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公开(公告)号：CN119516278A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411687224.4
申请日：2024-11-22
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00
Abstract: 本申请涉及一种分类模型的训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取无标签的第一图像数据和有标签的第二图像数据，将第一图像数据和第二图像数据输入至预设分类模型进行训练，输出第一图像数据的第一分类结果、第二图像数据对应的第一分类子模型、以及第三图像数据，根据第一分类结果和第一分类子模型输出的第二分类结果，确定第一损失，根据第三图像数据和第一图像数据，确定第二损失，以及根据第二损失和第一损失，对预设分类模型进行训练，得到目标分类模型；第三图像数据为掩码处理和补全处理后的图像。上述方法提供的基于有标签图像和无标签图像训练分类模型的方法，解决了模型的训练难度较大的问题。
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公开(公告)号：CN117637144B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311597484.8
申请日：2023-11-27
IPC: G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06T7/00
Abstract: 本申请涉及一种状态预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待检测数据；待检测数据包括眼底图像和协变量数据；协变量数据为辅助判别目标病变的变量数据；基于预设特征提取模型分别对眼底图像和协变量数据进行特征提取，得到图像特征向量、图像特征向量对应的第一权重、协变量特征向量和协变量特征向量对应第二权重；基于第一权重、第二权重和预设的混合模型，对图像特征向量和协变量特征向量进行处理，得到目标状态预测结果；混合模型基于在待检测数据存在删失数据和不存在删失数据的情况下，分别满足最大似然函数条件的图像特征向量和协变量特征向量构建得到的。采用本方法能够提高目标状态预测结果的预测准确率。
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公开(公告)号：CN117912672B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311846783.0
申请日：2023-12-29
IPC: G16H50/20 , G16H30/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种对象分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标图像序列、临床数据和图像处理模型；目标图像序列为对待检测图像进行图像序列转化得到；图像处理模型包含预训练的特征提取器以及训练完成的分类子模型；通过特征提取器对目标输入序列进行特征提取，并通过分类子模型对特征提取的结果进行分析处理，得到目标分析结果；基于大规模语言分析模型对目标分析结果和临床数据进行对象分析，得到对象分析结果。采用本方法能够提高对象分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118039124B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410129641.0
申请日：2024-01-30
IPC: G16H50/20 , G16H30/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种对象分析方法、装置、计算机设备和存储介质。本方法包括：获取目标对象对应的待检测图像和训练完成的多模态对话语言模型；多模态对话语言模型包括预训练视觉结构、注意力结构和语言结构；根据预训练视觉结构对待检测图像进行特征提取，得到待检测图像对应的图像特征；基于注意力结构对图像特征进行数据处理，得到目标对象对应的初始诊断结果；初始诊断结果包括多种预设指标中的至少一种；基于语言结构对初始诊断结果进行数据处理，得到目标对象对应的对象分析结果。采用本方法能够提高提供冠心病诊疗结果的效率。
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公开(公告)号：CN111161274B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201811324901.0
申请日：2018-11-08
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种腹部图像分割方法、计算机存储介质及设备，该方法包括：获取待测腹部图像；基于已训练的全卷积神经网络，对待测腹部图像中各像素进行分类，确定待测腹部图像对应的分割图像；其中，已训练的全卷积神经网络基于第一训练集以及第二训练集训练确定，第一训练集包括各第一样本腹部图像以及各第一样本腹部图像对应的像素分类标签图，第二训练集包括各第二样本腹部图像以及各第二样本腹部图像分别对应属于各类别的像素数量。采用本方法，可提高分割准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114041753A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111369599.2
申请日：2021-11-16
IPC: A61B5/00
Abstract: 本申请涉及一种睡眠分期方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。包括：获取原始数据样本集合中每一原始数据样本的睡眠分期人工标注结果；对每一原始数据样本进行时间段随机抽样，根据随机抽样结果确定第一目标训练时间段，第一目标训练时间段仅对应一个睡眠分期人工标注结果；基于每一原始数据样本的第一目标训练时间段及第一目标训练时间段对应的睡眠分期人工标注结果对睡眠分期模型进行训练，得到训练后的睡眠分期模型；基于训练后的睡眠分期模型，确定待分期的睡眠相关信号对应的睡眠分期结果。采用抽样得到的时间跨度长、总时长短的睡眠相关信号，对睡眠分期模型进行训练，得到的睡眠分期模型适应性更好，分期结果准确性更高。
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公开(公告)号：CN111110949B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811295492.6
申请日：2018-11-01
Abstract: 一种胰岛素注射量确定方法及装置、计算机存储介质及设备，该方法包括：获取目标用户的特征信息以及当前时刻的血糖含量；基于所述目标用户的特征信息、所述目标用户的当前时刻的血糖含量、预先确定的血糖预测模型以及预先确定的胰岛素注射量预测模型，确定所述目标用户在各时刻的胰岛素注射量。采用本方法，可便于对各时刻的胰岛素注射量的确定。
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公开(公告)号：CN110084811A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910378689.4
申请日：2019-05-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请公开了一种眼底照片识别方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取目标眼底照片，该目标眼底照片包括目标眼球后部组织所在的图像区域；将该目标眼底照片输入至目标神经网络，获取该目标神经网络输出的概率信息，该概率信息用于指示该目标眼底照片中的像素位于该图像区域内的概率；该目标神经网络的特征放大层用于获取该目标神经网络的特征提取层输出的池化值索引和特征图，并用于根据该池化值索引对该特征图进行放大处理，其中，该池化值索引用于指示经过池化操作得到的池化值的位置信息。本申请实施例提供的技术方案可以解决神经网络输出的概率信息的准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN119941646A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411958605.1
申请日：2024-12-27
IPC: G06T7/00 , A61B3/12 , A61B3/14 , A61B5/00 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06N3/042
Abstract: 本申请涉及一种眼部图像分析方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取用户的眼底图像，并根据该用户的脑部在历史时间段内是否发生过预设事件，确定该用户的历史脑部信息；在该历史脑部信息指示该用户在历史时间段内未发生过该预设事件的情况下，根据该眼底图像和预先基于半监督学习算法和知识迁移算法训练得到的目标眼底图像分析模型确定第一眼底图像分析结果；其中，该第一眼底图像分析结果用于表征该用户是否存在具有隐匿性的脑部异常区域，以及该用户在预设时间段内发生该预设事件的第一预测信息。采用本方法能够有效的降低成本，进而实现针对大规模人群进行脑部异常的识别和预测。
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公开(公告)号：CN119495121A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411514707.4
申请日：2024-10-28
IPC: G06V40/18 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/098 , G06T7/00 , G16H50/30 , G16H30/20
Abstract: 本申请涉及一种眼底图像的图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过将待检测患者的眼底图像输入至基于历史眼底图像对初始掩码自编码器模型进行联邦训练得到的特征提取模型，以得到眼底图像对应的特征图像，然后将特征图像与待检测患者的临床指标信息输入至评估识别模型，以得到高血压靶器官损害情况，和/或，高血压靶器官出现损伤的概率。由于本申请实施例中，只需要基于待检测患者的眼底图像和临床指标信息就可以确定待检测患者的高血压诊断和预测结果，简化了高血压靶器官损伤评估的操作流程，降低了评估成本，并且基于特征提取模型和评估识别模型进行评估，还提高了高血压靶器官损伤评估的准确性。
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