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公开(公告)号：CN111080625B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201911310411.X
申请日：2019-12-18
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种肺部影像条索检测模型的训练方法及其训练装置，解决了现有技术中人工识别肺部CT图像中条索的位置以及数量时，工作量大、容易漏检测以及存在人为主观性的技术问题。本申请实施例提供的肺部影像条索检测模型训练方法，在选择训练数据时，不仅仅采用了带有条索的肺部影像数据，还采用了不带有条索的肺部影像数据，降低了因条索与肺部影像中的器官相像而产生假阳性检测结果的概率，从而提高了肺部影像条索检测模型在检测条索时的准确率。
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公开(公告)号：CN112102284A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010961741.1
申请日：2020-09-14
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模型的训练样本的标记方法、训练方法及装置，该图像分割模型的训练样本的标记方法包括：对待标记图像的目标区域进行粗标记，以得到粗标记图像；基于粗标记图像执行填洞操作，以得到标记图像，其中，标记图像和待标记图像为图像分割模型的训练样本。本申请的技术方案能够提高图像分割模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119600282A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411562482.X
申请日：2024-11-04
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供了一种生成图像分割模型的方法、图像分割的方法及装置。其中图像分割模型包括分别部署在各计算节点上的卷积算子，该方法包括：获取图像样本集，各图像样本上标注有分割掩码；将各图像样本划分成多个图像块，并分别将各图像块分配至对应的计算节点；利用各图像样本和分割掩码，在计算节点上训练图像分割模型；其中，训练过程中涉及的特征提取处理包括：通过各计算节点上的卷积算子并行处理被分配图像块的图像信息和边界信息，得到与各图像块对应的局部特征，边界信息来源于被分配相邻图像块的计算节点。本申请能够缩短训练时间，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN114359206B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111646720.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及一种血管识别方法和血管识别装置，以及计算机可读存储介质和电子设备，解决了头颈部位重要血管的种类识别的效果较差的问题。本申请实施例提供的血管识别方法，利用包括M种卷积核的血管识别模型对待识别图像进行识别，确定待识别图像对应的血管种类识别结果。由于血管识别模型是基于对待识别图像进行处理的卷积核对应的感受野，对N种区域中的至少一种区域的梯度进行回传，因此，血管识别模型可以根据对待识别图像进行处理的卷积核对应的感受野的尺寸，选择回传数据的多少，从而既能够降低该血管识别方法对显存的要求，也能充分利用非血管区域等不重要区域的信息，提高了对待识别图像的识别效果。
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公开(公告)号：CN113837192B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111109049.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种图像分割方法及装置，神经网络的训练方法及装置。该方法包括：将第一骨影像输入第一神经网络中，得到所述第一骨影像的第一特征图，其中，所述第一神经网络用于对所述第一骨影像进行骨骼的语义分割；根据所述第一骨影像中的局部骨影像，通过第二神经网络，得到所述局部骨影像的第二特征图，其中，所述第二神经网络用于对所述局部骨影像进行骨骼的二值分割；根据所述第一特征图和所述第二特征图，获取骨骼分类分割结果，能够同时提高骨分割和分类的精度和速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117788422A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311825025.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种医学图像处理系统、模型训练方法、装置及存储介质。所述系统包括处理器，所述处理器被配置为执行以下医学图像处理方法：将医学图像输入已训练的骨折检测模型以得到与所述医学图像对应的骨折概率图，所述骨折概率图中各像素的像素值与骨折程度正相关或负相关；将所述医学图像输入已训练的骨骼分割模型以得到骨骼分割结果；根据所述骨折概率图与所述骨骼分割结果确定骨折检测结果。本发明实施例提供的技术方案能够准确地确定患者的骨折检测结果。
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公开(公告)号：CN116188564A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211727562.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种血管中心线提取方法及装置、血管拉直方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及医学图像处理领域。该方法包括：基于头颈部CTA图像、头颈部CTA图像的血管分段数据，确定多个目标血管区域各自的血管分割数据、血管骨架和区域CTA图像；针对多个目标血管区域中每个目标血管区域，基于目标血管区域的区域CTA图像中像素的CT值、目标血管区域的血管分割数据，确定血管骨架的起点和终点之间的最优路径；基于最优路径确定目标血管区域的中线，得到目标血管区域对应的中线；融合目标血管区域的血管骨架和目标血管区域对应的中线，得到目标血管区域对应的血管中心线。该方法能够有效缓解中线偏移问题，从而得到更准确的血管中心线。
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公开(公告)号：CN114723684B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210284390.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法，用于训练初始神经网络模型，得到血流方向预测模型，该方法包括：确定头颈部血管样本图像和头颈部血管样本图像对应的血管骨架标记数据；基于血管骨架标记数据，在头颈部血管样本图像内确定多个采样中心点，以对头颈部血管样本图像进行切块采样操作，得到多个样本块数据集合，基于多个样本块数据集合各自对应的采样中心点、预设血流步长和血管骨架标记数据，确定多个样本块数据集合各自对应的训练目标数据；利用多个样本块数据集合、多个样本块数据集合各自对应的训练目标数据，训练初始神经网络模型，得到血流方向预测模型。利用该模型训练方法，能够提高模型的鲁棒性和稳定性，从而提高血流方向预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115496735A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211194117.9
申请日：2022-09-28
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种病灶分割模型的训练方法及装置、病灶分割方法及装置，该训练方法包括：将包含目标病灶的二维CT图像输入预先训练好的二维病灶分割模型中，输出得到目标病灶的二维病灶分割结果；根据二维病灶分割结果中包含的目标病灶的位置信息以及尺寸信息，对目标病灶在三维CT图像中所在的体素单元进行标记，得到带有目标标记的目标三维CT图像；将目标三维CT图像输入至三维病灶分割模型中，以目标标记所在的体素单元作为感兴趣区域，输出得到目标病灶的三维分割预测结果；基于三维分割预测结果与目标标记之间的分割损失，对三维病灶分割模型进行训练，直至三维病灶分割模型达到收敛。这样，本申请有效地提高了对于目标病灶的病灶分割效率。
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公开(公告)号：CN113487656B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110845109.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像配准方法及装置，训练方法及装置，控制方法及装置。该图像配准方法包括：获取医学图像上的标记物的分割结果和所述标记物上的关键点的位置；根据所述标记物上的关键点的位置和标准分割的对应关键点的位置，实现所述标记物的平移变换，其中，所述标记物和所述标准分割的物理形状相同；将所述医学图像上的标记物的分割结果输入配准模型中进行旋转变换，以将所述标记物的分割结果和所述标准分割配准，能够实现医学图像建模后形成的器官模型和穿刺针所在的导航装置之间的精准且快速的配准，以避免穿刺针的穿刺路径与器官模型上的虚拟穿刺针的穿刺路径之间不完全对应。
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