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公开(公告)号：CN114549459B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202210158357.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
Inventor： 冯建兴
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体提供一种图像分割方法、装置及存储介质，旨在解决现有分割方法需要标注数据，或者无法将对象的不同部分分割为一个整体以导致分割准确度较差的技术问题。为此目的，本发明的图像分割方法包括下述步骤：将待分割图像划分为至少一个第一图像块；确定每个第一图像块的Token，以得到Token集合；基于Token集合确定每个第一图像块对应的主题；基于每个第一图像块对应的主题对待分割图像进行分割，得到初始分割图像。如此，提高了图像分割的准确度。
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公开(公告)号：CN110916707B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201911309573.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
Inventor： 冯建兴
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体提供了一种二维骨骼图像获取方法、系统及装置，旨在解决如何便捷且可靠地将任意一种骨骼类型(例如：肋骨、胸骨、肋软骨和肩胛骨等)的三维骨骼图像转换为清晰的二维骨骼图像的问题。本发明实施例对三维图像进行三维空间下的图像坐标转换，根据转换前后图像之间的坐标对应关系确定图像中骨骼的中心点，提取所有中心点在原始三维骨骼图像中对应的像素点，利用这些像素点得到任意一种骨骼类型的骨骼二维剖面图像，操作简单，不涉及复杂的操作内容，同时坐标转换、中心点确定以及像素点提取等步骤也不会引入随机误差，从而能够得到成像效果清晰的二维图像。
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公开(公告)号：CN109035141B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201810770785.9
申请日：2018-07-13
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体提供了一种肋骨展开装置及方法，旨在解决现有技术对微小骨折不敏感且计算速度慢的问题。为此目的，本发明提供了一种肋骨展开方法，包括基于预先获取的肋骨中心线获取肋骨中心线上每个特定点对应的第一特定平面；基于肋骨中心线上的特定点对相应的第一特定平面进行极坐标变换得到第二特定平面；获取第二特定平面中每个特定角度对应的像素值最大的像素点，连接像素点与相应的特定点，得到每个特定角度对应的展开线条；将第二特定平面中所有的特定角度对应的展开线条拼接得到肋骨的展开图像。基于上述步骤，本发明提供的方法具有可以准确地发现肋骨中微小的骨折并且计算速度快。
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公开(公告)号：CN110916707A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911309573.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
Inventor： 冯建兴
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体提供了一种二维骨骼图像获取方法、系统及装置，旨在解决如何便捷且可靠地将任意一种骨骼类型(例如：肋骨、胸骨、肋软骨和肩胛骨等)的三维骨骼图像转换为清晰的二维骨骼图像的问题。本发明实施例对三维图像进行三维空间下的图像坐标转换，根据转换前后图像之间的坐标对应关系确定图像中骨骼的中心点，提取所有中心点在原始三维骨骼图像中对应的像素点，利用这些像素点得到任意一种骨骼类型的骨骼二维剖面图像，操作简单，不涉及复杂的操作内容，同时坐标转换、中心点确定以及像素点提取等步骤也不会引入随机误差，从而能够得到成像效果清晰的二维图像。
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公开(公告)号：CN116721742A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310726729.6
申请日：2023-06-19
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
IPC: G16H30/40 , G06T7/00 , G06T7/68 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及医学图像分析技术领域，具体提供一种冠状动脉血管中心线的命名方法、装置及介质，旨在解决如何快速准确的对冠状动脉血管中心线进行命名的技术问题。为此目的，本发明的冠状动脉血管中心线的命名方法，包括：获取待测图像，对待测图像进行特征提取，得到待测图像的图像特征，根据图像特征，获得待测图像的图像节点特征和节点关系特征，根据图像节点特征，获得待测图像的节点预测结果，根据图像节点特征和节点关系特征，获得待测图像的关系预测结果，根据节点预测结果和关系预测结果，获得待测图像的中心线树和分段命名结果。通过上述配置方式，本发明能够实现对冠状动脉血管中心线进行快速准确的命名。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116721732A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310635002.7
