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公开(公告)号：CN116704591A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310767804.3
申请日：2023-06-27
Applicant: 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 , 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
IPC: G06V40/18 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种眼轴预测模型的训练方法、眼轴预测方法和装置，包括：训练信息提取模型；基于信息提取模型确定目标眼底图像对应的层级特征向量；基于词向量模型确定目标对象的生理信息文本向量；基于目标眼底图像对应的层级特征向量和生理信息文本向量，对网络模型结构进行训练，得到眼轴预测模型。其中，眼轴预测模型中包括时间块机制。从而，通过设定时间token以及模型结构，能够有效利用多次随访数据，不需要固定的输入数据形式，在任意时间点采集的数据均可以利用训练模型训练得到的眼轴预测模型，能够对目标对象的未来眼轴进行有效预测，提升未来眼轴的预测准确度，也解决了现有技术的预测模型难以推广实现的技术问题。
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公开(公告)号：CN118537299A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410593158.8
申请日：2024-05-14
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
Abstract: 本披露公开了一种基于眼底图像的多任务分割模型的训练方法、方法及产品，所述多任务分割模型由多个子任务分割模型构建而成，所述训练方法包括：获取预训练后的第一图像编码器；针对每个子任务，基于所述第一图像编码器，构建子任务分割模型；使用带子任务标注的眼底图像对所述子任务分割模型进行训练，并在训练过程中固定所述第一图像编码器的参数。本披露实施例通过基于固定参数的第一图像编码器，对每个子任务分割模型进行构建和单独训练，可以使得训练后的子任务分割模型构建而成的多任务分割模型具有分割多任务的能力。
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公开(公告)号：CN116934730A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310961124.5
申请日：2023-08-01
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海交通大学医学院附属新华医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/09 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了一种用于对检测眼底图像中异常区的检测模型进行训练的方法和设备。所述方法包括：获取用于训练检测模型的超广角眼底图像；将未标注检测框的超广角眼底图像和标注检测框的超广角眼底图像进行裁剪，以获得各自的多个图像块；使用训练好的特征提取器对多个图像块执行与异常区检测相关的特征操作，以获得各自的多个中间特征；将多个中间特征分别输入第一分类器执行全局分类操作和输入第二分类器执行局部分类操作，并基于是否标注检测框对应计算全监督损失函数和半监督损失函数，以对检测眼底图像中异常区的检测模型进行训练。利用本申请的方案，可以在缺少异常区的标注情形下，对超广角眼底图像中的异常区进行精确识别和定位。
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公开(公告)号：CN116798569A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310756105.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司 , 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种晶体推荐方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标用户的用户信息及多种候选晶体的晶体参数；将用户信息及晶体参数输入至目标深度学习模型进行预测，确定每种候选晶体对应的预测术后结果；目标深度学习模型由预设深度学习模型对训练数据进行训练得到，训练数据包括样本用户的用户信息、晶体参数及样本用户植入对应的候选晶体后的样本术后结果；根据预测术后结果，从候选晶体中确定符合预设条件的目标晶体。这样，采用深度学习算法，通过预先训练好的目标深度学习模型对用户信息及晶体参数进行建模分析，能够有效准确选择目标用户对应的目标晶体，可以个性化地满足不同人群的术后需求。
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公开(公告)号：CN115641443A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211573797.5
申请日：2022-12-08
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
Abstract: 本披露公开了一种训练图像分割网络模型的方法、处理图像的方法及产品。其中，训练图像分割网络模型的方法包括利用医学图像中初始标签对所述图像分割网络模型进行训练，以得到初始训练权重；基于所述初始训练权重对标签去噪网络模型进行网络权重初始化；基于初始化后的标签去噪网络模型执行关于所述医学图像的标签去噪处理；以及根据所述标签去噪网络模型的输出结果确定所述图像分割网络模型的分割结果，以实现对所述图像分割网络模型的优化训练。通过本披露的方案，能够有效减少标签噪声对模型训练结果的影响，从而提高模型分割结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114937307A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210847259.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于近视预测的方法及其相关产品，其中该方法包括利用机器学习模型生成待预测近视的用户的平均近视预测结果；基于所述用户的眼底照片确定所述用户与近视相关的眼球质量指标；以及根据所述平均近视预测结果和所述眼球质量指标生成与所述用户关联的个体近视预测结果。利用本发明的预测方案，可以提供针对于近视患者个人的个性化预测，从而为后续的人为干预提供了良好的基础。
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公开(公告)号：CN118379595A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410297751.8
申请日：2024-03-15
Applicant: 上海鹰瞳医疗科技有限公司 , 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本申请提供了一种用于预测高血压视网膜病变的模型训练方法、装置及设备。包括：获取第一样本眼底图像，及符合模型训练条件的第二样本眼底图像；利用掩蔽学习方式基于第一样本眼底图像训练得到用于眼底图像特征识别的编码器；基于编码器和全连接层构建具有多尺度特征融合功能的待训练预测模型；调用待训练预测模型中的编码器对第二样本眼底图像进行处理，得到第二样本眼底图像的在多个尺度下的眼底特征的融合眼底特征；调用全连接层对融合眼底特征进行处理，得到第二样本眼底图像的预测结果；在待训练预测模型收敛的情况下，将训练后的待训练预测模型作为最终的用于预测高血压视网膜病变的预测模型。本申请可以降低模型学习难度，提高模型预测准确度。
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公开(公告)号：CN115641443B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211573797.5
申请日：2022-12-08
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
Abstract: 本披露公开了一种训练图像分割网络模型的方法、处理图像的方法及产品。其中，训练图像分割网络模型的方法包括利用医学图像中初始标签对所述图像分割网络模型进行训练，以得到初始训练权重；基于所述初始训练权重对标签去噪网络模型进行网络权重初始化；基于初始化后的标签去噪网络模型执行关于所述医学图像的标签去噪处理；以及根据所述标签去噪网络模型的输出结果确定所述图像分割网络模型的分割结果，以实现对所述图像分割网络模型的优化训练。通过本披露的方案，能够有效减少标签噪声对模型训练结果的影响，从而提高模型分割结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117237317A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311279477.3
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
Abstract: 本披露公开了一种基于多任务级联学习的彩色眼底照片标志物分割系统，使用自监督方法在大量有标签+无标签数据上学习，得到特征提取器；将特征提取器的参数进行固定，再分别针对不同分割目标训练单一的分割模型；待所有针对不同分割目标训练得到的多个分割模型训练完成，将使用共同的特征提取器，将不同的解码器进行级联，最终得到一个多任务分割模型。训练后的分割系统能够迅速输出包括所有已训练任务在内的所有标志物分割结果。
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公开(公告)号：CN116245834A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310129842.6
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
IPC: G06T7/00 , A61B5/16 , A61B3/12 , A61B3/14 , A61B5/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种基于眼底图像确定心理弹性水平方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取用户的眼底图像；对所述眼底图像进行质量筛选；确定质量筛选后的所述眼底图像中与心理弹性相关的视觉特征；基于所述视觉特征确定所述用户的心理弹性水平等级。也就是说，本发明实施例针对眼底图像来确定心理弹性水平的现状，即利用深度学习技术学习眼底图像中与心理弹性相关的视觉特征，将需要患者用户填写的问卷分数转化为心理弹性类别，使得模型能够学习到眼底图像中心理弹性相关的视觉特征，准确地预测出患者用户的心理弹性水平，提升了预测心理弹性的准确率，为临床医学带来极大的便利性。
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