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公开(公告)号：CN113159040B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110264718.1
申请日：2021-03-11
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/98 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种医学图像分割模型的生成方法及装置、系统。其中，该方法包括：获取训练医学图像分割模型的数据集，其中，数据集包括：医学图像，以及医学图像对应的标签；将数据集输入至神经网络模型进行训练，得到训练完成的医学图像分割模型；对训练完成的医学图像分割模型的效果进行评估，依据评估结果生成目标医学图像分割模型；将目标医学图像分割模型部署在医学图像处理平台，以实现对待分割的医学图像进行分割处理。本申请解决了在医学图像处理领域，用于实现医学图像分割的机器学习模型实现难度较大，导致医学影像处理效果较差，无法适应复杂的实际场景的技术问题。
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公开(公告)号：CN117116421A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311381418.7
申请日：2023-10-24
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G16H20/40
Abstract: 本申请公开了一种放疗计划的确定方法和装置。其中，该方法包括：依据目标对象对应的初始剂量分布信息和医疗影像特征执行K次探索操作，并根据K次探索操作的操作结果确定目标放疗计划，其中，每次探索操作包括如下步骤：通过目标模型依据初始剂量分布信息和医疗影像特征生成一组计划参数，其中，目标模型为依据参照对象的医疗影像训练得到的模型；根据生成的计划参数确定放疗计划以及该放疗计划对应的剂量分布信息；通过评价函数确定生成的放疗计划所对应的评价分值，其中，评价函数用于评估生成的放疗计划对应的剂量分布信息与期望的剂量分布信息的接近程度。本申请解决了现有技术中自动生成的放疗计划质量较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116503453B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310742178.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像配准方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。该方法包括：获取待配准图像和参考图像；识别待配准图像中需要进行刚性配准的区域，得到第一区域，并将待配准图像中除第一区域以外的区域确定为第二区域；根据参考图像，对待配准图像中的第一区域进行刚性配准以及对第二区域进行形变配准，得到目标图像。本发明解决了现有技术在图像配准过程中，采用单一的配准方法对图像中的所有区域进行图像配准，导致配准准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116630383A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310916129.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像配准的评估方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取图像配准后的浮动图像和参考图像，并在参考图像中设置种子区域，其中，种子区域为参考图像中的部分图像区域；基于图像配准时使用的物理坐标系，将参考图像中的种子区域复制至浮动图像中；通过像素生长算法，控制参考图像中的种子区域生长为第一图像区域，并控制浮动图像中的种子区域生长为第二图像区域；检测第一图像区域与第二图像区域的相似度，并根据相似度确定浮动图像和参考图像的配准准确度。本申请解决了由于现有的图像配准评估技术无法实现自动化评估且不具有标准的量化评估指标，导致的图像配准评估效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116258725A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310550632.4
申请日：2023-05-16
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于特征影像的医学图像处理方法、装置以及存储介质。该方法包括：获取待处理的医学图像，并从待处理的医学图像中提取目标医学图像，其中，目标医学图像中至少包含感兴趣目标；基于目标医学图像生成三元图，其中，三元图中包含前景区域、背景区域和待确定区域，待确定区域是前景区域和背景区域以外的区域；计算待确定区域中的像素的目标特征值，并根据待确定区域中的像素的目标特征值和前景区域中的像素的原始特征值、背景区域中的像素的原始特征值生成特征影像；基于特征影像从目标医学图像中识别出感兴趣目标。通过本申请，解决了相关技术中由于医学图像中需要识别的目标的边界不清晰，导致难以准确区分目标与非目标的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116072263B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310203028.4
申请日：2023-03-06
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G16H20/40
Abstract: 本申请公开了一种基于放疗的计划参数预测装置。其中，该装置包括：获取模块，用于获取目标对象对应的目标剂量分布数据；输入模块，用于将目标剂量分布数据输入至计划参数预测模型中，得到计划参数预测模型输出的目标计划参数；计划调整模块，用于依据目标计划参数对目标对象对应的初始放疗计划进行优化调整，得到目标放疗计划，其中，目标放疗计划中至少包括计划剂量分布数据，计划剂量分布数据用于表征在依据目标放疗计划对目标对象进行放疗时，目标对象的放疗靶区所对应的剂量分布信息以及目标对象的每个危及器官所对应的剂量分布信息。本申请解决了现有技术中由于过于依赖人工经验设置计划参数导致的放疗计划设计耗时长的技术问题。
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公开(公告)号：CN116071375A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310228119.3
申请日：2023-03-10
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G06T7/10 , G06N3/0895 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种图像分割方法和装置、存储介质及电子设备，涉及图像处理领域，该方法包括：获取待处理的目标医学影像；通过目标分割网络模型对目标医学影像进行预测，得到目标医学影像的目标分割结果，其中，目标分割网络模型包括第一分割网络模型和第二分割网络模型，第一分割网络模型和第二分割网络模型采用半监督的方式训练得到。通过本申请，解决了相关技术中采用全监督的方式对分割网络模型进行训练，在有标注数据量较少时，导致分割网络模型的分割图像的准确度比较低的问题。
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公开(公告)号：CN115995289A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310267958.6
申请日：2023-03-20
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络模型对医学图像的勾画方法和装置。该方法包括：获取待勾画的目标医学图像；将所述待勾画的目标医学图像输入到目标神经网络模型中，通过所述目标神经网络模型得到所述待勾画的目标医学图像对应的勾画结果，其中，所述目标神经网络模型由未进行图像勾画的训练样本医学图像对初始神经网络模型进行优化得到。通过本申请，解决了相关技术中通过带有临床医生手动标注得到的样本图像训练得到的神经网络模型泛化能力低，导致对医学图像勾画的准确度比较低的问题。
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公开(公告)号：CN115862812A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310175687.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种放疗计划的处理装置、存储介质及电子设备，涉及医学影像技术领域，该装置包括：获取单元获取目标对象的三维目标医学影像；优化单元依据三维目标医学影像中的放疗靶区和三维目标医学影像中的保护区域确定多个临床放疗计划，并依据三维目标医学影像进行放疗剂量优化，得到对多个临床放疗计划的DVH评估指标；评估单元依据DVH评估指标对多个临床放疗计划进行评估，得到每个临床放疗计划的目标评估分数；确定单元依据每个临床放疗计划的目标评估分数从多个临床放疗计划中确定目标放疗计划。通过本申请解决了确定目标放疗计划的准确率比较低的问题。
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公开(公告)号：CN114092770A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111394221.8
申请日：2021-11-23
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G06V10/778 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06T7/11 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习框架的模型预训练方法及装置。其中，该方法包括：将医学图像划分多个图像区域，其中，图像区域的像素值的梯度变化范围小于预设阈值；对每个图像区域进行边界填充，得到多个填充区域，其中，每个图像区域进行边界填充后的填充区域的边界图形为能够输入预训练模型的矩形图形；将填充区域输入对比学习框架的模型进行预训练，得到预训练模型，其中，预训练模型用于进行后续训练以达到模型收敛。本发明解决了相关技术中对图像进行特征编码后，取特征图里的每一个点作为相应区域的特征表达进行对比学习框架的模型预训练，存在语义信息共享，破坏了特征比较的平衡，使得模型学习的准确率较低的技术问题。
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