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公开(公告)号：CN112102284B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202010961741.1
申请日：2020-09-14
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像分割模型的训练样本的标记方法、训练方法及装置，该图像分割模型的训练样本的标记方法包括：对待标记图像的目标区域进行粗标记，以得到粗标记图像；基于粗标记图像执行填洞操作，以得到标记图像，其中，标记图像和待标记图像为图像分割模型的训练样本。本申请的技术方案能够提高图像分割模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117541728A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311602371.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种血管中线拉直方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取三维医学影像，并基于所述三维医学影像，确定所述三维医学影像中待进行血管中线拉直的目标血管的初始血管中线和初始血管路径；基于所述初始血管中线以及所述初始血管路径，确定所述目标血管的目标血管中线；对所述目标血管中线进行拉直操作，得到所述目标血管的拉直腔管图。本发明实施例的技术方案，可以提高血管中线拉直的效果。
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公开(公告)号：CN115482248B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202211160791.5
申请日：2022-09-22
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/187 , G06T7/155 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取至少一张待分割图像；将所述待分割图像输入至预先训练完成的图像分割模型的第一阶段模型，得到初始概率图像；确定所述初始概率图像对应的目标连通区域；将所述待分割图像和所述初始概率图像的目标连通区域输入至预先训练完成的图像分割模型的第二阶段模型，得到目标概率图像；基于所述目标概率图像确定目标分割图像。上述技术方案，通过端到端的两阶段的图像分割模型进行图像分割，该模型使用简单，处理步骤少，提高了图像分割效率。
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公开(公告)号：CN115272165B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210505164.4
申请日：2022-05-10
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施方式提供了一种图像的特征提取方法、图像分割模型的训练方法和装置。所述方法包括：在包括多个断面图像的肾脏图像序列中确定第一区域和第二区域；其中，所述第二区域属于所述第一区域；分别将所述肾脏图像序列包括的断面图像，依照所述第一区域和所述第二区域压缩至指定数据量，得到第一目标图像序列和第二目标图像序列；从所述第一目标图像序列中提取得到第一目标图像序列的基础特征，以及根据所述基础特征与所述第二目标图像序列相结合提取第二目标图像的联合特征。通过将第一目标图像序列的基础特征与第二目标图像进行融合提取第二目标图像的联合特征，从而使得提取的图像特征更加丰富，进一步提升提取肾动脉像元的准确性。
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公开(公告)号：CN115690143A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211176669.7
申请日：2022-09-26
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/187 , G06T7/155 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待分割血管图像，将待分割血管图像输入至预先训练完成的掩膜分割模型，得到初始掩膜分割图像；基于初始掩膜分割图像确定至少一个采样中心点，遍历各所述采样中心点分别执行以下操作：对于当前采样中心点，基于当前采样中心点对待分割血管图像进行切块，得到当前采样中心点对应的血管切块图像；并确定当前采样中心点的切块拼接图像；将当前采样中心点的切块拼接图像输入至分割追踪模型，得到当前采样中心点对应的切块分割图像；基于各采样中心点的切块分割图像确定目标血管分割图像。上述技术方案，提高了血管分割的连贯性，从而避免血管分割断裂的情况发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115359011A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211026086.6
申请日：2022-08-25
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/33 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供了一种图像分割、模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，通过配准模型将从同一对象采集的第一图像和第二图像进行配准，以得到配准形变场，再将配准形变场与预先获取的第二图像的分割模型进行计算，以得到待分割的第一图像的分割模型，能够实现对于组织分辨率较低的第一图像的分割识别，相比于采用有监督分割网络方式需要大量人工标注费时费力的情况，本申请提供的图像分割方法能够快速得到准确度较高的对于第一图像的分割图像。
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公开(公告)号：CN114708283A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210421832.5
申请日：2022-04-21
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种图像目标的分割方法、装置、电子设备及存储介质。图像目标的分割方法包括：对医学图像进行图像目标分割处理，得到第一分割结果；根据所述第一分割结果，从所述医学图像中提取包含所述图像目标的目标图像；将所述目标图像与预设标准图像进行配准处理，得到配准结果；所述预设标准图像为包含标准图像目标的图像；根据所述配准结果对所述目标图像进行图像目标分割处理，得到图像目标分割结果。如此，有效提高了图像目标分割结果的精确度，为临床诊断和病理学研究提供了更加可靠的依据。
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公开(公告)号：CN113409323A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110678942.5
申请日：2021-06-18
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/10
Abstract: 本申请提供了一种冠脉分段方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，涉及图像处理技术领域。该冠脉分段方法包括：利用主干分支模型，基于待分段冠脉图像对应的冠脉分割信息确定待分段冠脉图像对应的第一冠脉主干信息和第一冠脉分支信息；利用主干分支分段模型，基于第一冠脉主干信息和第一冠脉分支信息确定待分段冠脉图像对应的第一冠脉主干分段信息和第一冠脉分支分段信息。本申请提供的冠脉分段方法，通过主干分支模型和主干分支分段模型有效的配合，解决了冠脉分段效果不佳的问题，有效提升了冠脉分段过程的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113361584B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110611034.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种模型训练的方法及装置、肺动脉高压的测量方法及装置，该模型训练的方法包括：向初始网络模型中输入样本数据，样本数据标注有肺动脉标签、分叉点标签和背景标签中的至少一个，其中肺动脉标签和/或分叉点标签构成前景标签；利用第一分类分支对样本数据进行分类，得到第一分类结果；利用第二分类分支对具有前景标签的样本数据进行分类，得到第二分类结果；基于第一分类结果和第二分类结果，获得最终分类结果，最终分类结果用于表征样本数据是否具有分叉点；根据最终分类结果进行模型训练。本申请通过在训练过程中将样本数量较少的样本数据合并判别，避免了在模型训练的过程中，因为样本之间数据量差距较大而出现类不平衡的现象。
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公开(公告)号：CN114445424A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210049565.3
申请日：2022-01-17
Applicant: 推想医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种模型训练方法和模型训练装置、肝段分割方法和肝段分割装置，以及计算机可读存储介质和电子设备，解决了现有模型对肝段分割的效果较差的问题。由于肝脏的肝静脉和门静脉等静脉与肝段的划分存在紧密的位置联系，因此，本申请实施例提供的模型训练方法，利用包括肝脏样本图像数据、肝脏样本图像数据对应的肝段标注数据和静脉标注数据的训练数据集，对初始网络模型进行训练，能够使初始网络模型在学习肝段分割的过程中参考到静脉的位置，从而提高训练得到的肝段分割模型的分割效果，以提高肝段分割的鲁棒性和准确性。
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