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公开(公告)号：CN114091507B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111028240.9
申请日：2021-09-02
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种超声病灶区域检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：采集第一超声视频并转换为多个第一超声图像；对每个第一超声图像进行卷积得到特征矩阵；对每个特征矩阵进行计算得到对应的混合特征矩阵；根据每个特征矩阵确定对应每个第一超声图像的多个第一病灶区域；根据所有混合特征矩阵得到每个第一病灶区域对应的第一病灶区域特征向量；将多个第一病灶区域和对应的第一病灶区域特征向量进行编码和解码得到多个第二病灶区域和对应的第二病灶区域特征向量；根据每个第二病灶区域特征向量对对应的第二病灶区域进行分类，得到每个第二病灶区域置信度；将对应的第二病灶区域置信度大于等于预设置信度的第二病灶区域确定为第三病灶区域。
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公开(公告)号：CN113763331A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110941098.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种冠状动脉优势型判定方法、装置、存储介质及电子设备，冠状动脉优势型判定方法包括：对血管图像进行图像分割，得到候选血管图像；对候选血管图像进行腐蚀处理，得到目标血管图像；获取目标血管图像对应的点云数据；基于点云数据确定目标血管图像对应的血管类型。采用点云数据的方式表示血管结构，降低血管结构信息的表示复杂度；同时使用神经网络模型对血管类型进行预测，避免人为规则预测血管类型导致的准确性低的情况。
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公开(公告)号：CN113436145A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110566880.9
申请日：2021-05-24
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于人工智能的骨龄确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；所述方法包括：确定数字化X射线(DR)图像中的感兴趣区域，所述DR图像包括肢体的骨骼图像；获取所述感兴趣区域的等级评价值；基于所述感兴趣区域的等级评价值，确定所述骨骼图像对应的骨龄。通过本申请，能够快速、准确地确定骨龄。
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公开(公告)号：CN112446862A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011333447.2
申请日：2020-11-25
Applicant: 北京医准智能科技有限公司 , 广西医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的动态乳腺超声视频全病灶实时检测和分割系统。该系统至少包含该系统至少包含一台超声机、和AI服务器。其中AI服务器中设置有基于AI的动态乳腺超声视频检测和分割装置，该装置至少包含(1)系统鲁棒性设计模块、(2)数据预处理模块、(3)数据扩增模块、(4)病灶检测模块、以及(5)病灶分割模块。本发明的系统可以在不改动超声机以及现有诊断流程的前提下，实现对动态乳腺超声视频影像涉及的所有病灶进行自动实时检测，并对检测出的病灶进行智能分割和测量，在提高效率和准确率的同时，能够有效的帮助医生减少漏诊。
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公开(公告)号：CN113902692B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202111128432.7
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种血管的分割方法、装置及计算机可读介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：将所述血管电子计算机断层扫描CT图像作为训练样本，对所述训练样本进行图像特征提取，得到血管特征图；对所述血管特征图分别进行位置特征提取和语义特征提取，得到血管的位置特征向量和语义特征向量；基于所述位置特征向量和所述语义特征向量，进行模型训练，得到血管分割模型；利用所述血管分割模型对待测血管CT图像进行预测处理，生成血管分割结果。由此，能够避免血管分割结果出现血管断裂和/或静脉血管粘连等问题，提高了血管分割的准确性，解决了现有技术中存在的血管图像远距离依赖问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114155193B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202111256367.6
申请日：2021-10-27
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于特征强化的血管分割方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法首先获取待测血管CT影像对应的待测血管特征图；待测血管特征图中携带有用于指示血管类别的血管结构点；并根据任意两个血管结构点之间的测地距离，获得血管邻接矩阵；之后将所有血管结构点的位置信息和待测血管特征图进行拼接处理，得到血管节点矩阵；最后基于血管节点矩阵和血管邻接矩阵，利用图神经模型进行血管特征强化处理，得到血管分割结果。由此，本实施例通过利用血管邻接矩阵和血管节点矩阵，能够将血管结构点形成的点云数据建立顶点与边的相关关系，从而使得图神经模型能够从不同角度提取血管特征，丰富了数据特征，提高了血管分割的准确性。
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公开(公告)号：CN113763330B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110941096.1
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种血管分割方法、装置、存储介质及电子设备，血管分割方法包括：通过预设尺寸的滑窗在血管图像上进行图像采样，得到多个图像块，相邻的两个图像块的重叠率等于第一阈值；确定图像块中包括血管图像的图像块；将全部包括血管图像的图像块融合，得到候选血管图像块；基于血管图像和候选血管图像块确定目标血管图像块。该分割方法能够尽可能多地召回血管段，得到完整的血管信息；同时移除多余的粘连血管，得到精细血管分割的同时也不会出现断裂的情况。
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公开(公告)号：CN114037663A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111257553.1
申请日：2021-10-27
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种血管分割方法、装置及计算机可读介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：从获取的血管分割图像中提取血管点位置信息，得到血管点云数据；血管分割图像是基于原始血管CT影像得到的；基于原始血管CT影像，对血管点云数据中所有血管点标记血管分类标签，并将携带有血管分类标签的血管点云数据作为第一训练样本；对多个第一训练样本进行模型训练，得到点云分割模型；并利用点云分割模型对待测血管分割图像对应的血管点云数据进行分割处理，得到血管分类结果。由此，使得点网络能够有效且完整地学习血管的拓扑结构，提高了血管分割的准确性；解决了现有技术中由于网络无法学习血管完整的拓扑结构导致血管分割不准确的问题。
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公开(公告)号：CN113902692A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111128432.7
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种血管的分割方法、装置及计算机可读介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：将所述血管电子计算机断层扫描CT图像作为训练样本，对所述训练样本进行图像特征提取，得到血管特征图；对所述血管特征图分别进行位置特征提取和语义特征提取，得到血管的位置特征向量和语义特征向量；基于所述位置特征向量和所述语义特征向量，进行模型训练，得到血管分割模型；利用所述血管分割模型对待测血管CT图像进行预测处理，生成血管分割结果。由此，能够避免血管分割结果出现血管断裂和/或静脉血管粘连等问题，提高了血管分割的准确性，解决了现有技术中存在的血管图像远距离依赖问题。
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公开(公告)号：CN113902670A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111010966.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于弱监督学习的超声视频分割方法及装置，所述方法包括：获得第一视频样本，对所述第一视频样本进行弱监督标注，以得到标注有图片类别标签的弱监督标注图片；将所述弱监督标注图片输入视频注意力网络模型进行弱监督学习，获得目标视频注意力网络模型；所述目标视频注意力网络模型用于确定所述弱监督标注图片上的图片分割区域，以获得与所述第一视频样本对应的第二视频样本；将所述第二视频样本输入视频分割模型进行有监督学习，以获得目标视频分割模型，应用本方法实施例提供的方法，在训练超声视频分割模型的时候，能够节省大量的人力物力成本，并提高超声视频分割模型的分割效果。
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