公开(公告)号：CN113241184A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110705093.8

申请日：2021-06-24

Applicant: 华侨大学

Inventor： 郑力新 ,  王浩楠 ,  严潭 ,  苏秋玲

IPC: G16H50/50 ,  G16H30/20 ,  G06K9/62 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种儿童肺炎辅助诊断模型及其训练方法，训练方法：获取儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句，所述医学图像作为训练图像集合，所述医学诊断语句则作为训练语句；通过CNN神经网络对所述图像训练集数据提取图像深度特征向量，得到深度特征图集，通过word2vec模型对所述训练语句进行词向量训练，得到深度特征向量词集；对所述深度特征图集和所述深度特征向量词集进行特征融合，后通过LSTM神经网络进行训练，即能获得训练好的儿童肺炎辅助诊断模型。本发明通过对现有儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句进行训练，让训练所得的模型作为医生学习诊断的工具或为医生的临床诊断提供有效的参考意见。

公开(公告)号：CN113241184B

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202110705093.8

申请日：2021-06-24

Applicant: 华侨大学

Inventor： 郑力新 ,  王浩楠 ,  严潭 ,  苏秋玲

IPC: G16H50/50 ,  G16H30/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/24 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种儿童肺炎辅助诊断模型及其训练方法，训练方法：获取儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句，所述医学图像作为训练图像集合，所述医学诊断语句则作为训练语句；通过CNN神经网络对所述图像训练集数据提取图像深度特征向量，得到深度特征图集，通过word2vec模型对所述训练语句进行词向量训练，得到深度特征向量词集；对所述深度特征图集和所述深度特征向量词集进行特征融合，后通过LSTM神经网络进行训练，即能获得训练好的儿童肺炎辅助诊断模型。本发明通过对现有儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句进行训练，让训练所得的模型作为医生学习诊断的工具或为医生的临床诊断提供有效的参考意见。

公开(公告)号：CN113421212A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110696972.9

申请日：2021-06-23

Applicant: 华侨大学

Inventor： 郑力新 ,  郭铮铮 ,  严潭 ,  苏秋玲

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种医学影像增强方法、装置、设备和介质，方法包括：获取待处理医学影像的输入特征图作为数据集，并构建ACGAN改进模型，使用Wasserstein距离计算生成数据和真实数据的差别进行真假判别，并使用梯度惩罚来代替权值裁剪实现K‑Lipschitz条件，在损失函数加入梯度惩罚项；ACGAN改进模型经训练后，输入数据集通过生成器输出合成图像后并加入数据集中进行数据增强，得到增强后数据集；将判别器作为样本特征提取器，对增强后数据集进行特征提取，得到样本特征图，再与输入特征图进行融合，生成待处理医学影像的增强图像，从而解决了医学影像由于过度曝光或曝光不足带来的图像的细节模糊的问题。

公开(公告)号：CN113205153A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110579827.2

申请日：2021-05-26

Applicant: 华侨大学

Inventor： 郑力新 ,  阳潮鹏 ,  严潭 ,  苏秋玲

IPC: G06K9/62 ,  G16H30/20 ,  G16H50/20 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明提供一种儿科肺炎辅助诊断模型的训练方法及训练所得的模型，训练方法是：获取儿科肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句，医学图像处理为统一规格m×m像素大小后形成训练集；对所述训练集分别提取LBP特征图集合、多尺度特征图集合、以及多级别特征图集合；分别采用注意力模块进行注意力处理后进行特征融合，获得新的特征图集合；将所获得的特征图集合输入到分类器中进行分类，获得训练好的模型。本发明通过对现有儿科肺炎患者的医学图像进行训练，让训练所得的模型作为医生学习诊断的工具或为医生的临床诊断提供有效的参考意见。

公开(公告)号：CN113421212B

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202110696972.9

申请日：2021-06-23

Applicant: 华侨大学

Inventor： 郑力新 ,  郭铮铮 ,  苏秋玲 ,  严潭

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/00 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种医学影像增强方法、装置、设备和介质，方法包括：获取待处理医学影像的输入特征图作为数据集，并构建ACGAN改进模型，使用Wasserstein距离计算生成数据和真实数据的差别进行真假判别，并使用梯度惩罚来代替权值裁剪实现K‑Lipschitz条件，在损失函数加入梯度惩罚项；ACGAN改进模型经训练后，输入数据集通过生成器输出合成图像后并加入数据集中进行数据增强，得到增强后数据集；将判别器作为样本特征提取器，对增强后数据集进行特征提取，得到样本特征图，再与输入特征图进行融合，生成待处理医学影像的增强图像，从而解决了医学影像由于过度曝光或曝光不足带来的图像的细节模糊的问题。

公开(公告)号：CN113205153B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202110579827.2

申请日：2021-05-26

Applicant: 华侨大学

Inventor： 郑力新 ,  阳潮鹏 ,  严潭 ,  苏秋玲

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G16H30/20 ,  G16H50/20 ,  G06F17/15