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公开(公告)号：CN115456990A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211111545.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于CT图像的肋骨计数方法、装置、设备及存储介质，通过将待测图像输入肋骨计数模型内的采样区，获得第一特征图像与第二特征图像；将所述第一特征图像输入所述肋骨计数模型内的肋骨检测区，确定肋骨实例化中心线；将所述第二特征图像输入所述肋骨计数模型内的胸椎检测区，确定胸椎椎体位置；将所述肋骨实例化中心线与所述胸椎椎体位置输入所述肋骨计数模型内的匹配区，并根据所述肋骨实例化中心线与所述胸椎椎体位置的空间对应关系，确定所述待测图像中各个肋骨的真实标签，完成所述待测图像的肋骨计数，能够避免存在颈肋、腰肋或者未扫到第一根肋骨等情况导致肋骨计数错误的问题，能够提高肋骨计数的准确度。
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公开(公告)号：CN113971658B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111055322.2
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像处理方法，方法包括：获取指定图像，指定图像中包括弯曲部位；根据指定图像中的弯曲部位确定若干第一区域；根据若干第一区域的顺序将第一区域沿指定方向依次排布，获得第二区域；根据第一区域和第二区域的对应关系，将第一区域内的图像填充至第二区域中，获得与弯曲部位对应的拉直图像。
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公开(公告)号：CN112489060B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011428553.9
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京医准智能科技有限公司 , 广西医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种肺炎病灶分割的系统及方法，针对不同大小的肺炎病灶，基于图像语义分割模型和图像实例分割模型，并将二者进行融合，应用特征金字塔技术，直接在三维空间中对肺炎病灶进行检测分割，并基于先验知识进一步滤除假阳性病灶，有效地解决了临床肺炎病灶判别中，体积较大病灶与体积较小病灶检出性能不一致的问题，改善了现有方法中体积小的肺炎病灶易漏检，而体积大的肺炎病灶分割效果差的现状，提高了病灶检出结果的灵敏度与特异度。
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公开(公告)号：CN116363056B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310062419.9
申请日：2023-01-16
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种胸部CT骨折检测优化的方法、装置及设备，所述方法包括：将待检图像输入预设的检测模型，得到肋骨骨折的检出结果，根据所述检出结果，从所述待检图像中获取所述目标候选框所在局部的目标图像块，并得到所述目标图像块的目标特征向量和补充特征向量，将所述目标特征向量与所述补充特征向量拼接后，输入预设的决策树模型，得到所述目标候选框的目标预测置信度，以确定是否保留所述目标候选框。本说明书实施例的技术方案，可以在不增加假阳检出的情况下，检出隐匿性骨折，提高检出准确率。
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公开(公告)号：CN116109570B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211654203.3
申请日：2022-12-22
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种骨密度测量方法、装置、设备及存储介质，通过将初始图像进行预处理，得到待处理图像；将待处理图像输入分割模型得到待处理图像对应的掩码图像，其中，掩码图像包括椎体掩码图像、两类组织掩码图像；根据椎体掩码图像，获取椎体掩码图像中各个子椎体的骨松质掩码图像；通过两类组织掩码图像确定CT测量值和CT真实值之间的函数关系，再基于函数关系，根据椎体掩码图像中各个子椎体的骨松质掩码图像确定各个子椎体的CT真实值，通过各个子椎体的CT真实值确定各个子椎体的骨密度，本实施例通过普通CT就可以实现骨密度测量，无需额外的体膜校正，还能够避免由于各个CT设备和扫描参数不同，导致骨密度值计算准确性低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116363056A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310062419.9
申请日：2023-01-16
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种胸部CT骨折检测优化的方法、装置及设备，所述方法包括：将待检图像输入预设的检测模型，得到肋骨骨折的检出结果，根据所述检出结果，从所述待检图像中获取所述目标候选框所在局部的目标图像块，并得到所述目标图像块的目标特征向量和补充特征向量，将所述目标特征向量与所述补充特征向量拼接后，输入预设的决策树模型，得到所述目标候选框的目标预测置信度，以确定是否保留所述目标候选框。本说明书实施例的技术方案，可以在不增加假阳检出的情况下，检出隐匿性骨折，提高检出准确率。
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公开(公告)号：CN115690498B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211343116.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/22 , G06T7/11
Abstract: 本公开提供了一种椎体骨密度确认方法、装置、设备及存储介质，获取CT影像中至少一块椎体的椎体分类结果和椎体定位结果；基于所述至少一块椎体的椎体分类结果和椎体定位结果，获取所述CT影像中至少一块椎体的椎体分割结果；基于所述至少一块椎体的所述椎体分割结果，确认所述CT影像中各椎体骨松质的感兴趣区域VOI；基于各椎体骨松质的VOI，以及各椎体骨松质的VOI对应的羟基磷灰石序列值，确认各椎体骨密度。
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公开(公告)号：CN116245832A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310104465.0
申请日：2023-01-30
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，通过将待处理图像输入分类推理模型的全局子模型，得到第一目标特征图；通过所述第一目标特征图进行预处理得到所述待处理图像内异常特征的感兴趣区域；将所述异常特征的感兴趣区域输入分类推理模型的局部子模型，得到第二目标特征图；将所述第一初始特征图和第二目标特征图输入分类推理模型的融合子模型，得到所述待处理图像内异常特征的预测结果值，本实施例适用于不同模态的医学影像，利用弱监督学习方法就可以实现对医学影像的分类识别，大幅度降低了人工标注成本，提高了分类识别精度，并在分类过程中对分类依据的感兴趣区域进行预测。
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公开(公告)号：CN115456990B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211111545.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于CT图像的肋骨计数方法、装置、设备及存储介质，通过将待测图像输入肋骨计数模型内的采样区，获得第一特征图像与第二特征图像；将所述第一特征图像输入所述肋骨计数模型内的肋骨检测区，确定肋骨实例化中心线；将所述第二特征图像输入所述肋骨计数模型内的胸椎检测区，确定胸椎椎体位置；将所述肋骨实例化中心线与所述胸椎椎体位置输入所述肋骨计数模型内的匹配区，并根据所述肋骨实例化中心线与所述胸椎椎体位置的空间对应关系，确定所述待测图像中各个肋骨的真实标签，完成所述待测图像的肋骨计数，能够避免存在颈肋、腰肋或者未扫到第一根肋骨等情况导致肋骨计数错误的问题，能够提高肋骨计数的准确度。
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公开(公告)号：CN115578564A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211308889.0
申请日：2022-10-25
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种实例分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质，包括：将训练集中的样本图像输入至实例分割模型包括的语义分割子模型中，获取样本图像对应的预测感兴趣区域；基于样本图像对应的预测感兴趣区域，从样本图像中获取对应的语义样本图像；将语义样本图像输入至实例分割模型包括的特征提取子模型中；获取样本图像对应的预测语义分割特征和预测聚类特征；基于预测语义分割特征、标注语义分割特征和预测聚类特征，调整特征提取子模型的参数；其中，所述语义分割特征和所述聚类特征用于确定所述样本图像的至少一个聚类特征，并基于所述至少一个聚类特征，确定所述样本图像的实例分割结果。
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