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公开(公告)号：CN113989916B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202111177145.5
申请日：2021-10-09
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司
IPC: G06V40/18 , G06V10/774 , G06N3/0985 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本公开提供一种用于基于元学习对图像进行分类的分类装置、方法及其相关产品。该分类装置包括用于提取待分类的图像的共享特征的共享特征提取器，用于从共享特征数据中提取与主分类任务相关的主特征数据并且基于所述主特征数据来执行主分类任务以实现图像分类的主分类器，以及用于从共享特征数据中提取与辅分类任务相关的辅特征数据以执行针对所述图像的辅分类任务的辅分类器，其中所述辅分类任务用于在所述元学习中对所述共享特征提取器的参数执行微调。利用本公开的分类方案，可以实现共享特征提取器和主分类器对来自不同域的图像的快速域适应，从而显著提升本公开分类方案的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113768461B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202111073695.2
申请日：2021-09-14
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司
IPC: A61B3/12 , A61B3/14 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/11
Abstract: 本发明实施例提供了一种眼底图像分析方法、系统和电子设备，该方法包括：获取待分析的眼底图像；对所述眼底图像进行像素级分割，得到标识每个像素属于豹纹或者非豹纹区域的豹纹分割信息；基于所述眼底图像分割出现豹纹对视力影响程度不同的多种感兴趣区域，得到标识每个像素所属感兴趣区域的区域分割信息；根据豹纹分割信息和区域分割信息对眼底豹纹进行量化分析；本发明根据豹纹分割信息和区域分割信息更精准地对眼底豹纹进行量化分析，从而快速、精准地给出诊断结果；医生无需花费大量精力和时间去学习和分析如何根据眼底图像确定豹纹的程度。
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公开(公告)号：CN111383210B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010140098.6
申请日：2020-03-03
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种眼底图像分类模型训练方法及设备，所述方法包括：获取训练数据，包括眼底图像及用于表达其疾病类型的标签；利用经过训练的第一机器学习模型对所述眼底图像进行分类，得到用于表达其属于各种疾病类型的第一置信度信息；利用所述训练数据以及所述第一置信度信息对第二机器学习模型进行训练，训练过程中所述第二机器学习模型对所述眼底图像进行分类，得到用于表达其属于各种疾病类型的第二置信度信息，并根据所述第二置信度信息与所述标签的差异以及所述第二置信度信息与所述第一置信度信息的差异优化所述第二机器学习模型的参数。
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公开(公告)号：CN112541906B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011498021.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种数据处理的方法及装置、电子设备、存储介质，所述方法包括：在数据模型中，预置多个病灶标签及每个病灶标签对应的标签平滑值；获取眼底图像数据；调用所述数据模型处理所述眼底图像数据，以根据所述标签平滑值，确定所述眼底图像数据对应的多个目标病灶标签。通过本发明实施例，实现了对多标签数据模型的应用优化，通过根据预置的针对每个病灶标签对应的标签平滑值，确定眼底图像数据对应的多个目标病灶标签，从而能够更考虑实际和不确定性，使得多标签数据模型的应用更符合实际情况，达到了对噪声的抑制效果。
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公开(公告)号：CN108717696B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201810470015.2
申请日：2018-05-16
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种黄斑影像检测方法和设备，其中所述黄斑影像检测方法包括：获取眼底图像；利用机器学习模型对所述眼底图像进行识别，以输出标记特征区域后的眼底图像，所述特征区域为黄斑区域、视盘区域和黄斑视盘联合区域中的至少一种，其中所述机器学习模型是利用已知所述特征区域所在位置的样本图像进行训练得到的；根据所述标记特征区域后的眼底图像输出标记黄斑影像位置后的眼底图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113768461A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111073695.2
申请日：2021-09-14
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种眼底图像分析方法、系统和电子设备，该方法包括：获取待分析的眼底图像；对所述眼底图像进行像素级分割，得到标识每个像素属于豹纹或者非豹纹区域的豹纹分割信息；基于所述眼底图像分割出现豹纹对视力影响程度不同的多种感兴趣区域，得到标识每个像素所属感兴趣区域的区域分割信息；根据豹纹分割信息和区域分割信息对眼底豹纹进行量化分析；本发明根据豹纹分割信息和区域分割信息更精准地对眼底豹纹进行量化分析，从而快速、精准地给出诊断结果；医生无需花费大量精力和时间去学习和分析如何根据眼底图像确定豹纹的程度。
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公开(公告)号：CN113499033A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110552824.X
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种医疗数据预测方法及系统，涉及医疗技术领域。方法包括：获取对待预测患者的目标部位进行治疗之前，采集的所述待预测患者的信息以及目标生物医用材料的信息；其中所述待预测患者的信息包括医学影像类信息和文字描述类信息；基于所述待预测患者的信息和所述目标生物医用材料的信息，对所述待预测患者的目标部位采用所述目标生物医用材料治疗后的治疗数据进行预测。本发明融合了医学影像等多模态数据，对待预测患者的目标部位采用目标生物医用材料治疗后的治疗数据进行预测，能够有效提升预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113066066A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110337626.1
申请日：2021-03-30
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种视网膜异常分析方法及设备，所述方法包括：利用特征提取模块分别对至少一张眼底图像进行特征提取；通过区域检测模块对提取的特征进行识别，所述区域检测模块包括类别分支和回归分支，所述类别分支用于根据所述特征得到区域类别信息，所述回归分支用于根据所述特征得到区域位置信息；通过整体异常检测模块对所述特征进行识别，得到整体异常类别信息；对所述区域类别信息对应的区域进行分割，得到区域面积信息；对所述至少一张眼底图像对应的区域类别信息、区域面积信息、区域位置信息和整体异常类别信息进行统计分析，得到异常相关性数据，用于体现各种整体异常类别与各种区域类别及其区域面积信息、区域位置信息的对应关系。
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公开(公告)号：CN113763336B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110973379.4
申请日：2021-08-24
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种图像多任务识别方法及电子设备，其中，图像多任务识别方法包括：将图像输入训练好的多任务机器学习模型；由多任务机器学习模型从图像中提取第一特征数据，并且根据第一特征数据确定第一识别结果，第一识别结果指示图像中的每个像素的类别；由多任务机器学习模型从图像和第一识别结果在通道维度上的堆叠图像中提取第二特征数据，并且根据第二特征数据确定第二识别结果，第二识别结果指示图像的类别；以及，由多任务机器学习模型输出第一和第二识别结果。多任务机器学习模型既具备高层次的综合语义分析能力，也具备像素级的识别能力，可以准确、可信地执行图像多任务识别。
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