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公开(公告)号：CN120014670A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510072962.6
申请日：2025-01-16
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京小蝇科技有限责任公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于薄血膜的疟原虫类别识别方法和装置，所述方法包括：获取待识别的薄血膜图像；将所述待识别的薄血膜图像输入预先训练的分类识别模型，得到所述分类识别模型输出的疟原虫类别识别结果；其中，所述分类识别模型是利用自步学习和课程学习对多个专家模型进行蒸馏后得到的，多个专家模型是基于无标签数据中不同的尾部类别数据进行训练得到的，无标签数据是利用无监督上游任务得到的。解决了现有技术中疟原虫识别准确性较差，识别过程耗时较长，以及数据样本较少且样本数据在类别上数量不均衡而导致的无法实现人工智能识别的问题。
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公开(公告)号：CN120070976A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510139680.3
申请日：2025-02-08
Applicant: 北京小蝇科技有限责任公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于Prompt‑Tuning算法的长尾目标分类模型训练方法和装置，所述方法包括：构建预训练模型和长尾分布数据集，并将所述长尾分布数据集划分为训练集、验证集和测试集；在图像处理任务中，构建预训练模型的优化策略，并基于所述优化策略搭建多专家模型网络；利用所述长尾分布数据集的训练集对所述多专家模型网络进行训练，以得到初始分类模型；利用所述长尾分布数据集的验证集和测试集对所述初始分类模型分别进行验证和测试，以得到最终的长尾目标分类模型。解决了现有技术中微调预训练模型泛化能力较差，容易出现过拟合现象的问题，提升了长尾目标分类方法的泛化能力，降低了模型在目标域出现过拟合的几率。
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公开(公告)号：CN118521521A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202310181520.6
申请日：2023-02-20
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于图像处理的红细胞中心淡染区比例计算方法和系统，所述方法包括：获取待测定细胞的红细胞原图，将所述红细胞原图转换为灰度图，并将所述灰度图二值化，以得到二值图像；提取所述二值图像的所有边缘轮廓，遍历所述边缘轮廓，计算其外接矩形，筛选符合预设条件的外接矩形；根据所述符合条件的外接矩形，在所述二值图像中提取中心淡染区的候选位置，计算所述候选位置中，中心淡染区包含的像素点个数；基于所述中心淡染区中包含的像素点个数以及所述红细胞原图中的红细胞面积，得到所述中心淡染区的比例。解决了现有技术中红细胞中心淡染区比例计算时间成本和人力成本较高，且结果存在较大偏差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118521509A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202310138443.6
申请日：2023-02-14
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京小蝇科技有限责任公司
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T3/4038 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于参考图像的细胞图像修复方法和系统，所述方法包括：获取待修复细胞图像和与所述待修复细胞图像匹配的参考图像；将所述待修复细胞图像和所述参考图像输入预先训练的图像修复模型，以得到修复后图像；其中，所述图像修复模型是基于预先搭建的神经网络利用图像样本进行训练得到的，所述图像样本包括相匹配的细胞图像样本和参考图像样本，所述细胞图像样本与所述参考图像样本通过构建于所述神经网络中的特征配准模块进行语义特征对齐。解决了现有技术中低质量细胞图像修复准确性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN111445448A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010195065.1
申请日：2020-03-19
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 一种基于图像处理的单细胞血红蛋白测定方法及装置，所述方法包括：将血液样本玻片RGB图像转换为血液样本玻片HSV图像，提取血液样本玻片V通道图像，并根据设定的第一阈值对所述血液样本玻片V通道图像进行二值化处理以得到血液样本玻片二值化图像；对所述血液样本玻片二值化图像进行细胞图像分割处理以提取单个红细胞图像，并根据设定的第二阈值对所述单个红细胞图像进行二值化处理以去除红细胞的中心淡染区；对红细胞非中心淡染区域的单个红细胞图像进行灰度化处理以得到单个红细胞灰度图像，并根据所述单个红细胞灰度图像计算整个红细胞的面积和血红蛋白含量。本发明能够精确计算单个红细胞面积以及血红蛋白含量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN211825313U
