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公开(公告)号：CN111862038B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202010693473.X
申请日：2020-07-17
Applicant: 中国医学科学院阜外医院 , 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明实施例公开了一种斑块检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待检测冠状动脉图像序列；根据所述待检测冠状动脉图像序列生成至少一个待检测冠状动脉图像组合，所述待检测冠状动脉图像组合包括至少两张待检测冠状动脉图像；将所述待检测冠状动脉图像组合输入至训练好的斑块检测模型，获得每张待检测冠状动脉图像的中间斑块检测结果；基于所述每张待检测冠状动脉图像的中间斑块检测结果确定最终斑块检测结果。本发明实施例的技术方案，解决了现有冠状动脉斑块检测技术检测难度大且检测不准确的问题，实现降低冠状动脉斑块检测难度，提高斑块检测效率及准确率的效果。
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公开(公告)号：CN116778166A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310799176.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例公开了一种感兴趣区域分割方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待进行感兴趣区域分割的目标医学影像，以及，已训练完成的用于分割感兴趣区域的目标分割模型；将目标医学影像输入到目标分割模型中，并根据目标分割模型的输出结果，得到目标医学影像针对感兴趣区域的分割结果；其中，目标分割模型基于多组第一训练样本、多组第二训练样本以及医学影像特征库训练得到。本发明实施例的技术方案，可降低将非感兴趣区域作为感兴趣区域分割出来的可能，提高分割性能。
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公开(公告)号：CN112101453B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010961988.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 公开了一种网络模型的训练方法及装置、标注信息的确定方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，涉及图像处理技术领域。该网络模型的训练方法包括：确定初始网络模型；基于待标注样本图像和待标注样本图像对应的概率图像训练初始网络模型，以生成图像理解模型，其中，图像理解模型用于基于待标注图像生成待标注图像对应的特征图和修复图像，概率图像用于表征待标注样本图像中的显示单元被擦除的概率。本公开能够使图像理解模型聚焦于学习图像的边界信息(包括能够用于分割的边界信息)，进而使训练得到的图像理解模型具备图像理解能力。由此，本公开能够为后续标注信息的重定义操作提供数据基础，进而提高标注信息的重定义精准度。
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公开(公告)号：CN111311613B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010139873.6
申请日：2020-03-03
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像分割模型训练方法、图像分割方法及装置，其中，图像分割模型训练方法包括：基于调节后的标签对图像分割模型进行训练，在保持标签分布趋势不变化的基础上，增加了标签分布的可能性，提高了图像分割模型的训练效率和精度，最终达到降低假阳率的同时改善灵敏度。本实施例的技术方案，基于调节后的标签对图像分割模型进行训练，在保持标签分布趋势不变化的基础上，增加了标签分布的可能性，提高了图像分割模型的训练效率和精度，最终达到降低假阳率的同时改善灵敏度。
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公开(公告)号：CN111523578B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010286236.1
申请日：2020-04-13
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像分类方法及装置、神经网络模型的训练方法及装置。图像分类方法包括：获取待分类图像的多标签特征；获取多标签特征的权重系数；根据多标签特征和权重系数，获取待分类图像的多标签分类结果，能够提高多标签分类的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112287993A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011158778.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种模型生成方法、图像分类方法、装置、电子设备及介质。该模型生成方法包括：获取阳性样本和阴性样本，其中，每个阳性样本中至少一层CT图像的图像标签是阳性，且每个阴性样本中各层CT图像的图像标签均是阴性；将阳性样本和阴性样本作为训练样本，基于训练样本对原始分类模型进行训练，生成图像分类模型，其中，原始分类模型可包括特征提取网络、用于根据特征提取网络的输出结果重新标定阳性样本中各CT图像的图像标签的标签重定网络和图像分类网络，图像分类模型包括特征提取网络和图像分类网络。本发明实施例的技术方案，达到了降低模型生成过程中图像标注的工作量的效果。
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公开(公告)号：CN111127432B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201911349532.5
申请日：2019-12-24
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种医学图像检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取受检部位的医学图像、已训练完成的可用于分类的教师网络以及已训练完成的学生网络；将医学图像分别输入到教师网络和学生网络中，根据教师网络的输出结果、学生网络的输出结果和目标检测阈值，分别检测出医学图像中的每个像素点是否为感兴趣点。本发明实施例的技术方案，可通过利用未存在感兴趣点的第一样本图像以及各帧样本图像是否存在感兴趣点的人工标记结果，解决了人工标记困难和医学图像利用率低下的问题，达到了检测出医学图像中的感兴趣点的效果。
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公开(公告)号：CN111104894B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201911305159.3
申请日：2019-12-17
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本公开实施例公开了一种精子标注方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待标注精子集合图像；将所述待标注精子集合图像输入至预先训练好的深度学习标注模型，得到标注结果。本公开实施例的技术方案，通过利用深度学习技术，基于待标注精子集合图像对待标注精子进行自动标注，提高了标注效率与精度。
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公开(公告)号：CN112184690A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011085430.X
申请日：2020-10-12
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种冠脉血管走向的预测方法、预测模型的训练方法及装置，该冠脉血管走向的预测方法包括：采用图像分割模型分割出冠状动脉造影图像中的冠脉区域，以得到分割图像；采用至少一个预测模型对分割图像中的闭塞血管段和/或狭窄血管段进行走向预测，以得到至少一个预测图像。本申请的技术方案能够对闭塞血管段和/或狭窄血管段进行较为准确、客观的预测，提高介入治疗的成功率。
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公开(公告)号：CN112132854A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011002964.1
申请日：2020-09-22
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的方法及装置，以及电子设备。该方法包括：根据头部医学影像的脑血肿的初步分割结果，对预处理的头部医学影像进行脑血肿的再次分割，以获得所述预处理的头部医学影像的脑血肿的再次分割结果；根据所述再次分割结果，获取所述头部医学影像的脑血肿的最终分割结果，能够在脑部医学影像存在数据异质性的情况下，提高头部医学影像的脑血肿的分割效果。
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