-
公开(公告)号：CN117764974A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311866131.3
申请日：2023-12-30
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
Abstract: 本申请涉及一种组分含量确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取参考部位的参考部位灰度值；对所述参考部位灰度值进行分解，得到对应所述参考部位至少一个参考组分的参考组分灰度值；根据所述参考组分灰度值，以及目标部位各目标组分的组成参数，确定每个所述目标组分对应的目标组分理论灰度值；根据所述目标组分理论灰度值和所述目标部位的目标部位实测灰度值，得到所述目标部位每个所述目标组分的组分含量。采用本方法能够提高组分含量确定的准确性。
-
公开(公告)号：CN118397017A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410396449.8
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种颈动脉壁分割方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始医学图像；所述原始医学图像中包括颈动脉；根据预设的分割网络对所述原始医学图像中颈动脉的颈动脉壁进行分割处理，确定所述原始医学图像对应的颈动脉壁分割掩膜；其中，所述颈动脉壁分割掩膜中包括分割的颈动脉壁；所述分割网络是采用多个样本图像及每个样本图像对应的标签进行训练得到的，所述标签中包括所述样本图像对应的参考颈动脉壁分割掩膜以及参考有符号距离图，所述参考有符号距离图用于表征所述样本图像中颈动脉壁的结构特征。采用本方法能够提升获得的颈动脉壁的分割结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN117115187B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311384682.6
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种颈动脉壁分割方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始医学图像；所述原始医学图像中包括颈动脉；根据预设的分割网络对所述原始医学图像中颈动脉的颈动脉壁进行分割处理，确定所述原始医学图像对应的颈动脉壁分割掩膜；其中，所述颈动脉壁分割掩膜中包括分割的颈动脉壁；所述分割网络是采用多个样本图像及每个样本图像对应的标签进行训练得到的，所述标签中包括所述样本图像对应的参考颈动脉壁分割掩膜以及参考有符号距离图，所述参考有符号距离图用于表征所述样本图像中颈动脉壁的结构特征。采用本方法能够提升获得的颈动脉壁的分割结果的准
-
公开(公告)号：CN117095032A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310907511.0
申请日：2023-07-21
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06T7/30 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本申请涉及一种脊柱结构图像模板生成方法、脊柱图像分析方法及装置，所述方法包括：获取椎骨区域图像数据集合；依次对所述椎骨区域图像数据集合中的各个椎骨区域图像进行配准，得到各节椎骨对应的目标图像数据；基于所述各节椎骨所在的椎节位置，对各所述目标图像数据进行汇总，得到脊柱结构图像模板。与现有技术相比，基于本申请的技术方案获取脊柱结构图像模板的效率更高，且基于本申请的技术方案获取的脊柱结构图像模板还能够更加准确地反映椎骨结构分布情况。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117918879A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311865929.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
Abstract: 本申请涉及一种骨密度确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取医学成像设备对参考部位进行扫描所得到的参考灰度值；所述参考灰度值在不同目标对象之间的差异小于预设阈值；根据所述参考灰度值，确定所述医学成像设备的目标成像参数；根据所述目标成像参数，以及所述医学成像设备对目标骨骼部位进行扫描所得到的目标灰度值，得到所述目标骨骼部位的骨密度。采用本方法能够提高骨密度确定的准确性。
-
公开(公告)号：CN117830754A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311845195.5
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06V10/771 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/00
Abstract: 本申请涉及一种关键点检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。对待检测图像进行特征检测，得到待检测图像中各像素点的特征向量，根据各像素点的特征向量，确定各像素点第一类别概率分布和各第一类别概率分布的第一不确定性值，根据各像素点第一类别概率分布和各第一类别概率分布的第一不确定性值，确定待检测图像中的关键点。本申请基于各像素点的特征向量得到分类任务的第一类别概率分布和各第一类别概率分布的第一不确定性值，利用第一不确定性值评估分类任务的不确定性，旨在获取关键点的第一类别概率分布的同时，对第一类别概率分布的不确定性进行估计，以得到可信的关键点检测结果，提高了关键点检测结果的可靠性。
-
公开(公告)号：CN117727086A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311435138.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06V40/18 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和图像处理系统。所述方法包括：获取针对扫描图像的目标眼动数据；采用训练后的强化学习模型处理目标眼动数据，得到强化学习模型的动作；强化学习模型的当前状态为基于扫描图像确定；强化学习模型的当前奖励为基于目标眼动数据确定；可以实现将用户视线的变化反馈至强化学习模型中，强化学习模型可以与用户进行强交互，提高图像处理过程中的交互性，并且可实时更新自身参数以实现模型的优化；基于强化学习模型的动作，得到针对扫描图像的图像处理结果，能够实现图像分类或图像分割，辅助用户分析扫描图像，提高工作效率与准确度。
-
公开(公告)号：CN117297637A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311228362.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
IPC: A61B6/03
Abstract: 本申请涉及一种容积骨密度测量方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取当前扫描仪采集到的待测对象的扫描图像；从所述扫描图像中识别出内部参照的区域图像，根据所述区域图像确定出所述内部参照的实际CT值；获取所述内部参照的理论CT值，根据所述内部参照的理论CT值与所述内部参照的实际CT值之间的整体误差，确定所述当前扫描仪的当前有效管电压和当前系统误差；获取所述扫描图像中待测部位的骨松质区域的实际CT值，根据所述骨松质区域的实际CT值、所述当前有效管电压和所述当前系统误差，确定所述骨松质区域的容积骨密度。采用本方法，能够提高容积骨密度的测量效率。
-
公开(公告)号：CN117115187A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311384682.6
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京联影智能影像技术研究院
IPC: G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种颈动脉壁分割方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始医学图像；所述原始医学图像中包括颈动脉；根据预设的分割网络对所述原始医学图像中颈动脉的颈动脉壁进行分割处理，确定所述原始医学图像对应的颈动脉壁分割掩膜；其中，所述颈动脉壁分割掩膜中包括分割的颈动脉壁；所述分割网络是采用多个样本图像及每个样本图像对应的标签进行训练得到的，所述标签中包括所述样本图像对应的参考颈动脉壁分割掩膜以及参考有符号距离图，所述参考有符号距离图用于表征所述样本图像中颈动脉壁的结构特征。采用本方法能够提升获得的颈动脉壁的分割结果的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.022 seconds)
