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公开(公告)号：CN111951219B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202010655721.1
申请日：2020-07-09
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明提供了一种基于眼眶CT图像的甲状腺眼病筛查方法、系统及设备，包括：获取待识别眼眶CT图像；对获取的待识别眼眶CT图像进行预处理；利用分类CNN模型对预处理后的眼眶CT图像进行甲状腺相关眼病和非甲状腺相关眼病的识别；得到眼眶CT图像分类结果；其中获取的待识别眼眶CT图像为3D图像，断层扫描区域为从眉骨至鼻子的区域。本发明解决了眼科医生人工判断带来的误差问题。具有更加客观性的优点，同时，分类CNN模型的准确率和速度使筛查更加的快速和高效，能够及早的发现问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111951219A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010655721.1
申请日：2020-07-09
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明提供了一种基于眼眶CT图像的甲状腺眼病筛查方法、系统及设备，包括：获取待识别眼眶CT图像；对获取的待识别眼眶CT图像进行预处理；利用分类CNN模型对预处理后的眼眶CT图像进行甲状腺相关眼病和非甲状腺相关眼病的识别；得到眼眶CT图像分类结果；其中获取的待识别眼眶CT图像为3D图像，断层扫描区域为从眉骨至鼻子的区域。本发明解决了眼科医生人工判断带来的误差问题。具有更加客观性的优点，同时，分类CNN模型的准确率和速度使筛查更加的快速和高效，能够及早的发现问题。
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公开(公告)号：CN118657820A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410549857.2
申请日：2024-05-06
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明涉及一种基于关键点还原的颌骨重建方法及系统，方法步骤包括：获取重建目标的颌骨CT数据并提取现存的颌骨重建特征点；其中，颌骨重建特征点包括颅骨、上颌骨以及下颌骨的特征点；将重建目标的现存颌骨重建特征点输入训练好的基于深度学习的颌骨重建模型，得到缺失颌骨重建特征点的预测坐标。本发明标记了多个上颌点、下颌点以及颅底点作为颌骨重建特征点，基于颅颌面形态统一性的原理，通过深度学习算法寻找并建立颌骨形态与颅底结构间定量的相关关系，能够挖掘出的更多的三维颅颌面结构特征，通过三维的颅颌面结构来推测缺损颌骨的外形，为颌骨缺损个体化、精准修复探索了一种新方法，相较于现有技术方法对与颌骨的预测重建更加精准。
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公开(公告)号：CN117179779A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311315488.2
申请日：2023-10-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/349 , A61B5/363 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于心电图的心脏疾病判读方法和系统，包括：对心电图预处理，统一心电图数据形式；通过基于Transformer的深度学习方法，用所述预处理后的所述心电图数据作为输入，训练模型对所述心电图数据进行分类，获得能够实现多类心律判读的Transformer模型；使用训练好的所述Transformer模型，对待判心电图进行判断，获得心律分类。本发明采用Transformer框架模型，相较于现有技术的CNN框架，能够关注到全局信息，其使用注意力机制能够更加有效地关注到心电图在时域上的关联性从而更加精确地区分不同类型的心电图。
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公开(公告)号：CN111680755B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010530164.0
申请日：2020-06-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
IPC: G06V10/774 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供医学图像识别模型构建及医学图像识别方法、装置、介质及终端。其中，所述医学图像识别模型构建方法包括获取医学图像数据，并对其进行预处理，以建立图像数据集；将预训练的多层深度残差网络和多层视觉几何组网络并联连接，以生成并行网络模型；利用所述图像数据集对所述并行网络模型进行训练，以获得医学图像识别模型。所述医学图像识别方法包括：获取待识别的医学图像；将所述待识别的医学图像输入医学图像识别模型，并输出对应的疾病类型信息；其中，所述医学图像识别模型是根据图像数据集对并行网络模型进行训练得到的。本发明解决了现有技术中医学图像识别精度不高，从而影响医学诊断的准确性和可靠性的问题。
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公开(公告)号：CN111680755A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010530164.0
申请日：2020-06-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本发明提供医学图像识别模型构建及医学图像识别方法、装置、介质及终端。其中，所述医学图像识别模型构建方法包括获取医学图像数据，并对其进行预处理，以建立图像数据集；将预训练的多层深度残差网络和多层视觉几何组网络并联连接，以生成并行网络模型；利用所述图像数据集对所述并行网络模型进行训练，以获得医学图像识别模型。所述医学图像识别方法包括：获取待识别的医学图像；将所述待识别的医学图像输入医学图像识别模型，并输出对应的疾病类型信息；其中，所述医学图像识别模型是根据图像数据集对并行网络模型进行训练得到的。本发明解决了现有技术中医学图像识别精度不高，从而影响医学诊断的准确性和可靠性的问题。
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