-
公开(公告)号：CN118298178A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410496846.2
申请日：2024-04-24
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种医学图像的分割方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：通过目标图像分割模型中的特征提取网络，对输入的待分割医学图像进行特征提取，输出至少一个低阶图像特征、至少一个高阶图像特征和全局特征图像；通过目标图像分割模型中的图像分割网络，根据特征提取网络的输出结果，输出待分割医学图像的目标分割结果；其中，特征提取网络中设置低阶特征提取模块、高阶特征提取模块和全局解码模块，全局解码模块用于融合低阶特征提取模块输出的至少一个低阶图像特征和高阶特征提取模块输出的至少一个高阶图像特征得到全局特征图像，提高了医学图像的分割效果。
-
公开(公告)号：CN117689680A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311782258.7
申请日：2023-12-22
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种肺动脉分割方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取待处理的肺动脉图像；基于预设分割阈值对肺动脉图像进行预分割处理，得到预分割图像；对肺动脉图像进行下采样处理，得到至少一个下采样图像；调用预训练的肺动脉分割模型，肺动脉分割模型包括第一网络模块、第二网络模块和第三网络模块，第一网络模块与第二网络模块中具有第一对应关系的网络块连接，第三网络模块的输入端与第二网络模块的输出端连接且两模块之间具有第二对应关系的网络块连接；将预分割图像输入至第一网络模块，将肺动脉图像和至少一个下采样图像输入至第二网络模块，得到第三网络模块输出的肺动脉分割图像。解决细血管难分割问题，提高肺动脉分割准确性。
-
公开(公告)号：CN119205706A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411363017.3
申请日：2024-09-27
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种前列腺结节的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取前列腺超声视频数据，其中，所述前列腺超声视频数据中包括多帧待识别前列腺图像帧；将所述待识别前列腺图像帧输入至预先训练好的目标检测模型，以得到模型输出的前列腺结节的识别结果数据，其中，所述识别结果数据包括至少一个前列腺结节的目标识别框位置数据和目标置信度数据；采用预设跟踪算法，根据所述目标识别框位置数据和目标置信度数据对所述前列腺结节进行跟踪，根据跟踪结果获得与所述前列腺结节对应的目标结节数据，其中，所述结节位置包括结节位置数据和/或结节尺寸数据。实现了高精度和实时的前列腺结节检测，提高前列腺结节检测的准确率和效率。
-
公开(公告)号：CN118196119A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410374049.7
申请日：2024-03-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G16H30/40 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/096
Abstract: 本发明实施例公开了一种模型训练方法、目标分割方法及装置。该模型训练方法包括：获取原始模型，其中，原始模型包括第一学生网络、教师网络以及第二学生网络；获取针对第一样本对象采集到的第一医学图像以及针对第一医学图像中的目标进行标记得到的分割标签，并基于第一医学图像和分割标签，得到一组分割训练样本和一组回归训练样本；基于多组分割训练样本训练第一学生网络，得到分割学生网络，以及基于多组回归训练样本训练第二学生网络，得到回归学生网络；利用分割学生网络和回归学生网络，调整教师网络中的网络参数，得到用于分割目标的目标模型。本发明实施例的技术方案，可在分割标签有限的情况下，训练出具有较强的泛化能力的目标模型。
-
公开(公告)号：CN119214688A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411362330.5
申请日：2024-09-27
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腹主动脉导航方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取通过B超扫查得到的B超图像以及预先训练完成的腹主动脉导航模型，其中，腹主动脉导航模型包括腹主动脉分割头以及分叉判断头；将B超图像输入到腹主动脉导航模型，得到腹主动脉分割头输出的分割特征图以及分叉判断头输出的判断特征图；根据分割特征图，得到腹主动脉分割结果，以及根据判断特征图，得到分叉判断结果；在腹主动脉分割结果表征B超图像中包含腹主动脉且分叉判断结果表征B超图像中包含分叉的情况下，生成并展示提示信息，其中，该提示信息表征当前已扫查到腹主动脉分叉。本发明实施例的技术方案，可以基于B超图像实现腹主动脉导航。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117808823A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410037045.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种冠脉血管分割处理方法、装置、电子设备及存储介质。具体方案为：通过对获取到的包括冠脉血管的待采样影像采样处理，得到至少一个待训练影像；基于第一模型对至少一个待训练影像进行处理，得到与待采样影像对应的深层信息特征以及待融合概率图像；根据深层信息特征、待融合概率图像以及预先设定的概率阈值范围，确定待处理像素点以及待处理像素点所对应的待处理深层特征；依据第二模型对待处理深层特征分析处理，得到包括所有待处理像素点的预测评估属性，并依据预测评估属性对待融合概率图像处理，得到冠脉血管的目标影像。本发明提高了对包含冠脉血管图像处理的准确率和效率，达到了改善冠脉血管丰富度的效果。
