公开(公告)号：CN116433686A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310232612.2

申请日：2023-03-06

Applicant: 北京邮电大学 ,  北京大学第三医院

Inventor： 黄小红 ,  谭石 ,  付颖 ,  叶依桐 ,  李丹丹 ,  袁学光 ,  邓智方

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455

Abstract: 本申请提供一种基于Transformer上下文信息融合的医学图像分割方法及相关设备，Transformer包括多个编码层和对称的解码层；该方法包括：通过多个编码层对各组医学图像构成收缩路径，在编码层预设多水平分支局部上下文提取模型，通过空间分离和空洞卷积以及残差连接得到局部上下文关系；通过多个解码层构成扩张路径，在解码层预设多尺度上下文信息融合模块，利用自注意力计算和交叉注意力计算，分别得到当前尺度和多尺度的医学图像的全局上下文关系，结合两者信息作提取与融合，得到多尺度上下文关系；基于上述两种上下文关系对医学图像进行分割，得到分割结果。通过多尺度上下文关系和局部上下文关系，能够有效进行医学图像分割，从而有效识别医学图像中的解剖结构。

公开(公告)号：CN116188424A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310154958.5

申请日：2023-02-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 袁学光 ,  黄小红 ,  张阳安 ,  李丹丹 ,  叶依桐 ,  邓智方 ,  李正阳

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种人工智能辅助超声诊断脾肝脏创伤模型建立的方法，属于人工智能辅助诊断领域。本发明采用数据增强与生成的方法，将动物脾肝脏创伤的超声图像通过数据增强为更接近于人体脾肝脏创伤临床数据的强数据集；然后应用大量的增强后脾肝脏创伤的超声图像创建源模型，使用源模型在少量人体脾肝脏创伤的数据下进行微调；最终建立脾肝脏创伤超声图像自动分割模型与脾肝脏创伤超声图像等级分类模型，该模型对脾肝脏创伤超声诊断过程中生成的图像进行分析，标识分割图像中出现的脾肝脏解剖结构轮廓和脾肝脏创伤位置，并得到等级分类结果。本发明在临床脾肝脏创伤超声影像数据集上表现出较好性能。