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公开(公告)号：CN112116623B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202010996314.7
申请日：2020-09-21
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割方法及装置，该图像分割方法包括：对原始三维图像进行粗分割以获得粗分割结果，其中，粗分割结果包括目标的粗糙实体图像；基于第一预设条件对原始三维图像进行二值化处理以获得二值化图像；基于粗糙实体图像和二值化图像确定细分割结果。本申请的技术方案能够分割出光滑、细致、精确的目标表面。
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公开(公告)号：CN112541907A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011501530.6
申请日：2020-12-17
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图像识别方法、装置、服务器及介质。该方法包括：获取待识别图像，提取所述待识别图像中的感兴趣区域的轮廓生成轮廓图像；根据所述轮廓图像和所述待识别图像得到感兴趣区域图像；将所述感兴趣区域图像输入至训练好的类型识别模型中，确定所述感兴趣区域图像的图像类型。本发明实施例的技术方案，解决了人工对待识别图像中的感兴趣区域进行识别，进而对待识别图像进行分类效率低下的问题，实现快速确定影像中的感兴趣区域的类型，提高医学影像诊断效率的效果。
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公开(公告)号：CN111899245B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202010752149.0
申请日：2020-07-30
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，电子设备及存储介质。该图像分割方法包括：根据包括背景、纵膈、动脉和静脉的待分割图像，获取所述待分割图像的纵膈区域的所述纵膈、所述动脉、所述静脉和所述背景的第一分割结果；根据所述待分割图像，获取所述待分割图像的外延区域的血管与所述背景的第二分割结果；根据所述第一分割结果和所述第二分割结果，获取所述待分割图像的所述纵膈、所述动脉、所述静脉和所述背景的分割结果，能够提高动脉与静脉的分割的准确性和分割的效率。
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公开(公告)号：CN112418299A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011303653.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种冠状动脉分割模型的训练方法，包括：获取样本，所述样本包括待识别区域血管数据与冠状动脉标识数据；在所述待识别血管数据中增加干扰数据，获取待识别血管扩充数据；基于所述冠状动脉标识数据获取冠状动脉启示数据，所述冠状动脉启示数据用于在对所述待识别区域血管数据进行标识时提供启示；以及将带有所述待识别血管扩充数据、所述冠状动脉启示数据和所述冠状动脉标识数据的所述样本输入神经网络模型，对神经网络模型进行训练，以使得所述神经网络模型能够基于所述样本上的所述冠状动脉启示数据输出所述冠状动脉标识数据。使得神经网络模型学习如何区分干扰性，实现精准分割，有效区分冠状动脉和静脉假阳。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112258524A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011128727.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多分支图像分割方法、分割装置、存储介质以及电子设备，通过对待分割图像进行下采样缩小图像尺寸并输入第一模型，得到待分割图像的全局特征图像和粗粒度的第一输出图像，然后将待分割图像划分为多个区域图像，并将多个区域图像和全局特征图像输入第二模型，由第二模型结合全局特征和区域图像进行细粒度的分割，得到第二输出图像，最后融合第一输出图像和第二输出图像以得到最终的分割结果，利用第一模型得到粗粒度的分割结果、第二模型得到细粒度的分割结果，可以满足不同分支需求，并且，结合粗粒度分割结果的全局特征和细粒度分割结果的局部特征，可以获取更加准确的分割结果。
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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：CN111833427B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010707018.0
申请日：2020-07-21
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明提供了一种对三维图像进行体绘制的方法及装置，该对三维图像进行体绘制的方法包括：确定位于三维图像的目标区域的边界上的多个点的深度信息；基于多个点的深度信息确定目标区域的多组起点和终点；基于多组起点和终点对目标区域进行体绘制。本发明的技术方案能够提高体绘制效率、保证图像显示的流畅度、提升交互感。
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