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公开(公告)号：CN119417845A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470401.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明实施例公开了一种医学图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。其中，所述方法包括：获取目标腹部医学图像；将所述目标腹部医学图像输入至预先训练完成的学生扩散模型中，得到所述目标腹部医学图像的肝脏区域图像；其中，所述预先训练完成的学生扩散模型基于训练完成的教师扩散模型得到，所述学生扩散模型的模型参数量少于教师扩散模型的模型参数量。本发明实施例的技术方案，通过学生扩散模型来对医学图像进行分割，以降低计算开销，提升分割速度，提高分割效率。
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公开(公告)号：CN119417844A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470075.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明实施例公开一种目标区域分割方法。包括：获取包含待分割的目标区域的目标医学图像，以及区域分割模型，其中，区域分割模型包括编码器、与编码器跳跃连接的解码器以及与编码器和解码器分别连接的Transformer模块；将目标医学图像输入区域分割模型中，基于编码器，对目标医学图像进行编码处理，得到目标编码特征；基于Transformer模块，对目标编码特征进行编码处理，得到全局编码特征；基于解码器，进行全局编码特征相关的解码处理，得到目标区域的区域分割结果，并输出区域分割结果。本发明实施例的技术方案，可以训练医学图像较少的情况下，实现目标区域的准确分割。
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公开(公告)号：CN119418051A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470080.7
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法、装置、电子设备、介质及产品。其中，该方法包括：获取多张待分割图像；其中，待分割图像包含待分割对象；根据预先训练得到的目标图像分割模型对多张待分割图像进行处理，得到与每张待分割图像对应的对象分割结果；其中，目标图像分割模型包括特征提取子模型、特征下采样子模型、特征上采样子模型和残差卷积子模型；基于多张待分割图像对应的对象分割结果确定与待分割对象对应的对象分割数据。本技术方案，实现了基于神经网络模型提取图像的全局特征和局部细节特征，进而，结合全局特征和局部细节特征对图像中包含的待分割对象进行准确分割的效果。
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公开(公告)号：CN119579400A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411736423.X
申请日：2024-11-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种图像转换处理方法、装置、电子设备及存储介质。通过将待处理图像和随机噪声输入到图像转换模型中，以基于特征拼接模块对待处理图像和随机噪声进行特征拼接处理，得到待处理拼接特征图像；其中，待处理图像为包含目标部位的磁共振切片图像；基于去噪模块对待处理拼接特征图像进行一次去噪处理，得到目标图像，目标图像为包含目标部位的计算机断层扫描切片图像；其中，图像转换模型是依据样本磁共振切片图像以及目标噪声特征图像训练得到的，目标噪声特征图像是基于第一模型对样本断层扫描切片图像进行多次加噪处理后确定的。本发明达到将磁共振切片图像转换为断层扫描切片图像的目的，保证了图像转换处理的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119579399A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411736414.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像模态转换方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：将第一模态图像输入前向生成模型得到第三模态图像，将第二模态图像输入后向生成模型得到第四模态图像；基于第一模态图像和第三模态图像确定前向生成损失值，基于前向生成损失值优化前向生成模型，基于第二模态图像和第三模态图像确定前向判别损失值，基于前向判别损失值优化前向判别器，得到目标前向生成模型；基于第二模态图像和第四模态图像确定后向生成损失值，基于后向生成损失值优化后向生成模型，基于第一模态图像和第四模态图像确定后向判别损失值，基于后向判别损失值优化后向判别器，得到目标后向生成模型，从而利用训练好的模型准确转换图像模态。
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