公开(公告)号：CN119904687A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411976437.9

申请日：2024-12-31

Applicant: 苏州麦迪斯顿医疗科技股份有限公司

Inventor： 赵志成 ,  杨承其 ,  朱延传 ,  刘洋 ,  高堃 ,  李维勤

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06V10/54 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种基于深度多特征增强网络的医学图像分类方法、系统及计算机存储介质，方法包括：获取关于患者的胰腺CT医学图像；对胰腺CT医学图像进行图像特征提取，以得到胰腺CT医学图像对应的形态特征信息、纹理特征信息及深度特征信息；对形态特征信息、纹理特征信息以及深度特征信息进行融合，以得到综合特征信息；对综合特征信息进行图像重构，以得到由纹理特征信息与形态特征信息增强重构后的增强重构图像信息；基于Softmax交叉熵损失函数，对增强重构图像信息进行分类训练，以得到胰腺CT医学图像对应的分级信息。通过上述实施方式可以自动实现患者胰腺CT影像的智能分级，有效辅助临床对患者进行针对性治疗，提高患者临床治愈率。

公开(公告)号：CN119889717A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411986796.2

申请日：2024-12-31

Applicant: 苏州麦迪斯顿医疗科技股份有限公司

Inventor： 朱延传 ,  赵志成 ,  林健 ,  吕永鹏

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2415 ,  G06N7/01 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的AKI病情评估模型的构建方法、系统、设备及介质，方法包括：获取目标训练数据，并对所述目标训练数据进行预处理；对处理后的所述目标训练数据进行特征提取，得到特征数据信息；定义评估模型框架，并将所述特征数据信息输入至所述评估模型框架进行训练，以得到AKI预测模型。本发明方法利用AKI病情评估模型的构建，提出了基于人工智能对AKI病情评估模型，上述模型能够实现更早期诊断与干预，提高时效性，连续监测病情变化，为医生争取时间调整治疗方案。有助于改善患者预后，降低死亡率、缩短住院时间。还可优化医疗资源配置，提高医疗效率，合理分配资源。

公开(公告)号：CN119863443A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411935712.2

申请日：2024-12-26

Applicant: 苏州麦迪斯顿医疗科技股份有限公司

Inventor： 赵志成 ,  杨承其 ,  朱延传 ,  刘洋 ,  高堃 ,  李维勤

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的压力性损伤检测方法、系统及介质，方法包括：分别获取目标位置对应的红外源图像及微波源图像；对红外源图像及微波源图像进行特征提取，得到对应的红外特征信息及微波特征信息；基于对抗网络，将红外特征信息及微波特征信息融合，得到融合特征信息；基于融合特征信息，提取对应压力性损伤特征值，以获取目标位置的压力性损伤的检测信息，基于检测信息对目标位置进行压力性损伤分级。上述利用红外图像结合微波图像，对图像分别进行特征提取，并进行特征融合，利用红外技术检测损伤发生前后皮肤温度分布的规律性变化，预测隐匿的深部组织损伤，并进行分级，降低了医护人员的评估误差，解决了评估标准不统一的问题。