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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：CN110503705B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN201910809617.0
申请日：2019-08-29
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种图像标注方法和设备，所述方法包括：确定标注模式，所述标注模式包括自动标注模式和手动标注模式；在所述自动标注模式下，根据用户在图像中的选定内容确定动态参数，并根据所述动态参数和预设参数确定自动标注区域；在所述手动标注模式下，以用户在图像中选定的像素点为中心,将设定范围内的图像内容确定为手动标注区域。
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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：CN111028232A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911413614.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于眼底图像的糖尿病分类方法及设备，所述方法包括获取用户的眼底图像；利用机器学习模型对所述眼底图像进行识别，至少输出糖尿病分类结果。本发明的机器学习模型在训练过程中引入多种糖尿病相关信息对分类性能进行优化，所使用的样本数据包括眼底图像、多种糖尿病相关信息和糖尿病类型信息，训练过程中模型根据输出的评估结果与样本数据中的多种糖尿病相关信息和糖尿病类型信息调整自身的参数，由此使其输出的分类结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116798569A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310756105.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司 , 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种晶体推荐方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标用户的用户信息及多种候选晶体的晶体参数；将用户信息及晶体参数输入至目标深度学习模型进行预测，确定每种候选晶体对应的预测术后结果；目标深度学习模型由预设深度学习模型对训练数据进行训练得到，训练数据包括样本用户的用户信息、晶体参数及样本用户植入对应的候选晶体后的样本术后结果；根据预测术后结果，从候选晶体中确定符合预设条件的目标晶体。这样，采用深度学习算法，通过预先训练好的目标深度学习模型对用户信息及晶体参数进行建模分析，能够有效准确选择目标用户对应的目标晶体，可以个性化地满足不同人群的术后需求。
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公开(公告)号：CN113902827A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111454162.9
申请日：2021-12-02
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: 本发明提供了一种针对皮肤病的愈后效果预测系统、方法以及电子设备，该系统包括：皮肤区域分割模块，其包括阈值分割单元和第一分割网络，阈值分割单元用于对输入图像进行阈值分割以得到皮肤区域参考蒙版，所述第一分割网络用于利用皮肤区域参考蒙版和输入图像进行分割处理，得到皮肤区域蒙版；病灶分割模块，其包括第二分割网络，第二分割网络用于利用皮肤区域蒙版和输入图像进行分割处理，得到病灶区域蒙版；区域确定模块，用于根据预定的填补比例和病灶区域蒙版确定待填补区域蒙版；补全模块，其包括生成对抗网络，所述生成对抗网络用于根据待填补区域蒙版和输入图像生成愈后效果图；本发明可以更高效、真实地生成针对皮肤病的愈后效果图。
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公开(公告)号：CN111048210A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911421200.3
申请日：2019-12-31
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于眼底图像评估疾病风险的方法及设备，包括获取用户的眼底图像；利用机器学习模型对所述眼底图像进行识别，输出用于表示所述用户的疾病风险的评估结果，所述机器学习模型包括特征提取网络和至少一个输出网络，其中所述特征提取网络用于从所述眼底图像中提取特征信息，所述至少一个输出网络用于分别根据所述特征信息输出所述评估结果。
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公开(公告)号：CN110432894B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910735531.8
申请日：2019-08-09
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种心电图关键点标注方法及电子设备，其中，所述方法包括：获取预标注的心电图图像以及所述心电图图像对应的心电信号；识别所述心电图图像上的预标注点；利用所述心电信号对所述预标注点进行校正。通过对心电图图像进行预标注，并识别预标注点，利用与心电图图像对应的心电信号对心电图图像的预标注点进行修正，实时的交互的调整标注结果，可以得到精确的关键点位置，提高标注人员的效率。为人工智能检测心电图波形提供可靠的依据，提高人工智能检测结果准确性。
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公开(公告)号：CN113017831A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110214784.8
申请日：2021-02-26
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司 , 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
Abstract: 本发明提供一种人工晶体植入术后拱高预测方法及设备，所述方法包括：获取待识别数据，其中包括患者信息和待植入人工晶体的晶体参数；利用机器学习模型对所述待识别数据进行识别，输出植入晶体后的拱高信息。本发明提供的方案基于机器学习模型对患者的具体信息和待植入晶体的参数进行识别，模型经过大量的患者数据进行训练，能够更好地拟合患者的实际特征，使得预测的术后拱高更加准确且有针对性。
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