申请日：2023-05-31
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
Inventor： 冯建兴
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种诊断报告生成方法、控制装置及可读存储介质，旨在解决如何更为准确、完整、高效地生成基于医学影像的诊断报告的问题。为此目的，本发明将待分析的医学影像数据进行分割，获得医学影像数据中包含的多个器官影像数据，对每个器官影像数据进行关键影像提取，获得关键影像，基于关键影像获得器官影像数据的诊断结果，并将多个器官影像数据的诊断结果进行拼接，获得医学影像数据的诊断报告。能够基于医学影像数据自动生成诊断报告；使得每个器官影像数据的诊断结果的准确性更高，且计算量更小，进而使得最终获得的诊断报告也具有更高的准确性和完整性，且效率更高。
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公开(公告)号：CN113011468B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110213940.9
申请日：2021-02-25
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
Inventor： 冯建兴
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/40 , G06T7/11
Abstract: 本发明涉及图像学习技术领域，具体提供了一种图像特征提取方法及装置，旨在解决如何提高图像特征学习的效果的技术问题。为此目的，根据本发明实施例的方法，可以对训练集内的每个图像样本分别进行图像随机变换，以获取每个图像样本对应的一个或多个随机变换图像；分别对每个随机变换图像进行分类，以形成第一图像集和第二图像集；采用图像质量评估模型并且根据每个图像样本，获取每个随机变换图像的质量评估值；根据第一图像集、第二图像集以及每个随机变换图像的质量评估值，对图像特征提取模型进行模型训练；利用训练好的图像特征提取模型对目标图像进行图像特征提取。通过上述步骤，可以提高模型图像特征学习的效果。
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公开(公告)号：CN109830289B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910047854.8
申请日：2019-01-18
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
IPC: G16H30/40
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体提供了一种肋骨图像显示装置，旨在解决现有技术进行肋骨骨病诊断时会在图像中引入噪声，并且花费医生大量检查时间的问题。为此目的，本发明提供的肋骨图像显示装置包括三维肋骨获取模块，配置为得到每根肋骨的三维肋骨图像；二维肋骨获取模块，配置为得到每根肋骨的二维肋骨图像；联动显示模块，配置为获取目标图像、三维肋骨图像以及二维肋骨图像中任一图像中待诊断的标定位置，联动显示另外两幅图像中与该标定位置对应的肋骨图像。基于上述结构，本发明提供的装置可以辅助医疗人员从多个视角对肋骨骨病进行细致地诊断，可以提高诊断速度，还可以尽可能地避免图像降维引入的噪声造成的假阳性。
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公开(公告)号：CN109636746B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201811459206.5
申请日：2018-11-30
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体提供了一种图像噪声去除系统、方法及设备，旨在解决现有技术基于图像噪声分布假设以及需要配对的有噪声和无噪声的训练数据实现去除图像中噪声的问题。为此目的，本发明提供的图像噪声去除系统包括生成对抗网络和图像去噪网络，生成对抗网络包括噪声生成网络和噪声判别网络；图像去噪网络配置为对目标图像进行去噪处理得到低噪声图像；噪声生成网络配置为根据低噪声图像样本与随机噪声生成噪声图像；噪声判别网络配置为根据预设的噪声图像样本预测噪声生成网络输出的噪声图像是真实噪声图像的概率。基于上述结构，本发明提供的系统可以适用于各种类型的噪声，且更为经济。
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公开(公告)号：CN118587254A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410621826.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 上海皓桦科技股份有限公司
Inventor： 冯建兴
IPC: G06T7/30 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，具体提供一种医学图像配准方法、系统、控制装置及存储介质，旨在解决现有技术无法对多模态医学图像进行配准的技术问题。为此目的，本申请的医学图像配准方法包括：获取若干个不同模态下的初始图像，其中，一个初始图像对应一种模态；基于预设形变器和初始图像，得到与初始图像一一对应的形变场；基于初始图像和形变场，得到公共解剖结构图。本申请基于形变场得到公共解剖结构图，能够同时对多个不同模态下的医学图像进行配准。
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