公开(公告)号：CN118297960A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410412113.6

申请日：2024-04-08

Applicant: 东北大学

Inventor： 杨金柱 ,  王鸿菲 ,  朱良双 ,  旋展峰 ,  刘宝鑫 ,  齐怡秋 ,  段源川 ,  张鸿飞

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明设计一种基于图像文本对比学习的半监督鼻咽癌分割方法，属于医学影像辅助检测技术领域；首先构建头颈部CT图像数据集，并对其进行预处理后划分为训练集和测试集；利用训练集对鼻咽癌分割模型中学生‑教师模型部分进行训练，生成伪标签，并计算学生‑教师模型部分损失；基于学生‑教师模型生成的伪标签，进行图像‑文本对比学习，通过最小化对比学习损失函数来优化模型参数，最终计算鼻咽癌分割模型的总损失函数，达到训练优化鼻咽癌分割模型的目的；显著提高分割精度，通过引入文本信息和对比学习的方法，在鼻咽癌分割任务上比传统半监督学习方法显示出更高的精确度和泛化能力。

公开(公告)号：CN118053588A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410309859.4

申请日：2024-03-19

Applicant: 东北大学

Inventor： 杨金柱 ,  齐怡秋 ,  刘宝鑫 ,  于琪 ,  王鸿菲 ,  李洪赫 ,  瞿明军 ,  覃文军 ,  曹鹏

IPC: G16H50/30 ,  A61B5/349 ,  A61B5/364 ,  A61B5/00 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/08 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的左心室射血分数自动检测方法，涉及医学辅助检测技术领域。针对初级医疗中缺少能够自动准确使用心电图预测LVEF值方法的问题，训练了一种基于心电图的深度神经网络自动预测LVEF，解决初级医疗中缺乏LVEF值预测方法的问题，为临床诊疗提供重要参考。本发明使用深度学习模型实现左心室射血分数的自动预测，在多个心电图上进行测试，结果表明该方法在多数心电图上，能够较为准确地估算LVEF值，运算速度满足实时性要求。本发明实现方法简单，运算速度快，结果准确性高，不依赖于医生的临床经验，达到了临床应用的要求。