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公开(公告)号：CN116541791A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310540311.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 上海交通大学 , 上海人工智能创新中心 , 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G06F18/2433 , A61B5/346 , A61B5/349 , A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度信号恢复的心电图异常检测方法和系统，包括：使用滤波消除心电图原始信号的信号噪声得到全局信号；检测全局信号R峰并使用自适应动态阈值得到局部信号；对全局信号和局部信号实现多尺度信号特征编码；对多尺度编码特征使用自注意力机制以及基于残差的方法得到全局和局部特征；对全局信号使用时间尺度平滑得到平滑信号趋势；对平滑信号趋势实现信号趋势编码；对全局特征和局部特征实现多尺度信号解码；对全局特征和信号趋势特征实现信号趋势解码；使用异常评定函数实现心电图异常评定。本发明提高了心电图异常检测算法对不同异常类型的探测能力，提高了心电图异常检测算法的可解释性。
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公开(公告)号：CN118873148A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410919093.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 上海交通大学 , 上海人工智能创新中心 , 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , A61B5/36 , A61B5/352 , A61B5/366 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种基于异常检测预训练的心电图长尾分类方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取多尺度心电图信号；获取心电报告信息，提取报告属性信息和分类结果；基于多尺度心电图信号和报告属性信息预训练异常检测模型；以信号趋势辅助恢复中得到的信号趋势特征和多尺度交叉恢复中得到的全局心电特征的串联组合作为长尾分类网络的输入，从心电报告中提取的分类结果作为输出，训练长尾分类网络；将待检测心电图信号输入预训练完成的异常检测模型，对得到的信号趋势特征和全局心电特征进行串联组合，并将组合得到的特征输入到下游的长尾分类网络进行异常类型多分类，得到分类预测结果概率。与现有技术相比，本发明具有提高了分类结果的全面性和可靠性等优点。
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公开(公告)号：CN114022475B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111397389.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于自监督掩膜的图像异常检测和异常定位方法及系统，涉及计算机视觉和图像处理技术领域，该方法包括：掩膜随机生成步骤、掩膜初始化步骤、生成初始化掩膜、图像特征提取步骤、图像重建步骤、重建图像对齐步骤、掩膜更新步骤、掩膜更新终止决策步骤以及异常评定步骤。本发明通过引入自监督掩膜的训练，提高了异常检测算法的异常定位能力，从而在异常检测和异常定位任务上取得较好的性能。
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公开(公告)号：CN114972871A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210617656.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像配准的少样本图像异常检测方法及系统，包括：对支撑图像和待检测图像提取图像的高维特征；对图像的高维特征进行特征的空间变换得到变换的图像特征；对变换的图像特征实现特征编码；对编码特征实现特征配准；对变换的图像特征拟合支撑图像的特征分布得到特征分布模型；对变换的图像特征和特征分布模型实现图像异常评定。本发明针对目前异常检测方法存在的问题，提出一种基于图像配准的少样本异常检测方法，本发明利用已知类别物体数据训练可推广的通用模型，不需要对新类别物体数据重新训练模型，而是仅利用少样本的新类别数据，即可应用于新类别物体的异常检测任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118172306A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410179957.0
申请日：2024-02-18
Applicant: 上海人工智能创新中心 , 上海交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉语言模型的医学图像异常检测方法、设备及介质，该方法采用多层次视觉特征适配技术，将多个残差适配器集成到视觉语言模型的视觉编码器中；同时采用适配特征比对技术，通过视觉适配特征与文本提示特征的比对实现零样本异常检测，或者通过少样本目标图像视觉适配特征的比对实现少样本异常检测。与现有技术相比，本发明具有更加准确的定位异常区域，提供更加优秀的异常检测性能等优点。
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公开(公告)号：CN114049361A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111303258.5
申请日：2021-11-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图层分解的自监督肿瘤分割系统，包括：模块M1：正常图像通过随机生成的三维掩码和变换得到纹理生成模拟的肿瘤区域；模块M2：将模拟的肿瘤区域与正常图像进行融合，得到合成的肿瘤图像；模块M3：训练深度卷积神经网络学习图层分解，合成的肿瘤图像利用训练后的深度卷积神经网络得到肿瘤分割图、恢复出肿瘤区域图像、恢复出正常图像以及合成图像。本发明能够根据正常图像合成肿瘤图像，通过有效的基于图层分解的自监督学习模型，提取对肿瘤区域具有较强判别力的特征，从而实现无标签情况下的肿瘤分割。
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公开(公告)号：CN114022475A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111397389.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自监督掩膜的图像异常检测和异常定位方法及系统，涉及计算机视觉和图像处理技术领域，该方法包括：掩膜随机生成步骤、掩膜初始化步骤、生成初始化掩膜、图像特征提取步骤、图像重建步骤、重建图像对齐步骤、掩膜更新步骤、掩膜更新终止决策步骤以及异常评定步骤。本发明通过引入自监督掩膜的训练，提高了异常检测算法的异常定位能力，从而在异常检测和异常定位任务上取得较好的性能。
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公开(公告)号：CN114972871B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210617656.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06T7/33 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于图像配准的少样本图像异常检测方法及系统，包括：对支撑图像和待检测图像提取图像的高维特征；对图像的高维特征进行特征的空间变换得到变换的图像特征；对变换的图像特征实现特征编码；对编码特征实现特征配准；对变换的图像特征拟合支撑图像的特征分布得到特征分布模型；对变换的图像特征和特征分布模型实现图像异常评定。本发明针对目前异常检测方法存在的问题，提出一种基于图像配准的少样本异常检测方法，本发明利用已知类别物体数据训练可推广的通用模型，不需要对新类别物体数据重新训练模型，而是仅利用少样本的新类别数据，即可应用于新类别物体的异常检测任务。
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公开(公告)号：CN112862799A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110206510.4
申请日：2021-02-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像属性恢复的图像异常检测方法和系统，包括：图像属性移除步骤：对待检测的图像，利用图像灰度化、图像随机旋转的图像属性移除方法进行图像属性移除；图像特征提取步骤：对得到的属性缺失图像使用深度卷积神经网络提取图像的高维特征；图像属性恢复步骤：对图像的高维特征使用深度卷积神经网络进行图像属性恢复，得到属性恢复图像；恢复图像对齐步骤：对属性恢复图像和待检测的图像使用均方误差损失函数进行自监督学习；图像异常评定步骤：对损失函数结果和属性恢复图像使用加权平均函数进行图像异常评定。本发明能够引导深度网络更加注重于学习与图像属性相关的高级语义信息，从而在异常检测任务上取得较好的性能。
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