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公开(公告)号:CN119323560B
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411835108.2
申请日:2024-12-13
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06T7/13 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于医学影像技术领域,提供了一种基于图像和文本特征融合的超声心动图图像质量评估方法,包括:利用目标检测模型进行特征提取和分类、利用视觉‑语言特征对齐模块对图像特征与文本特征进行对齐以及利用大语言模型进行句式模板选定、线性投影、合并。本发明通过图像与文本特征的跨域迁移,生成了准确且全面的超声心动图图像质量评估报告,提升了评估结果的可解释性和细粒度;通过引入目标检测模型,使系统能够识别并理解医学图像中不同解剖结构的位置关系,为后续质量评估提供了丰富的医学领域先验知识,实现了从自然图像到超声心动图的有效跨域迁移;通过引入句式模板保证了质控文本的一致性。
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公开(公告)号:CN119323560A
公开(公告)日:2025-01-17
申请号:CN202411835108.2
申请日:2024-12-13
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06T7/13 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于医学影像技术领域,提供了一种基于图像和文本特征融合的超声心动图图像质量评估方法,包括:利用目标检测模型进行特征提取和分类、利用视觉‑语言特征对齐模块对图像特征与文本特征进行对齐以及利用大语言模型进行句式模板选定、线性投影、合并。本发明通过图像与文本特征的跨域迁移,生成了准确且全面的超声心动图图像质量评估报告,提升了评估结果的可解释性和细粒度;通过引入目标检测模型,使系统能够识别并理解医学图像中不同解剖结构的位置关系,为后续质量评估提供了丰富的医学领域先验知识,实现了从自然图像到超声心动图的有效跨域迁移;通过引入句式模板保证了质控文本的一致性。
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