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公开(公告)号：CN117237261A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202210630102.6
申请日：2022-06-06
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本发明提供图像处理方法和系统，利用训练好的深度学习模型对图像数据进行推理处理，图像处理方法包括如下步骤：接收步骤，接收图像；确定步骤，确定所接收的图像中的第一部分和第二部分；推理步骤，利用所述深度学习模型，对所确定出的所述第一部分进行第一推理处理，对所确定出的所述第二部分进行第二推理处理，所述第一推理处理和所述第二推理处理是不同的推理处理；整合步骤，将所述第一推理处理和所述第二推理处理的结果整合，并输出整合后的推理结果。
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公开(公告)号：CN111223563A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811405493.1
申请日：2018-11-23
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 一种医用图像诊断装置以及医用图像诊断系统，有效地进行用于进行鉴别诊断的摄像。医用图像诊断装置具备摄像部、存储部、取得部及输出控制部。摄像部通过第1扫描对被检体摄像。存储部对于多个疾病样式，存储疾病样式与用于该疾病样式的鉴别诊断的多个扫描的对应关系。取得部基于由第1扫描得到的第1图像数据，取得存在相符可能性的疾病样式及表示该疾病样式的相符可能性的程度的第1指标值。输出控制部在基于第1指标值能够进行疾病样式的鉴别诊断时，将表示该疾病样式的信息输出至显示器，在基于第1指标值无法进行上述鉴别诊断时，基于对应关系及存在相符可能性的疾病样式，输出使摄像部通过与第1扫描不同的第2扫描对被检体摄像的摄像条件。
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公开(公告)号：CN117275682A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210676793.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G16H30/40
Abstract: 本发明提供一种能够提高用户的标注效率的医用图像处理装置以及医用图像处理方法。医用图像处理装置具备：取得部，取得作为标注对象的医用图像；受理部，受理对所述医用图像进行的标注任务的标注过程；分析部，在受理部受理标注任务的标注过程中分析医用图像中的作为标注目标的目标结构的局部特征；以及工具集创建部，根据所述局部特征，创建与所述医用图像的标注任务对应的可用工具集。
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公开(公告)号：CN115393246A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110544478.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 图像分割系统具有：注意力热力图生成部，分别根据作为患者的目标病变的不同模态的扫描图像的第一图像和扫描图像的第二图像，生成第一注意力热力图和第二注意力热力图，第一注意力热力图的各像素表示在进行图像分割时给予第一图像中的相同位置的像素的关注程度，第二注意力热力图的各像素表示在进行图像分割时给予第二图像中的相同位置的像素的关注程度；差异值计算部，计算表示第一注意力热力图和第二注意力热力图的差异的注意力差异图像；以及第一神经网络，至少基于第一图像和由差异值计算部生成的注意力差异图像，对第二图像进行图像分割，取得第二图像的分割结果。
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公开(公告)号：CN114418925A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011175577.8
申请日：2020-10-28
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 一种医学图像处理方法，其包含以下步骤：分割步骤，对医学图像进行分割；选择步骤，基于所述分割的结果及其答案数据的差异，从所述医学图像中选择出医学图像校正用的图像作为关键图像；以及显示步骤，显示所述关键图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113674838A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010411119.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本发明提供医学图像处理装置、方法和记录介质，根据已有的医学图像的数据集，生成新的医学图像的数据集。医用图像处理装置具备：关键信息点生成机构，从已有的医学图像的数据集的图像提取表示该已有的医学图像的特征的特征点并使其位移以生成关键信息点；变形场生成机构，针对关键信息点，生成表示因特征点的位移而在关键信息点的周围产生的变形的变形场；以及数据集生成机构，基于所生成的变形场和关键信息点进行使已有的医学图像变形的处理，以生成新的医学图像的数据集。
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公开(公告)号：CN113674838B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202010411119.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G16H30/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供医学图像处理装置、方法和记录介质，根据已有的医学图像的数据集，生成新的医学图像的数据集。医用图像处理装置具备：关键信息点生成机构，从已有的医学图像的数据集的图像提取表示该已有的医学图像的特征的特征点并使其位移以生成关键信息点；变形场生成机构，针对关键信息点，生成表示因特征点的位移而在关键信息点的周围产生的变形的变形场；以及数据集生成机构，基于所生成的变形场和关键信息点进行使已有的医学图像变形的处理，以生成新的医学图像的数据集。
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公开(公告)号：CN115700735A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110793550.3
申请日：2021-07-14
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本发明提供能够获得更准确的模型训练信息从而提高训练模型的针对性和准确度、减少模型学习成本的模型训练装置。医用图像数据的模型训练装置具备：训练单元，使用医用图像数据构成的数据集作为训练数据进行学习，获得初始学习模型；评估单元，利用全局指标，对所述初始学习模型的学习进行评估，取得在所述评估中使用的数据集中的异常数据集；分组单元，利用局部指标，对所述评估单元取得的异常数据集进行分组，获得多个异常数据集组；以及模型训练信息确定单元，按照所述分组单元获得的每个异常数据集组，确定模型训练信息。
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公开(公告)号：CN119963937A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311487917.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 提供医用数据处理装置、医用数据处理方法、医用图像诊断装置以及存储介质。医用数据处理装置，包括：初始任务模型训练部，使用已有数据集训练初始任务模型，得到已训练初始任务模型；候选数据初始任务模型训练部，获取候选数据；筛选部，利用所述已训练初始任务模型，对所述候选数据进行推理，并筛选出符合条件的所述候选数据，作为筛选数据集；调整部，对所述已有数据集和所述筛选数据集，进行特征关系分析，基于分析结果，调整训练策略和预处理方案；以及模型训练部，利用由所述已有数据集和所述筛选数据集构成的训练数据集，基于调整后的训练策略和预处理方案，进行模型训练，得到已训练模型。
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