-
公开(公告)号：CN119579398A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411735965.5
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 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明实施例公开了一种医学图像模态转换方法。该方法包括：获取在第一模态下针对目标对象的目标部位采集到的第一目标医学图像、待将第一目标医学图像转换至的第二模态以及预先训练出的目标生成器；获取预先确定出的表示第二模态的第二模态特征；将第一目标医学图像和第二模态特征输入到目标生成器中，以利用目标生成器，以第二模态特征为先验知识，将第一目标医学图像转换到第二模态下，得到并输出第二目标医学图像。本发明实施例的技术方案，通过将可指示出需要生成的目标医学图像所属的医学图像模态的模态特征输入到目标生成器中，由此可利用一个目标生成器能够进行有关医学图像的多种模态的转换。
-
公开(公告)号：CN119579397A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411735523.0
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 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种医学图像模态转换方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取在第一模态下针对目标对象的目标部位采集到的第一目标医学图像、待将第一目标医学图像转换至的第二模态以及预先训练出的目标扩散模型；采样第二模态对应的噪声图像，并获取噪声图像对应的目标时刻；将与第一目标医学图像关联的目标关联图像、噪声图像以及目标时刻，输入到目标扩散模型中，并根据目标扩散模型的输出结果，确定第一目标医学图像在第二模态下的第二目标医学图像。本发明实施例的技术方案，可进行有关医学图像的至少一种模态转换，尤其是进行有关医学图像的两种或多种模态转换。
-
公开(公告)号：CN119418959A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470406.6
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: G16H80/00 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/16
Abstract: 本发明实施例公开了一种医疗问答方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取医疗问题以及与所述医疗问题对应的多个参考问题；分别将所述医疗问题和各所述参考问题输入至预先训练完成的embedding模型，确定各所述参考问题中预设数量与所述医疗问题匹配的候选问题；将所述医疗问题和各所述候选问题输入至预先训练完成的分类模型，确定各所述候选问题中与所述医疗问题匹配的目标问题；确定所述目标问题的问题答案，将所述问题答案作为所述医疗问题的问题回复。本发明实施例的技术方案，解决了现有医疗问答过程中存在回复答案准确性较低的技术问题，实现了针对医疗问题得到更加专业且准确的回复，提升医疗问答的准确性。
-
公开(公告)号：CN119418149A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470079.4
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: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06V10/26 , G16H30/40
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像处理模型训练方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：获取由不同扫描方式的第一类型CT图像和第二类型CT图像组成的原始样本数据对，根据原始样本数据对生成优化样本数据对，根据原始样本数据对和优化样本数据对训练得到目标前向生成模型、目标后向生成模型、前向生成判别器和后向生成判别器，进而得到目标循环生成对抗模型。本发明实施例的技术方案解决了目前需要在医疗检查中采用多种方式扫描获取医学图像以提高检查效果的问题，可以通过训练一种图像处理模型，对不同扫描方式的图像进行转换，从而在只需进行一种扫描方式扫描的情况下，得到多种扫描方式的图像，提高检查效率，缩短检查时间。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.026 seconds)
