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公开(公告)号：CN115358976A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210957525.9
申请日：2022-08-10
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本公开提供了一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。方法主要包括：获取待识别图像；根据分割模型，对待识别图像中的肺结节区域进行分割，得到肺结节原图，肺结节原图包括肺结节以及肺结节周围区域；根据肺结节原图，生成肺结节区域对应的肺结节张量；根据识别模型和肺结节张量，对待识别图像中的肺结节进行识别，得到图像识别结果，图像识别结果包括肺结节征象。
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公开(公告)号：CN115222955A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210660021.0
申请日：2022-06-13
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像匹配模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取第一粗粒度图像和第一细粒度图像，以及第二粗粒度图像和第二细粒度图像；将第一粗粒度图像和第二粗粒度图像输入至图像匹配模型中，获取第一样本图像和第二样本图像对应的至少两对候选特征点；基于至少两对候选特征点，确定第一细粒度图像中与至少两对候选特征点对应的第一子区域，以及第二细粒度图像中与至少两对候选特征点对应的第二子区域；将第一子区域和第二子区域输入至所述图像匹配模型中，确定所述至少两对预测特征点；基于所述至少两对候选特征点和所述至少两对预测特征点确定所述图像匹配模型的损失值，基于所述损失值调整所述图像匹配模型的参数。
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公开(公告)号：CN115222665A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210660969.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种斑块检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取待检测原始图像对应的血管拉直图像，血管拉直图像包括血管中心线上的多个中心点对应的多个血管子图像；基于第一网络对各中心点对应的血管子图像进行特征提取，得到各中心点对应的第一特征；将各中心点对应的第一特征与各中心点对应的位置编码进行融合，得到各中心点对应的第二特征；基于第二网络对各中心点对应的第二特征进行斑块分析，得到各中心点对应的斑块分析结果。采用血管拉直图像进行斑块分析，去除了大量的冗余信息和噪声信息，可以使得第二网络不被大量的冗余信息和噪声信息所干扰，提高脂质斑块和混合斑块的检测准确度，从而得到精确的斑块分析结果。
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公开(公告)号：CN115187582A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210987431.6
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种淋巴结分割方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取待处理图像，待处理图像包括多个待分割淋巴结；对待处理图像进行预处理，得到多个目标图像，目标图像的尺寸小于待处理图像的尺寸，目标图像包括至少一个待分割淋巴结；采用淋巴结分割模型对各目标图像进行处理，得到对应的淋巴结分割结果；其中，淋巴结分割模型训练时的损失函数是基于淋巴结掩膜回归损失，淋巴结长径端点、短径端点回归损失，以及淋巴结轮廓回归损失进行加权计算得到；淋巴结分割结果包括至少一个待分割淋巴结的淋巴结掩膜信息，淋巴结长径端点、短径端点信息以及淋巴结轮廓信息。如此，可实现自动化分割出待处理图像中每一个独立的淋巴结。
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公开(公告)号：CN115147360A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210660968.1
申请日：2022-06-13
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种斑块分割方法、装置、电子设备及可读存储介质，通过获取血管中心线上对应疑似斑块的目标中心点，其中，血管中心线为待检测原始图像中血管的中心线；从待检测原始图像中截取出与目标中心点对应的第一血管子图像，第一血管子图像包括目标中心点；基于斑块分割网络对目标中心点对应的第一血管子图像进行斑块分割，得到第一斑块分割结果；基于第一斑块分割结果对待检测原始图像进行斑块分割，得到第二斑块分割结果。如此，是直接对存在疑似斑块的第一血管子图像进行斑块分割，去除了大量的冗余信息和背景噪声信息，可以提高脂质斑块和混合斑块的分割准确度，从而得到精确的斑块分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115147359A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210630525.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了肺叶分割网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集中的样本数据包括携带疾病轮廓标注和肺叶轮廓标注的样本图像；将所述样本图像作为肺叶分割网络模型的输入，得到多个肺部分割概率图及每个所述肺部分割概率图对应的肺部分割图像；计算每个所述肺部分割概率图与对应的标注结果之间的损失；基于所述损失调整所述肺叶分割网络模型的参数。
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公开(公告)号：CN115100179A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210837569.8
申请日：2022-07-15
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，方法主要包括：获取待处理图像；根据分割模型，对待处理图像进行分割，得到肺野掩码图和第一气胸掩码图；根据肺野掩码图和第一气胸掩码图，生成萎陷肺掩码图；根据肺野掩码图和萎陷肺掩码图，计算待处理图像的肺压缩程度，得到图像处理结果。本公开提供的一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，由分割模型判断是否存在气胸，并得到气胸的准确位置，且根据分割模型的输出结果自动计算肺压缩程度，提高了对待处理图像的处理效率和处理结果的精度，降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN114972221A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210522323.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T3/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06T7/66 , G06T7/11 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：从待检测原始图像中提取待检测血管的血管中心线，血管中心线上包括多个中心点；基于待检测原始图像及多个中心点生成待检测血管的拉直图像；基于第一网络对拉直图像进行特征提取，得到初步特征；初步特征包括多个维度的特征；多个维度包括沿着血管方向的第一维度和垂直于血管方向的第二维度；基于第二网络对初步特征进行第二维度的融合处理，得到第一融合特征；基于第三网络对第一融合特征进行第一维度的融合处理，得到第二融合特征；基于第四网络对第二融合特征进行分析，得到待检测血管的狭窄分析结果。通过实施本申请，能够得到准确的待检测血管狭窄分析结果。
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公开(公告)号：CN114943699A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210532763.5
申请日：2022-05-16
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种冠脉钙化斑块的分割模型的训练方法及装置、冠脉钙化斑块的分割方法及装置，其中所述训练方法包括：获取目标训练图像，所述目标训练图像为包括心脏区域的非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述心脏区域包括多个冠脉分支；获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，所述位置编码图像至少表征所述目标训练图像中各冠脉分支间的相对位置；基于所述目标训练图像和所述位置编码图像，对分割模型进行训练；其中，训练完成的分割模型用于对待分割CSCT图像中的所述多个冠脉分支中的各冠脉分支的钙化斑块区域进行分割。
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公开(公告)号：CN114937184A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210553621.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06T7/66 , G06T7/10 , G06T7/00 , G06T5/30 , G06T5/00 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种心脏冠脉血管命名模型的训练方法、装置及电子设备，包括：获取第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合；基于所述三维坐标集合，确认第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管段的编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一；将第一样本图像的每一个血管中线点的上述特征输入至所述模型包括的特征融合模块中，确定特征融合模块的输出为每一个血管中线点对应的辅助特征；将三维坐标集合，和每一个血管中线点对应的辅助特征输入至所述模型包括的分类模块中，获得第一样本图像中每一个血管中线点对应的血管段的预测名称；基于第一样本图像包括的血管段的标注名称和血管段的预测名称，调整所述模型的参数。
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