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公开(公告)号：CN116350256A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310310395.4
申请日：2023-03-27
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
摘要： 本说明书公开了一种位姿监测方法、存储介质及设备。通过确定用户所需处于的特定位姿，获取用户的图像以及特定位姿的关键位姿数据，可根据用户的图像以及关键位姿数据，监测用户是否处于特定位姿，以进一步根据监测结果，确定提示信息并进行提示。能够在无需人为干涉的情况下，自动监测用户是否处于所需处于的特定位姿。
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公开(公告)号：CN110473609B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910704489.3
申请日：2019-07-31
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
IPC分类号： G16H30/40
摘要： 本申请涉及一种医学图像编辑方法、装置、计算机设备及可读存储介质，该方法包括：获取在医学图像的编辑区域中输入的作用范围调整指令；作用范围调整指令表征当前编辑工具对应的作用范围调整量；在编辑区域中，根据作用范围调整指令调整当前编辑工具所显示的作用范围，并根据编辑指令对医学图像进行编辑。该方法中，作用范围调整指令是通过医学图像的编辑区域输入的，不需要在工具区域和编辑区域之间来回切换，简易了操作步骤，从而提高了医学图像的编辑效率；并且在编辑区域中实时显示调整后的编辑工具的作用范围，可以使用户快速得知调整后的编辑工具的作用范围，提高了医学图像编辑过程的交互性。
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公开(公告)号：CN116311247A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310273214.5
申请日：2023-03-17
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
发明人： 郑梦 , 刘钦 , 斯里克里希纳•卡拉南 , 吴子彦
IPC分类号： G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/94
摘要： 本文描述了与自动图像标注相关联的系统、方法和装置。标注可以基于对象的一个或多个手动标注的第一图像和被训练为从一个或多个第一图像提取第一特征的机器学习(ML)模型来执行。为了自动标注对象的第二未标注图像，ML模型可以用于从第二图像提取第二特征，基于第一特征和第二特征确定可以指示第二图像中的对象的特性的信息，并且使用所确定的信息生成针对第二图像的对象的标注。图像可以从各种源获得，包括例如传感器和/或医学扫描仪，并且感兴趣对象可以包括解剖结构，诸如器官、肿瘤等。带标注图像可以用于包括机器学习的多个目的。
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公开(公告)号：CN116309626A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211477565.X
申请日：2022-11-23
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G16H30/20 , G16H30/40
摘要： 本申请提供一种模型训练方法、图像分割方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取样本医学图像，并将所述样本医学图像输入至第一分割网络以进行第一阶段分割，得到所述样本医学图像针对感兴趣区域的第一分割结果；将所述第一分割结果和所述样本医学图像分别输入至第二分割网络以进行第二阶段分割，得到所述样本医学图像针对所述感兴趣区域的至少一个子区域的第二分割结果；对所述第一分割网络的参数进行更新，对所述第二分割网络的参数进行更新；基于更新后的所述第一分割网络和所述第二分割网络，构建图像分割模型。本申请自动提供医学图像的分区定位结果，减轻了医生的工作量。
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公开(公告)号：CN111080593B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201911245734.5
申请日：2019-12-07
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本申请提供了一种图像处理装置、方法及存储介质，该装置包括：第一获取模块用于获取目标图像序列；提取模块用于基于第一神经网络模型对每帧目标图像进行特征提取，得到每帧目标图像的特征提取结果；融合模块用于基于第二神经网络模型对每帧目标图像对应的融合特征进行融合处理，得到每帧目标图像的特征融合结果，每帧目标图像的融合特征包括每帧目标图像的特征提取结果以及与每帧目标图像相邻的其他目标图像的特征融合结果；检测模块用于对每帧目标图像对应的特征融合结果进行检测，得到目标图像序列对应的目标出血点检测结果。本申请在结合第一神经网络模型与第二神经网络模型准确把握图像序列中帧之间的上下文信息，快速准确地检测出血点。
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公开(公告)号：CN116228705A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310168096.1
申请日：2023-02-24
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：从牙齿图像中获取各牙齿对应的牙齿图像块；将各牙齿图像块输入至预设特征提取模型中进行特征提取，得到各牙齿图像块对应的特征；牙齿图像块对应的特征中包含牙齿图像块的图像特征及牙齿图像块之间的相关性特征；根据各牙齿图像块对应的特征，对牙齿图像进行图像检测，生成牙齿图像的图像检测结果。相比于直接对整个牙齿图像进行特征提取而言，本申请所提出的方法基于每颗牙齿的牙齿图像块进行特征提取，能够提高对牙齿特征以及牙齿之间的相关性特征的提取精度，提高对牙齿病灶及牙齿缺损的检测效果，进而提高对牙齿病灶及牙齿缺损等各类牙齿缺陷的检测准确性。
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公开(公告)号：CN116071546A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310102996.6
申请日：2023-02-09
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本申请涉及一种目标期相的图像确定方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据获取的至少两个不同期相的医学图像，确定各所述医学图像中的感兴趣区域的分割结果；对各所述分割结果中的感兴趣区域进行特征提取，确定各所述医学图像中的感兴趣区域对应的提取特征；所述提取特征中包括所述感兴趣区域的图像特征和/或统计特征；根据各所述医学图像对应的提取特征，从各所述医学图像中确定目标期相的医学图像。采用本方法能够在图像分析过程中节省人力和时间。
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公开(公告)号：CN110599526B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910721606.7
申请日：2019-08-06
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
IPC分类号： G06T7/33
摘要： 本申请涉及一种图像配准方法、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取待配准图像和参考图像；提取待配准图像的第一特征，提取参考图像的第二特征；将待配准图像、参考图像、第一特征以及第二特征输入通过训练确定的配准网络，获得变形场；将变形场应用于待配准图像，获得配准图像。上述配准方法中，将图像和提取的图像特征同时送入通过训练确定的配准网络中指导配准，既保证了配准网络模型获得的输入图像信息的完整性，又保证了配准网络模型获得输入图像信息的有效性和精准性，从而可以提高图像配准的精度。
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公开(公告)号：CN115994902A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310139471.X
申请日：2023-02-20
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06F16/338
摘要： 本公开提供一种医学图像分析方法、电子设备及存储介质，涉及图像分析技术领域。该方法包括提取医学图像中的特征，医学图像中的特征基于计算机辅助技术提取；将医学图像中的特征转换为描述文本；将描述文本输入预训练的大语言模型，生成医学图像的分析结果。本公开实施例提供了一种将大语言模型应用于医学图像分析的处理方式，基于大语言模型的特性，不仅提升了医学图像分析结果的准确性，还使分析结果更易使用户理解。
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公开(公告)号：CN115965837A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310162463.7
申请日：2023-02-23
申请人： 上海联影智能医疗科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06T7/00
摘要： 本公开提供一种图像重建模型训练方法、图像重建方法及相关设备，涉及图像分析技术领域。该方法包括获取三维训练图像以及与三维图像对应的不同方向上的第一切片图像序列；将不同方向上的第一切片图像序列分别输入预设图像重建模型，生成第一重建图像；根据生成的每个第一重建图像与三维训练图像之间的第一损失，对预设图像重建模型进行训练，得到初始图像重建模型；获取二维训练图像；将二维训练图像中的每个第二切片图像序列分别输入初始图像重建模型，生成第二重建图像；根据二维训练图像对生成的每个第二重建图像分别进行约束，以便调整初始图像重建模型的参数，得到最终图像重建模型。本公开能够提升低分辨率切片图像序列的重建准确性。
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