及计算机可读存储介质。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
39
records
(took 0.042 seconds)
