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公开(公告)号：CN117809087B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311766369.9
申请日：2023-12-20
Applicant: 北京医准医疗科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种乳腺图像分类模型的训练方法、装置及电子设备，方法包括：获取有标签乳腺图像数据和无标签乳腺图像数据作为训练样本，基于有标签乳腺图像数据对模型进行训练，确定第一损失值，之后通过模型对无标签乳腺图像数据进行分类预测，得到无标签乳腺图像数据的预测概率和对应的伪标签，确定无标签乳腺图像数据的损失权重，根据损失权重确定第二损失值，最终确定乳腺图像分类模型的总损失值，判断总损失值是否满足预设要求，确定是否继续对模型进行迭代训练。应用本方法，通过确定无标签乳腺图像数据的损失权重，确定模型的第二损失值，缓解半监督学习中生成的伪标签可能带来的噪声，提高了无标签数据的利用率。
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公开(公告)号：CN117648976B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311483053.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京医准医疗科技有限公司
IPC: G06N5/022 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于医学影像的答案生成方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标问题，根据目标问题获取第一时期医学影像和第二时期医学影像；通过病灶提取模型对医学影像进行特征提取，得到第一病灶特征和第二病灶特征；对第一病灶特征和第二病灶特征进行特征匹配，得到病灶匹配信息；基于第一注意力机制对第一病灶特征、第二病灶特征和文本嵌入特征进行更新，得到第一时期病灶图和第二时期病灶图；基于病灶匹配信息对第一时期病灶图和第二时期病灶图进行差异比较，得到病灶差异图；基于第二注意力机制对第一时期病灶图、第二时期病灶图和病灶差异图进行特征提取，得到视觉特征；根据视觉特征得到对应的目标答案。
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公开(公告)号：CN118134905A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410443484.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京医准医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06T17/00
Abstract: 本发明提供了一种超声切面图像生成模型的训练方法，包括：获取当前检查对象的标准切面图像；获得对所述标准切面对应的探头位置和角度的人工估计参数值；将所述人工估计参数值输入图像生成模型，基于神经辐射场技术得到第一生成图像；基于所述第一生成图像和所述标准切面图像，通过预设的图像生成损失函数训练所述图像生成模型至收敛。应用本发明的方法，在不需要额外数据和人工标注的情况下，能够得到训练所需的数据，训练得到的模型能够准确预测超声探头的位置和角度，进而能够辅助医生在超声检查中快速找到标准切面。
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公开(公告)号：CN117115872A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311099469.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京医准医疗科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种血管识别方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取待识别血管的血管造影图像；根据所述血管造影图像，获取所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合；根据所述三维坐标集合，生成所述待识别血管的血管树，并获取所述血管树中的所有血管段和血管段之间的连接关系；根据所述血管段之间的连接关系，将每两个具有设定连接关系的血管段确定为血管段对；对每个血管段对进行类别识别，得到每个血管段的血管类别。如此，通过对血管段对进行类别识别，以确定每个血管段的血管类别，充分考虑了血管段之间的连接关系，有效提高了血管识别的准确度。
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