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公开(公告)号：CN115035030A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210492669.1
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京大学深圳医院
Abstract: 本申请涉及图像识别技术领域，提供了一种图像识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。方法包括：获取待识别的甲状腺滤泡性肿瘤超声图像；将甲状腺滤泡性肿瘤超声图像输入到预先训练好的肿瘤识别网络中，得到甲状腺滤泡性肿瘤超声图像对应的识别结果；根据识别结果判断甲状腺滤泡性肿瘤超声图像显示的甲状腺滤泡性肿瘤是否为良性。采用本方法具有高灵敏度、高特异型以及较高的识别率。
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公开(公告)号：CN116758392B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202310504917.4
申请日：2023-05-06
Applicant: 北京大学深圳医院
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像识别技术领域，提供了一种基于小样本深度学习的超声图像识别方法及设备。方法包括：获取待识别的甲状腺滤泡性肿瘤超声图像；将甲状腺滤泡性肿瘤超声图像输入到预先训练好的肿瘤识别网络中，得到甲状腺滤泡性肿瘤超声图像对应的识别结果；根据识别结果判断甲状腺滤泡性肿瘤超声图像显示的甲状腺滤泡性肿瘤是否为良性。采用本方法具有高灵敏度、高特异型以及较高的识别率。
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公开(公告)号：CN115035566B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210492682.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京大学深圳医院
Abstract: 本申请涉及图像识别领域，提供了一种表情识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取多个表征人脸表情的人脸图像；识别每个所述人脸图像的眼部区域和嘴部区域，得到对应人脸图像的眼部区域图和嘴部区域图；对每个所述人脸图像进行全局特征提取，得到对应的全局特征向量；对每个所述人脸图像对应的所述眼部区域图和所述嘴部区域图分别进行部分特征提取，得到对应的眼部特征向量和嘴部特征向量；基于所述全局特征向量、所述眼部特征向量以及所述嘴部特征向量对所述人脸图像进行表情识别，得到对应所述人脸图像的表情类别。采用本方法能够在实时识别中提供较高的识别率，同时能有效的降低计算机的计算量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111863249A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010787330.5
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京大学深圳医院 , 深圳望岳医学科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种虚拟现实超声影像仿真培训方法及系统。该方法包括S1、数据处理步骤，用于体数据获取、体数据转化及体数据配置；S2、成像算法步骤，将数据处理步骤得到的体数据经体数据整合算法、切面成像算法、及超声机模拟成像，转化为数字化超声模拟成像。系统包括：数据处理单元和成像算法单元，其中，数据处理单元包括体数据获取模块、体数据转化模块及体数据配置模块；成像算法单元包含体数据整合算法模块、切面成像算法模块、及超声机模拟成像模块。本发明通过体数据成像算法，实现了自由角度的模拟超声成像；不同体数据之间的补偿算法，减少了模拟成像畸变，使得成像更加准确，且支持预设更大的扫查范围。
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公开(公告)号：CN116486921A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310332810.6
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京大学深圳医院(北京大学深圳临床医学院)
IPC: G16B40/20 , G16H50/20 , G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于电子病历大数据的乳腺癌风险预测方法，该方法包括：收集乳腺患者的信息并形成电子病历，再根据标准条件筛选患者信息，组建数据库；根据临床经验和对超声特征的研究，筛选数据库中的特征，获得数据集；对数据集进行预处理，再对其中的数据进行归一化处理；从特征中选择出重要特征形成新的数据集；对数据集进行训练集和测试集的划分；使用深度神经网络建立预测模型，对训练集进行学习优化，采用测试集对预测模型进行性能分析，获得最终预测模型；采用最终预测模型对乳腺超声得到的数据进行风险预测，得到预测结果。本发明预测方法能够很容易的地部署到任何智能决策系统中，为医生提供诊断辅助，从而提高乳腺癌的早期诊断率。
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公开(公告)号：CN115472147A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211122276.8
申请日：2022-09-15
Applicant: 北京大学深圳医院 , 智汇元宇(深圳)医学科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种语言识别方法及装置，该识别方法包括：从待识别语音信号中分别提取第一倒谱系数特征及第二倒谱系数特征；基于所提取的第一倒谱系数特征及第二倒谱系数特征生成图像特征，并转为彩色视觉图像；将所述彩色视觉图像的特征输入深度学习模型进行语言分类识别，输出识别结果。通过上述方式，可以提高识别效果及精度。
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公开(公告)号：CN116758392A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310504917.4
申请日：2023-05-06
Applicant: 北京大学深圳医院
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像识别技术领域，提供了一种基于小样本深度学习的超声图像识别方法及设备。方法包括：获取待识别的甲状腺滤泡性肿瘤超声图像；将甲状腺滤泡性肿瘤超声图像输入到预先训练好的肿瘤识别网络中，得到甲状腺滤泡性肿瘤超声图像对应的识别结果；根据识别结果判断甲状腺滤泡性肿瘤超声图像显示的甲状腺滤泡性肿瘤是否为良性。采用本方法具有高灵敏度、高特异型以及较高的识别率。
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公开(公告)号：CN115035566A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210492682.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京大学深圳医院
Abstract: 本申请涉及图像识别领域，提供了一种表情识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取多个表征人脸表情的人脸图像；识别每个所述人脸图像的眼部区域和嘴部区域，得到对应人脸图像的眼部区域图和嘴部区域图；对每个所述人脸图像进行全局特征提取，得到对应的全局特征向量；对每个所述人脸图像对应的所述眼部区域图和所述嘴部区域图分别进行部分特征提取，得到对应的眼部特征向量和嘴部特征向量；基于所述全局特征向量、所述眼部特征向量以及所述嘴部特征向量对所述人脸图像进行表情识别，得到对应所述人脸图像的表情类别。采用本方法能够在实时识别中提供较高的识别率，同时能有效的降低计算机的计算量。
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