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公开(公告)号：CN117611605B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311577329.X
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种心脏医学图像的分割方法、系统及电子设备，涉及图像分割技术领域，所述方法包括：获取目标图像；目标图像为待分割的心脏医学图像；将目标图像输入图像分割模型中，得到分割后的目标图像；分割后的目标图像为带有预测分割边框和对应的预测标签的心脏医学图像，标签为分割后的心脏的结构，结构包括：右心室、左心室和心肌；图像分割模型是利用多个心脏在不同时期的含有涂鸦注释的心脏医学图像对分割网络进行训练得到的，分割网络包括：预训练编码器和2个解码器；预训练编码器是利用多个心脏在不同时期的不含标记的心脏医学图像对编码器进行训练得到的。本发明减少了人力成本，提高了心脏医学图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN116245892A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211552144.9
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种图像处理模型生成方法、图像处理方法及装置，获取包含同一种目标对象的多张样本图像；对多张样本图像进行预处理；获取对每张样本图像上目标对象进行分割得到的实际目标对象，以及按照指定属性对每张样本图像上目标对象进行分类得到的实际类别信息；将经过预处理的多张样本图像、每张样本图像对应的实际目标对象、实际类别信息作为训练样本集训练深度学习模型，生成图像处理模型；其中，深度学习模型采用UNet模型的结构预先构建，深度学习模型中每一个卷积块包括：一个depth‑wise卷积层和两个point‑wise卷积层。本公开实施例提升了模型表示能力，使得所训练出的图像处理模型能够提高图像分割精度，优化图像分割细节。
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公开(公告)号：CN116245892B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202211552144.9
申请日：2022-12-05
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种图像处理模型生成方法、图像处理方法及装置，获取包含同一种目标对象的多张样本图像；对多张样本图像进行预处理；获取对每张样本图像上目标对象进行分割得到的实际目标对象，以及按照指定属性对每张样本图像上目标对象进行分类得到的实际类别信息；将经过预处理的多张样本图像、每张样本图像对应的实际目标对象、实际类别信息作为训练样本集训练深度学习模型，生成图像处理模型；其中，深度学习模型采用UNet模型的结构预先构建，深度学习模型中每一个卷积块包括：一个depth‑wise卷积层和两个point‑wise卷积层。本公开实施例提升了模型表示能力，使得所训练出的图像处理模型能够提高图像分割精度，优化图像分割细节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112048436A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010740084.8
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京建筑大学
IPC: C12M1/34
Abstract: 本发明涉及检测相关技术领域，具体是一种多功能病理细胞检测装置，所述多功能病理细胞检测装置包括底座及固定在所述底座上的支架，所述支架的侧方设置有用于显示屏及多个检测头安装的安装座，所述安装座与设置在所述支架上的调节机构连接，所述调节机构驱动所述安装座进行垂直方向移动，所述底座上转动安装有由转动组件驱动的固定平台，且固定平台与所述安装座相对设置。本发明设计新颖，通过设置的调节机构可调节检测头相对固定平台的距离以实现不同被检测物的检测精度，设置的转动组件可对固定平台进行旋转调节从而实现多位置检测，检测效果好，多个检测头8可实现不同目的的检测，适用范围广，实用性强。
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公开(公告)号：CN117611605A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311577329.X
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种心脏医学图像的分割方法、系统及电子设备，涉及图像分割技术领域，所述方法包括：获取目标图像；目标图像为待分割的心脏医学图像；将目标图像输入图像分割模型中，得到分割后的目标图像；分割后的目标图像为带有预测分割边框和对应的预测标签的心脏医学图像，标签为分割后的心脏的结构，结构包括：右心室、左心室和心肌；图像分割模型是利用多个心脏在不同时期的含有涂鸦注释的心脏医学图像对分割网络进行训练得到的，分割网络包括：预训练编码器和2个解码器；预训练编码器是利用多个心脏在不同时期的不含标记的心脏医学图像对编码器进行训练得到的。本发明减少了人力成本，提高了心脏医学图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN116416235B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310389384.X
申请日：2023-04-12
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 一种基于多模态超声数据的特征区域预测方法和装置，方法包括：获取待预测的超声图像，并将满足预设条件的超声图像输入到分割网络模型中，得到多模态的标签图像；采用预训练特征提取模型分别从多模态的标签图像中获取高维特征数据；对所述高维特征数据进行降维处理，并利用预先训练好的分类器确定病变区域的诊断结果。
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公开(公告)号：CN116416235A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310389384.X
申请日：2023-04-12
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 一种基于多模态超声数据的特征区域预测方法和装置，方法包括：获取待预测的超声图像，并将满足预设条件的超声图像输入到分割网络模型中，得到多模态的标签图像；采用预训练特征提取模型分别从多模态的标签图像中获取高维特征数据；对所述高维特征数据进行降维处理，并利用预先训练好的分类器确定病变区域的诊断结果。
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公开(公告)号：CN211111999U
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201921069073.0
申请日：2019-07-10
Applicant: 北京建筑大学
IPC: C12M1/34
Abstract: 本实用新型公开了一种具有监测的病理细胞检测仪，包括检测仪本体和固定块，所述固定块内设有腔室，所述腔室靠近左右两侧的顶面上均贯穿设有升降件，所述检测仪本体与升降件固定连接，所述腔室底部上转动连接有传动件，所述腔室前侧内壁上转动贯穿设有调节件，所述升降件和调节件均与传动件传动连接，所述固定块下端固定连接有若干支撑块。本实用新型通过转动旋钮带动螺纹套接于螺纹杆上的套筒带动检测仪本体进行升降，便于根据实际需要调整检测仪本体的高度，操作简单且实用，通过检测仪本体上端固定连接的监测仪，对检测过程中的细胞参数进行实时监测，便于医务人员观察检测的变化。
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