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公开(公告)号：CN117957563A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202280002851.2
申请日：2022-08-26
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本公开提供了一种目标检测方法、深度学习的训练方法、电子设备以及介质。该方法包括：根据目标部位的目标医学图像，得到目标图像分割结果，其中，目标医学图像包括至少一个模态的医学图像；根据目标医学图像分割结果和目标医学图像中的预定模态的医学图像，得到目标融合数据；根据目标融合数据，得到目标多突变检测结果。
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公开(公告)号：CN116524231A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310266087.6
申请日：2023-03-17
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本公开实施例提供了一种分类模型生成方法、分类方法、装置、设备及介质，所述分类模型生成方法，包括：针对样本对象的待查区域，获取所述待查区域的影像数据样本，以及获取每个样本对象的蛋白序列数据样本，构建训练样本；以所述训练样本为输入，对预设分类模型进行训练，得到分类模型，所述分类模型用于预测所述样本对象待查区域的性质类别，其中，所述预设分类模型包括用于对影像数据样本进行分类的影像数据分类模型，以及用于对蛋白序列数据样本进行分类的蛋白序列分类模型，所述影像数据分类模型的输出与所述蛋白序列分类模型的输出进行特征拼接后经全连接层输出为分类结果。
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公开(公告)号：CN115908299A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211413504.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请实施例涉及医疗与影像组学技术领域，公开了一种基于医学影像的生存期预测方法、装置、设备及介质，包括：获取待预测用户的目标组织的医学影像图像；基于医学影像图像，获取用于描述病灶区域的特征的影像组学特征和用于描述目标组织的全局特征的深度学习特征；根据影像组学特征和所述深度学习特征对生存期进行预测。
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公开(公告)号：CN115457361A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211140564.6
申请日：2022-09-19
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/22 , G06V10/54 , G06V10/40 , G16B40/00 , G16B25/00
Abstract: 本公开提供了一种分类模型获取方法、表达类别确定方法、装置、设备及介质，所述分类模型获取方法包括：针对样本对象的肿瘤区域，获取肿瘤区域的多个影像组学特征和多个体素特征；基于第一筛选因子对多个影像组学特征进行筛选，得到多个影像组学特征样本；以及基于第二筛选因子对多个体素特征进行筛选，得到多个体素特征样本；其中，第一筛选因子和第二筛选因子均包括样本对象的目标基因的表达类别标签；基于多个影像组学特征样本和多个体素特征样本，构建训练样本；以训练样本为输入，对预设模型进行训练，得到分类模型，分类模型用于预测目标基因的表达类别。
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公开(公告)号：CN113283270B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202010104357.X
申请日：2020-02-20
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京京东方健康科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种图像处理方法和装置、筛查系统、计算机可读存储介质。图像处理方法包括：获取待处理图像；利用第一特征提取器提取待处理图像的第一特征；利用第一分类器，根据第一特征对待处理图像进行第一分类；在分类结果为第一结果的情况下，利用第二特征提取器提取待处理图像的第二特征；利用第二分类器，根据第二特征对待处理图像进行第二分类；输出第二分类的分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116391204A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202180003210.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 线宽测量方法、装置、计算处理设备、计算机程序及计算机可读介质，用于测量线路的宽度。线宽测量方法包括：获取线路的目标图像，线路包括第一线段；对目标图像的边缘图像或二值化图像进行区域连通处理，获得区域连通图像；其中，区域连通图像包括与线路的图形对应的目标连通区域，目标连通区域内各像素的像素值与目标连通区域外各像素的像素值不同；基于区域连通图像，确定第一线段的第一边缘点和第二边缘点，第一边缘点位于第一线段的第一边缘线上，第二边缘点位于第二线段的第二边缘线上，第一边缘线与第二边缘线在第一方向上相对设置；根据第一边缘点和第二边缘点，确定第一线段的宽度；并根据第一线段的宽度，确定线路的宽度。
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公开(公告)号：CN113283270A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202010104357.X
申请日：2020-02-20
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京京东方健康科技有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开涉及一种图像处理方法和装置、筛查系统、计算机可读存储介质。图像处理方法包括：获取待处理图像；利用第一特征提取器提取待处理图像的第一特征；利用第一分类器，根据第一特征对待处理图像进行第一分类；在分类结果为第一结果的情况下，利用第二特征提取器提取待处理图像的第二特征；利用第二分类器，根据第二特征对待处理图像进行第二分类；输出第二分类的分类结果。
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公开(公告)号：CN117393162A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311393701.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Abstract: 本公开提供一种术后风险预测方法及其装置，属于术后风险预测技术领域，其可解决现有技术中信息输入单一、准确率低的问题。本公开的术后风险预测的方法包括：获取输入数据，所述输入数据包括血流数据、血管造影数据和病历数据；分别基于所述血流数据提取血流特征、基于所述血管造影数据提取影像组学特征及基于所述病历数据提取病历特征；将所述血流特征、所述影像组学特征及所述病历特征进行特征的拼接；基于拼接后的特征通过小世界特性网络模型进行术后风险的预测。本发明以患者的电子病历数据、CT血管造影数据和血流数据作为输入，增加有效信息的输入，提升模型术后风险预测的性能。
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公开(公告)号：CN117372694A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311312258.0
申请日：2023-10-11
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张翠芳
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请提供一种血管分割模型的训练方法、血管分割方法及装置，所述血管分割模型的训练方法，包括：构建血管分割模型；获取待分割的3D血管数据所对应的2D标注数据；基于所述血管分割模型，对待分割的3D血管数据进行分割，得到2D分割数据；基于所述2D标注数据和所述2D分割数据，利用损失函数L对所述血管分割模型进行训练。本申请提供的血管分割模型的训练方法、血管分割方法及装置，能够提升血管分割模型的精度，减少数据标注工作量。
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公开(公告)号：CN116092662A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202111240409.7
申请日：2021-10-25
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司
Inventor： 张翠芳
IPC: G16H50/20 , G06N3/047 , G06N3/09 , G16B20/50 , G16B40/20 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/25
Abstract: 本发明实施例公开一种癌症辅助诊断装置、训练方法、电子设备及存储介质。在一具体实施方式中，该结构包括：数据输入层，用于接收DNA甲基化数据、转录组数据和拷贝数变异数据；第一注意力机制模块，用于将DNA甲基化数据和对应的转录组数据进行特征融合，得到第一融合特征；第二注意力机制模块，用于将DNA甲基化数据和对应的拷贝数变异数据进行特征融合，得到第二融合特征；特征拼接模块，用于对第一融合特征和第二融合特征进行拼接，得到拼接特征；全连接层，用于将所拼接特征降维为m维向量；分类器，用于对m维向量进行映射，得到癌症的m种分类的概率值。该实施方式可降低特征之间的冗余，有效提高癌症诊断的准确度。
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