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公开(公告)号：CN119600282A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411562482.X
申请日：2024-11-04
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供了一种生成图像分割模型的方法、图像分割的方法及装置。其中图像分割模型包括分别部署在各计算节点上的卷积算子，该方法包括：获取图像样本集，各图像样本上标注有分割掩码；将各图像样本划分成多个图像块，并分别将各图像块分配至对应的计算节点；利用各图像样本和分割掩码，在计算节点上训练图像分割模型；其中，训练过程中涉及的特征提取处理包括：通过各计算节点上的卷积算子并行处理被分配图像块的图像信息和边界信息，得到与各图像块对应的局部特征，边界信息来源于被分配相邻图像块的计算节点。本申请能够缩短训练时间，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN114359198B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202111620171.0
申请日：2021-12-27
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种血管骨架提取方法和血管骨架提取装置，以及计算机可读存储介质和电子设备，解决了血管骨架提取方法容易出现假连接的问题。本申请实施例提供的血管骨架提取方法，对待处理血管图像序列进行距离变换，生成待处理血管图像序列对应的热力图序列，然后基于待处理血管图像序列对应的热力图序列进行骨架提取，得到待处理血管图像序列对应的骨架提取结果，从而可以参考热力图序列中的M个距离值集合来进行骨架提取，以实现逐层进行骨架提取，以减少每层骨架提取产生的假连接，从而减少了待处理血管图像序列对应的骨架提取结果中的假连接。
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公开(公告)号：CN114972211B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210499642.5
申请日：2022-05-09
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本说明书实施方式提供了一种图像分割模型的训练方法、分割方法、装置、设备和介质。所述图像分割模型包括编码器和分割解码器；所述方法包括：使用所述编码器提取无标注样本图像的图像特征；将所述图像特征输入分割解码器，得到所述无标注样本图像的第一掩码信息；基于所述基础图像和所述无标注样本图像之间的差异确定第二掩码信息；根据所述第一掩码信息和所述第二掩码信息确定的共同损失更新所述图像分割模型。通过将第一掩码信息和第一重构图像与无标注图像之间的差异作为第二掩码信息计算图像分割模型的损失，从而更新图像分割模型，实现了在对训练样本进行少量标注的情况下，提升图像分割模型分割目标对象的准确性。
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公开(公告)号：CN114359206B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111646720.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及一种血管识别方法和血管识别装置，以及计算机可读存储介质和电子设备，解决了头颈部位重要血管的种类识别的效果较差的问题。本申请实施例提供的血管识别方法，利用包括M种卷积核的血管识别模型对待识别图像进行识别，确定待识别图像对应的血管种类识别结果。由于血管识别模型是基于对待识别图像进行处理的卷积核对应的感受野，对N种区域中的至少一种区域的梯度进行回传，因此，血管识别模型可以根据对待识别图像进行处理的卷积核对应的感受野的尺寸，选择回传数据的多少，从而既能够降低该血管识别方法对显存的要求，也能充分利用非血管区域等不重要区域的信息，提高了对待识别图像的识别效果。
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公开(公告)号：CN112365959B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011418531.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种修改三维图像的标注的方法及装置，该修改三维图像的标注的方法包括：基于用户的第一输入，获取三维图像中与待修改区域相关的第一层二维层面和第二层二维层面，其中，第一层二维层面和第二层二维层面分别是待修改区域的边界所在层面，待修改区域位于第一层二维层面和第二层二维层面之间；根据第一层二维层面和第二层二维层面生成立体框，立体框包括与待修改区域相关的多个二维层面的至少部分图像；基于用户的第二输入，修改多个二维层面的至少部分图像的标注。本申请的技术方案能够简化修改三维图像的标注的过程，缩短修改标注的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111862038B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202010693473.X
申请日：2020-07-17
Applicant: 中国医学科学院阜外医院 , 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明实施例公开了一种斑块检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待检测冠状动脉图像序列；根据所述待检测冠状动脉图像序列生成至少一个待检测冠状动脉图像组合，所述待检测冠状动脉图像组合包括至少两张待检测冠状动脉图像；将所述待检测冠状动脉图像组合输入至训练好的斑块检测模型，获得每张待检测冠状动脉图像的中间斑块检测结果；基于所述每张待检测冠状动脉图像的中间斑块检测结果确定最终斑块检测结果。本发明实施例的技术方案，解决了现有冠状动脉斑块检测技术检测难度大且检测不准确的问题，实现降低冠状动脉斑块检测难度，提高斑块检测效率及准确率的效果。
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公开(公告)号：CN113837192B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111109049.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种图像分割方法及装置，神经网络的训练方法及装置。该方法包括：将第一骨影像输入第一神经网络中，得到所述第一骨影像的第一特征图，其中，所述第一神经网络用于对所述第一骨影像进行骨骼的语义分割；根据所述第一骨影像中的局部骨影像，通过第二神经网络，得到所述局部骨影像的第二特征图，其中，所述第二神经网络用于对所述局部骨影像进行骨骼的二值分割；根据所述第一特征图和所述第二特征图，获取骨骼分类分割结果，能够同时提高骨分割和分类的精度和速度。
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公开(公告)号：CN117788422A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311825025.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种医学图像处理系统、模型训练方法、装置及存储介质。所述系统包括处理器，所述处理器被配置为执行以下医学图像处理方法：将医学图像输入已训练的骨折检测模型以得到与所述医学图像对应的骨折概率图，所述骨折概率图中各像素的像素值与骨折程度正相关或负相关；将所述医学图像输入已训练的骨骼分割模型以得到骨骼分割结果；根据所述骨折概率图与所述骨骼分割结果确定骨折检测结果。本发明实施例提供的技术方案能够准确地确定患者的骨折检测结果。
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公开(公告)号：CN114245232B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202111531817.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: H04N21/8549 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明实施例公开了一种视频摘要生成方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括：获取待处理视频，提取待处理视频中的关键帧；对各关键帧进行预设处理，得到各关键帧的处理结果，将各关键帧的处理结果进行展示，并获取展示过程中用户对待处理视频中关键帧和非关键帧、关键帧的处理结果的交互信息；基于关键帧的处理结果和交互信息在待处理视频中确定用于生成视频摘要的目标视频帧，并基于目标视频帧生成待处理视频的视频摘要。通过对关键帧进行预设处理，减少了处理时长以及用户的等待时长，加快了处理结果的展示效率。基于交互信息以及各视频帧的处理结果形成视频摘要，将用户对各视频帧的关注度和处理结果相融合，提高了视频摘要的准确度。
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公开(公告)号：CN116778166A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310799176.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例公开了一种感兴趣区域分割方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待进行感兴趣区域分割的目标医学影像，以及，已训练完成的用于分割感兴趣区域的目标分割模型；将目标医学影像输入到目标分割模型中，并根据目标分割模型的输出结果，得到目标医学影像针对感兴趣区域的分割结果；其中，目标分割模型基于多组第一训练样本、多组第二训练样本以及医学影像特征库训练得到。本发明实施例的技术方案，可降低将非感兴趣区域作为感兴趣区域分割出来的可能，提高分割性能。
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