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公开(公告)号：CN117688226A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410145439.7
申请日：2024-02-02
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G16H50/20 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了基于相似儿童患者匹配的智能诊前自助开单方法及系统。该基于相似儿童患者匹配的智能诊前自助开单方法，包括以下步骤：根据相似儿童患者匹配相关数据计算得出相似儿童患者匹配评估系数数据，对智能诊前自助开单进行对应的调整。本发明通过相似儿童患者匹配相关数据计算得出相似儿童患者匹配评估系数数据，根据相似儿童患者匹配评估系数数据对智能诊前自助开单进行对应的调整，便于提供个体化诊疗服务、提高开单效率以及更合理地利用医疗资源，进而达到了提高基于相似儿童患者匹配的智能诊前自助开单的综合正确率的效果，解决了现有技术中存在不能有效提高基于相似儿童患者匹配的智能诊前自助开单的综合正确率的问题。
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公开(公告)号：CN119206221A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411263158.8
申请日：2024-09-10
Applicant: 徐州医科大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多尺度感知解耦的超声图像分割方法，涉及图像分割技术领域，该多尺度感知解耦的超声图像分割方法包括：将采集的超声图像输入至多尺度感知编码器中，利用多尺度感知编码器生成超声图像中的多尺度感知编码器特征嵌入；利用提示编码器对稀释提示进行映射得到图像提示特征嵌入；将多尺度感知编码器特征嵌入和图像提示特征嵌入进行多层次融合，并对多层次融合结果进行特征增强，得到超声图像分割结果。本发明通过多尺度感知编码器能够增强编码器对目标的特征学习能力，并在编码器中嵌入形状边界自适应感知模块，可以更准确的捕获目标的形状和边缘信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117726614A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311831919.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 徐州医科大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出一种质量感知网络与类注意力暹罗网络协同的医学融合图像质量评价方法，涉及医学图像融合领域，能够有效提升图像质量，包括图像生成阶段和图像质量评价阶段：图像生成阶段，引入融合图像的医生视觉感知分数DVPS，基于质量感知网络学习源图像、融合图像和DVPS的关系，然后，在质量感知网络中输入DVPS以及2张同位置同角度不同模态的源图像一和源图像二，生成不同DVPS的参考图像；融合图像质量评价阶段，在少镜头学习下，将参考图像输入到基于类激活映射的类注意力暹罗网络中，强制引导模型聚焦于关键病变区域，预测未标记融合图像的质量分数。
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公开(公告)号：CN118261925B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410461624.7
申请日：2024-04-17
Applicant: 徐州医科大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种大感受野注意力增强的乳腺超声图像分割方法涉及医学图像分割领域，包括如下步骤：步骤1：首先搜集大量的乳腺超声图像作为训练样本；步骤2：对搜集到的乳腺超声图像进行预处理；步骤3：将预处理的图像送入LRFE‑UNet网络模型中进行训练并优化模型；步骤4：将新的乳腺超声图像输入到优化模型中，自动输出病灶的精确分割结果。通过引入大感受野特征编码器LRFE，获得与病灶高度相关的上下文信息。通过设计空间增强的通道注意力模块SCAM，融合空间信息和通道信息，优化特征传输过程并增强局部显著性图。通过全局感知模块GAM，建立全局特征之间依赖关系，改进向上传递的信息，挖掘底层的边界感知特征。
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公开(公告)号：CN117726614B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311831919.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 徐州医科大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出一种质量感知网络与类注意力暹罗网络协同的医学融合图像质量评价方法，涉及医学图像融合领域，能够有效提升图像质量，包括图像生成阶段和图像质量评价阶段：图像生成阶段，引入融合图像的医生视觉感知分数DVPS，基于质量感知网络学习源图像、融合图像和DVPS的关系，然后，在质量感知网络中输入DVPS以及2张同位置同角度不同模态的源图像一和源图像二，生成不同DVPS的参考图像；融合图像质量评价阶段，在少镜头学习下，将参考图像输入到基于类激活映射的类注意力暹罗网络中，强制引导模型聚焦于关键病变区域，预测未标记融合图像的质量分数。
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公开(公告)号：CN118261925A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410461624.7
申请日：2024-04-17
Applicant: 徐州医科大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种大感受野注意力增强的乳腺超声图像分割方法涉及医学图像分割领域，包括如下步骤：步骤1：首先搜集大量的乳腺超声图像作为训练样本；步骤2：对搜集到的乳腺超声图像进行预处理；步骤3：将预处理的图像送入LRFE‑UNet网络模型中进行训练并优化模型；步骤4：将新的乳腺超声图像输入到优化模型中，自动输出病灶的精确分割结果。通过引入大感受野特征编码器LRFE，获得与病灶高度相关的上下文信息。通过设计空间增强的通道注意力模块SCAM，融合空间信息和通道信息，优化特征传输过程并增强局部显著性图。通过全局感知模块GAM，建立全局特征之间依赖关系，改进向上传递的信息，挖掘底层的边界感知特征。
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公开(公告)号：CN117688226B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410145439.7
申请日：2024-02-02
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G16H50/20 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了基于相似儿童患者匹配的智能诊前自助开单方法及系统。该基于相似儿童患者匹配的智能诊前自助开单方法，包括以下步骤：根据相似儿童患者匹配相关数据计算得出相似儿童患者匹配评估系数数据，对智能诊前自助开单进行对应的调整。本发明通过相似儿童患者匹配相关数据计算得出相似儿童患者匹配评估系数数据，根据相似儿童患者匹配评估系数数据对智能诊前自助开单进行对应的调整，便于提供个体化诊疗服务、提高开单效率以及更合理地利用医疗资源，进而达到了提高基于相似儿童患者匹配的智能诊前自助开单的综合正确率的效果，解决了现有技术中存在不能有效提高基于相似儿童患者匹配的智能诊前自助开单的综合正确率的问题。
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