设备检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN116364264A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310639780.3

    申请日:2023-06-01

    Inventor: 周琦超 邱靓晴

    Abstract: 本申请公开了一种设备检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中,该方法包括:向目标设备发送与目标设备对应的目标检测单,其中,目标检测单中至少包括N个单元格,每个单元格与目标设备对应的一个待检测项目相对应;获取单元格对应的数据获取规则,并依据数据获取规则获取单元格对应的待检测项目所需的待处理数据;依据单元格对应的数据处理规则对待处理数据进行处理,得到单元格对应的目标数据,其中,单元格对应的目标数据表征单元格对应的待检测项目的检测结果;基于单元格对应的目标数据生成目标设备的检测报告。本申请解决了现有技术中通过人工方式采集设备质检所需的数据导致的对设备质检效率低的技术问题。

    基于神经网络模型对医学图像的勾画方法和装置

    公开(公告)号:CN115995289B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310267958.6

    申请日:2023-03-20

    Inventor: 周琦超 马永康

    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。

    多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116013475B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310297602.7

    申请日:2023-03-24

    Inventor: 周琦超 马永康

    Abstract: 本申请公开了一种多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备,涉及图像处理技术领域,该方法包括:获取待勾画的医学图像;将待勾画的医学图像输入到目标神经网络模型中,通过目标神经网络模型输出预测的目标层的第一模态的医学图像的勾画结果,其中,目标神经网络模型由训练样本集训练得到,训练样本集至少包括:第一模态样本图像和第一模态样本图像对应的勾画结果、第二模态样本图像以及第三模态样本图像。通过本申请,解决了相关技术中网络模型对多模态医学图像的勾画精度比较低的问题。

    器官轮廓线质量评估方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN113139948B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202110470069.0

    申请日:2021-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种器官轮廓线质量评估方法、装置及系统。其中,该方法包括:获取目标图像,其中,目标图像中包括多个体素,目标图像至少包含目标器官的医学图像以及勾画的目标器官的轮廓线;依据轮廓线,在目标图像中确定第一区域和第二区域,其中,第一区域位于轮廓线所包围区域外侧,第二区域位于轮廓线所包围区域内侧;确定第一区域的目标属性的第一评价指标和第二区域的目标属性的第二评价指标;依据第一评价指标和第二评价指标确定轮廓线的质量评定结果,并输出质量评定结果。本发明解决了现有器官轮廓线质量评估方法对轮廓线附近区域的图像属性利用不足,因而对轮廓线的局部细节评估不足,导致对轮廓线的评估结果准确度较低的技术问题。

    医学图像的处理方法和装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN115861394B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202310175697.5

    申请日:2023-02-28

    Inventor: 周琦超 孔令轲

    Abstract: 本申请公开了一种医学图像的处理方法和装置、存储介质及电子设备,涉及图像处理技术领域,该方法包括:获取第一模态的目标医学图像;将所述第一模态的目标医学图像通过目标配准网络进行配准,得到配准后的第二模态的目标医学图像,其中,所述目标配准网络通过目标评估器训练得到,所述目标评估器由第一医学样本图像对训练得到,所述第一医学样本图像对由第一医学样本图像和第二医学样本图像组成,所述第一医学样本图像和所述第二医学样本图像为绝对同模态的图像。通过本申请,解决了相关技术中通过现有的多模态数据训练配准网络,导致配准网络对图像的配准的精准度较低的问题。

    多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116013475A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202310297602.7

    申请日:2023-03-24

    Inventor: 周琦超 马永康

    Abstract: 本申请公开了一种多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备,涉及图像处理技术领域,该方法包括:获取待勾画的医学图像;将待勾画的医学图像输入到目标神经网络模型中,通过目标神经网络模型输出预测的目标层的第一模态的医学图像的勾画结果,其中,目标神经网络模型由训练样本集训练得到,训练样本集至少包括:第一模态样本图像和第一模态样本图像对应的勾画结果、第二模态样本图像以及第三模态样本图像。通过本申请,解决了相关技术中网络模型对多模态医学图像的勾画精度比较低的问题。

    放疗信息管理系统
    77.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114864070A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210462008.4

    申请日:2022-04-28

    Inventor: 周琦超 陈雅玲

    Abstract: 本申请公开了一种放疗信息管理系统,该系统包括:系统管理模块,用于管理流程任务模块和管理用户信息;远程控制模块,用于调用远程设备;流程任务模块,用于管理对所述患者实施治疗的流程;医护移动端,用于医护人员对患者的放疗过程进行记录和处理所述放疗信息管理系统派发的待办任务;患者移动端,用于所述患者登记个人信息、查询所述患者的放疗信息、所述患者进行现场报道和查看排队信息;数据统计模块,用于统计对所述患者实施治疗时的数据信息。通过本申请,解决了相关技术中在放疗过程中医护人员需要在多个系统中进行切换操作,导致放疗效率比较低的问题。

    放疗剂量的优化方法及装置

    公开(公告)号:CN114496161A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210109187.3

    申请日:2022-01-28

    Inventor: 周琦超 袁志刚

    Abstract: 本申请公开了一种放疗剂量的优化方法及装置。其中,该方法包括:获取目标体素集合的第一参考剂量和目标体素集合的照射剂量;根据所述第一参考剂量和预先设置的目标函数对所述目标体素集合的照射剂量进行优化;其中,所述目标函数的值与所述目标体素集合的照射剂量和所述第一参考剂量的差值正相关;在所述目标函数达到设定条件的情况下,确定所述目标体素集合的照射剂量达到优化后的目标剂量。本申请解决了由于过度依赖人工调试造成的放射剂量优化效率低的技术问题。

    点云配准方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119180849A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411703508.8

    申请日:2024-11-26

    Inventor: 周琦超 肖远彪

    Abstract: 本申请公开了一种点云配准方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理领域。其中,该方法包括:随机确定一个关注点;将目标点云数据中与关注点距离最近的点作为关键点;基于关键点在目标点云数据中确定目标区域,其中,关键点位于目标区域内;依据目标区域对目标点云数据和源点云数据进行配准,其中,源点云数据与目标点云数据分别位于不同的点云图像中。本申请解决了由于点云数据的冗余和噪声造成的计算效率低下且鲁棒性不足的技术问题。

    基于医学影像的特征处理方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN119027774A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411501388.3

    申请日:2024-10-25

    Inventor: 周琦超 刘骁

    Abstract: 本申请公开了一种基于医学影像的特征处理方法、装置及电子设备,涉及医疗科技领域。其中,该方法包括:获取医学影像中的每个像素属于病灶区域的概率;根据每个像素属于病灶区域的概率,确定医学影像的L个连通域,其中,L为大于或等于1的整数,每个连通域内存在病灶的概率大于预设概率,每个连通域中包括至少一个块图像;对每个连通域中的所有块图像的图像特征进行特征融合,得到每个连通域的连通域特征;对L个连通域的连通域特征进行特征融合,得到医学影像的病理影像特征。本申请解决了现有技术中在构建预测模型时,随机选取医学影像的部分区域进行分析,从而导致特征提取不准确、有效信息量少的技术问题。

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