胎儿超声颅脑标准切面识别并行处理方法与系统

    公开(公告)号:CN117911752A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311802686.1

    申请日:2023-12-26

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请涉及一种胎儿超声颅脑标准切面识别并行处理方法与系统,其中,方法包括:获取胎儿超声图像;根据已训练的深度学习模型,采用GPU并行计算的方式对所述胎儿超声图像进行类别识别,得到类别识别结果、并分割出所述胎儿超声图像中不同结构的box和mask;根据所述胎儿超声图像以及所述不同结构的box和mask,对所述胎儿超声图像标准程度进行评分;基于类别识别结果和评分结果,生成所述胎儿超声图像的识别结果。整个过程中,基于已训练的深度学习模型对所述胎儿超声图像进行类别识别得到图像类别,并且结合评分结果,识别出评分最高的切面图像,其可以失效高效、且准确识别胎儿超声图像中颅脑冠状和矢状切面,为医生提供更可靠的图像分析数据支持。

    医学图像敏感信息处理方法、装置、计算机设备和介质

    公开(公告)号:CN115510488A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211207841.0

    申请日:2022-09-30

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请涉及一种医学图像敏感信息处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法获取待处理的医学图像;对医学图像进行文字检测,得到文字区域图像;基于条件生成对抗网络,根据文字区域图像相邻区域图像的像素填充文字区域图像,得到脱敏图像;将文字区域图像中的文字进行加密、并嵌入脱敏图像中,得到目标图像。整个方案首先获取医学图像的文字区域,基于条件生成对抗网络,填充医学图像的文字区域,去除文字后的图像更加真实合理,能够保留更多的原始图像特征,再将文字进行加密并嵌入脱敏图像中,合法用户可以根据需求查看包含文字的目标图像,在保证医学图像中文字信息的安全的同时,还可以合法获取医学图像中包含的信息。

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