公开(公告)号：CN115619736A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211261013.5

申请日：2022-10-14

Applicant: 厦门大学附属翔安医院 ,  厦门术利康医学科技有限公司

Inventor： 张国君 ,  赵雪 ,  杜智铖 ,  李卫斌 ,  彭汶铎 ,  黄文河

IPC: G06T7/00 ,  A61B8/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌患者腋窝淋巴结转移状态预测方法，包括以下步骤：S1、预处理：获取多帧乳腺超声图像，并进行预处理；S2、特征提取：对多帧所述乳腺超声图像进行特征提取得到不同帧图像对应的特征向量；S3、特征融合：将多帧所述乳腺超声图像的所述特征向量进行拼接融合，得到融合特征；S4、分类预测：通过分类模型和Softmax层对所述融合特征进行分类预测，获取乳腺癌腋窝淋巴结节转移状态的预测结果。本发明提供一种乳腺癌患者腋窝淋巴结转移状态预测方法，以乳腺超声视频中的图像为检查信息，实现高精度的乳腺超声视频序列图像的实时分割，并利用关键帧对乳腺癌患者腋窝淋巴结是否转移进行预测评估。

公开(公告)号：CN118941798B

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411436502.9

申请日：2024-10-15

Applicant: 厦门大学附属翔安医院

Inventor： 李良涛 ,  唐慧敏 ,  周颖 ,  李良田 ,  杜智铖 ,  邓超 ,  黄文河

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及乳腺癌超声图像识别预测领域，具体是指基于超声图像的乳腺癌分子亚型的识别预测系统，包括数据采集模块、图像预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、识别预测模块和用户界面模块；本方案采用改进的扩散概率模型进行图像分割，该模型使用动态条件编码增强扩散概率模型在医学图像分割中的分步区域注意力，并采用特征频率解析器消除高频噪声成分在医学图像分割中的负面影响；采用树突学习整合的视觉变换器对乳腺癌分子亚型进行识别预测，优化现有特征提取网络的架构，使其提取的图像特征更丰富、更具代表性，提高超声图像中的乳腺癌分子亚型的识别准确性，并减少模型的训练时间和增强可解释性。

公开(公告)号：CN118941798A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411436502.9

申请日：2024-10-15

Applicant: 厦门大学附属翔安医院

Inventor： 李良涛 ,  唐慧敏 ,  周颖 ,  李良田 ,  杜智铖 ,  邓超 ,  黄文河

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及乳腺癌超声图像识别预测领域，具体是指基于超声图像的乳腺癌分子亚型的识别预测系统，包括数据采集模块、图像预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、识别预测模块和用户界面模块；本方案采用改进的扩散概率模型进行图像分割，该模型使用动态条件编码增强扩散概率模型在医学图像分割中的分步区域注意力，并采用特征频率解析器消除高频噪声成分在医学图像分割中的负面影响；采用树突学习整合的视觉变换器对乳腺癌分子亚型进行识别预测，优化现有特征提取网络的架构，使其提取的图像特征更丰富、更具代表性，提高超声图像中的乳腺癌分子亚型的识别准确性，并减少模型的训练时间和增强可解释性。