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202020200413.5
申请日：2020-02-24
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 北京小蝇科技有限责任公司
Abstract: 本实用新型公开了一种血玻片滴油装置，属于血液检测辅助设备技术领域。一种血玻片滴油装置，包括安装箱、液位计、流量计、电磁阀、显示器、控制器和增压泵，显示器和控制器连接在安装箱的顶部，安装箱内连接有储液箱，液位计连接在储液箱内壁，储液箱底部连接有导管，增压泵、电磁阀和流量计从左到右依次连接在导管上，导管贯穿安装箱连接有伸缩管，伸缩管远离导管的一端连接有滴油管，安装箱的侧壁固定连接有放置架，滴油管可拆卸连接在放置架上；本实用新型利用增压泵、电磁阀和流量计将油液定量排出，有效避免了人工触碰造成的二次污染，并且更利于新手操作人员的对于油量的把控，保证了实验数据准确性的同时也防止机器或显微镜被污染。
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公开(公告)号：CN119560166A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411602159.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/50 , G16H50/70 , G06F16/906 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法及装置。所述剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法包括：获取患者数据库，所述患者数据库包括至少一个患者数据；根据治疗方式及预后情况对所述患者数据库中的患者数据进行分类，从而获取第一类患者数据、第二类患者根据第一类患者数据建立第一类患者数据用模型；根据第一类患者数据、第二类患者数据以及第三类患者数据建立第二类患者数据用模型。本申请利用超声及临床特征，结合机器学习模型，建立更加准确的分类模型。
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公开(公告)号：CN117918887B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410323241.3
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲反转二次谐波成像的压力确定方法及装置，涉及血液压力测量和血液压力波形分析技术领域，其中该方法包括：向检测对象的检测血管发射两次脉冲串；其中，两次脉冲串的频率相同，相位相差180度；接收第一次脉冲串对应的第一回声信号、以及第二次脉冲串对应的第二回声信号；将第一回声信号与第二回声信号相加，得到第三回声信号；对第三回声信号进行频谱分析，得到第三回声信号的二次谐波幅度；其中，二次谐波幅度包括：二次谐波频率对应的幅度；根据第三回声信号的二次谐波幅度，确定检测血管的压力信号。本发明可以在二次谐波成像的基础上高效地实现压力信号测量。
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公开(公告)号：CN117064442B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311307985.8
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了一种基于超声造影的动脉压力波形测量方法及装置，其中该方法包括：同步采集待检测对象血管内的原始谐波幅度信号、待检测对象的心电信号；确定心电信号中的R波，以相邻R波构成一个第一心动周期，根据第一心动周期分割原始谐波幅度信号，得到每一第一心动周期对应的采样点；将每一第一心动周期对应的采样点投影至单个第一预设时长的第二心动周期，得到散点图；将时间轴划分为多个子区间，对每一子区间上的散点序列进行滤波和重采样，得到子区间的重采样时间序列；根据子区间重采样时间序列，构成单个第二心动周期的谐波幅度信号；将单个第二心动周期的谐波幅度信号换算为动脉压力波形信号。本发明可以准确测量动脉压力波形。
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公开(公告)号：CN113274051B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202110485288.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明提供一种超声辅助扫查方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取当前超声图像，以及超声探头的上一移动信息和当前状态信息；将所述当前超声图像，以及所述超声探头的上一移动信息和当前状态信息输入至扫查路径规划模型，得到所述扫查路径规划模型输出的下一步的推荐移动信息；其中，所述扫查路径规划模型是基于样本超声扫查路径及其对应的样本超声图像序列进行深度强化学习得到的。本发明提供的超声辅助扫查方法、装置、电子设备和存储介质，连续指导超声探头移动的方向和角度，最终定位至标准切面，提高了超声辅助扫查的准确性和适用范围。
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