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公开(公告)号：CN113627260B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202110785085.9
申请日：2021-07-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供了识别手写汉字的笔顺的方法、系统和计算设备，方法包括：获取待识别的手写汉字的轨迹点序列，并对手写汉字的轨迹点序列进行预处理，得到手写汉字的关键点序列；基于手写汉字的关键点序列提取手写汉字的笔画特征，其中笔画特征包括基本特征和语义特征；以及利用经训练的笔顺识别模型对手写汉字的笔画特征与相应的模板汉字的笔画特征一起进行处理，得到笔顺识别结果。本发明能够获取手写汉字并进行实时分析，准确识别出书写该手写汉字的笔顺正确与否，并将识别结果反馈给用户，不仅可以大幅度提高手写汉字笔顺的识别效率，缓解家长和老师的辅导教学压力，同时还可以辅助书写者养成按照正确笔顺书写汉字的习惯。
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公开(公告)号：CN111612755A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010414237.X
申请日：2020-05-15
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供一种肺部病灶分析方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：将待分析的胸部影像输入至病灶定位模型，得到病灶定位模型输出的胸部影像的肺部病灶定位结果；将基于胸部影像以及胸部影像的肺部病灶定位结果确定的融合影像，或，将胸部影像以及胸部影像的肺部病灶定位结果输入至病灶分析模型，得到病灶分析模型输出的胸部影像的肺部病灶分析结果。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，保证肺部病灶分析结果能够全面覆盖包括细小病灶和非典型病灶在内的所有肺部病灶，保证了肺部病灶分析的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN111612749A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010397822.3
申请日：2020-05-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供一种基于肺部影像的病灶检测方法和装置，其中方法包括：提取待检测的肺部影像的肺部区域；将所述肺部区域输入至病灶检测模型，得到所述病灶检测模型输出的病灶检测结果；其中，所述病灶检测模型是基于样本肺部影像中的样本肺部区域，以及样本病灶检测结果训练得到的；所述病灶检测模型用于确定所述肺部区域中每一区域块的区域病灶识别结果，并基于每一区域块的区域病灶识别结果，或者基于每一区域块的区域病灶识别结果和所述肺部区域的候选病灶检测结果，确定所述病灶检测结果。本发明实施例提供的基于肺部影像的病灶检测方法和装置，能够降低病灶检测虚警率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108682015A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810521405.8
申请日：2018-05-28
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
CPC classification number: G06T7/10 , G06T7/70 , G06T2207/30041
Abstract: 本申请提供了一种生物图像中的病灶分割方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标生物图像；对目标生物图像进行粗分割处理，粗分割处理后得到粗分割掩膜，粗分割掩膜中包含目标生物图像中候选病灶的信息；从候选病灶中识别非真实病灶，并基于识别结果修正粗分割掩膜，以使粗分割掩膜中不包含识别出的非真实病灶的信息，修正后得到的目标分割掩膜作为目标生物图像对应的病灶分割掩膜。本申请能够自动从目标生物图像中定位出病灶，这种方式不但节省了人力，减少了病灶定位的耗时，而且避免了人工定位病灶所造成的误诊、漏诊，定位出的病灶还能辅助医生进行快速准确的分析，提高了医生的诊断效率以及诊断准确率。
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公开(公告)号：CN111161268B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN201911275373.9
申请日：2019-12-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，首先获取目标用户的胸片图像；接着，将所述胸片图像输入训练好的分割模型，根据所述训练好的分割模型的输出确定原始肋骨图像；最后，对所述原始肋骨图像进行分割处理，得到目标肋骨图像，所述分割处理用于获取无粘连的肋骨图像。可以将深度学习的神经网络模型与后续处理结合，自动分割出每一根肋骨都独立的目标肋骨图像，提升图像处理的准确性和效率，也为医生提供了便利。
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公开(公告)号：CN113627260A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110785085.9
申请日：2021-07-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明提供了识别手写汉字的笔顺的方法、系统和计算设备，方法包括：获取待识别的手写汉字的轨迹点序列，并对手写汉字的轨迹点序列进行预处理，得到手写汉字的关键点序列；基于手写汉字的关键点序列提取手写汉字的笔画特征，其中笔画特征包括基本特征和语义特征；以及利用经训练的笔顺识别模型对手写汉字的笔画特征与相应的模板汉字的笔画特征一起进行处理，得到笔顺识别结果。本发明能够获取手写汉字并进行实时分析，准确识别出书写该手写汉字的笔顺正确与否，并将识别结果反馈给用户，不仅可以大幅度提高手写汉字笔顺的识别效率，缓解家长和老师的辅导教学压力，同时还可以辅助书写者养成按照正确笔顺书写汉字的习惯。
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公开(公告)号：CN111738992A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010500226.3
申请日：2020-06-04
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种肺部病灶区域提取方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定肺部影像；将肺部影像输入至病灶检测模型，得到病灶检测模型输出的病灶检测结果；将肺部影像输入至病灶分割模型，得到病灶分割模型输出的病灶分割结果；基于病灶检测结果和病灶分割结果，确定肺部影像的病灶区域提取结果。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，通过病灶检测模型得到病灶检测结果，通过病灶分割模型得到病灶分割结果，实现了自动化的病灶区域提取，在保证病灶区域提取效率的同时，通过结合病灶检测模型和病灶分割模型两个模型的优势，得到兼顾了区域提取准确性和提取精度的肺部影像的病灶区域提取结果。
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公开(公告)号：CN111161268A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911275373.9
申请日：2019-12-12
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质，首先获取目标用户的胸片图像；接着，将所述胸片图像输入训练好的分割模型，根据所述训练好的分割模型的输出确定原始肋骨图像；最后，对所述原始肋骨图像进行分割处理，得到目标肋骨图像，所述分割处理用于获取无粘连的肋骨图像。可以将深度学习的神经网络模型与后续处理结合，自动分割出每一根肋骨都独立的目标肋骨图像，提升图像处理的准确性和效率，也为医生提供了便利。
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