公开(公告)号：CN116188490A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310071553.5

申请日：2023-01-18

Applicant: 东软医疗系统股份有限公司

Inventor： 万钇良

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/143 ,  G06T7/174 ,  G06T3/40 ,  G06T11/00

Abstract: 本申请涉及医学图像处理技术领域，公开一种图像分割方法包括：对器官区域的原始图像进行编码，获得原始图像编码；通过重采样将原始图像编码中的异常编码替换为可识别编码，获得重采样图像编码；对重采样图像编码进行解码，获得重建图像；基于重建图像和原始图像的差异化区域，获取器官病变区域分割结果。这不仅可以实现器官病变区域的无监督分割，而且可以根据健康人的器官数据分布对病人器官图像中的任何可疑病变区域分割，不受算法模型训练数据的限制，具有更好的泛化性和通用性。本申请还公开一种图像分割装置、电子设备及存储介质。

公开(公告)号：CN117637179A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311825442.5

申请日：2023-12-27

Applicant: 东软医疗系统股份有限公司

Inventor： 万钇良 ,  鞠光亮 ,  马锐兵

IPC: G16H50/70 ,  G16H80/00 ,  G16H10/60

Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，公开一种用于医学诊断的方法，包括：根据患者的病情描述信息和历史病情信息，获得基于患者病情的交互信息；利用交互信息修正患者病情信息，获得修正后的患者病情修正信息；利用专项病症分析模型分析患者病情修正信息，获得病情诊断结果。本公开实施例中，在根据患者的病情描述信息和历史病情信息获得基于患者病情的交互信息后，还会利用交互信息对患者病情信息进行修正与完善，提高了患者病情信息的准确性和有效性。最后利用专项病症分析模型分析患者病情修正信息，可以对患者的病情做出更加专业的诊断，进一步提高对患者病情的诊断的准确性。本申请还公开一种用于医学诊断的装置及系统、医学设备。

公开(公告)号：CN117370903A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311332672.8

申请日：2023-10-13

Applicant: 东软医疗系统股份有限公司

Inventor： 万钇良

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/2415 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V30/19 ,  G06V30/40 ,  G16H50/20 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048

Abstract: 本公开涉及图像分类的技术领域，公开了一种疾病分类方法、模型训练方法、装置、电子设备、介质。疾病分类方法包括：获取目标扫描图像的多个子图像；确定与目标扫描图像相关的病情描述文本；基于多个子图像、病情描述文本和疾病分类模型，获得每种预设疾病的预测概率。上述方法将一个尺寸较大的目标扫描图像转换为多个尺寸较小的子图像，疾病分类模型可以依次处理各个子图像的数据，这可以避免图像处理过程超出硬件条件的限制。与此同时，将目标扫描图像转换为多个子图像并不会大幅度降低图像分辨率，这可以使疾病分类模型能够基于较高分辨率的图像进行疾病分类，有助于提高疾病分类模型对疾病的分类准确率。

公开(公告)号：CN116982994A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310833193.8

申请日：2023-07-07

Applicant: 东软医疗系统股份有限公司

Inventor： 万钇良

IPC: A61B6/00 ,  A61B6/03

Abstract: 本申请提供了一种图像处理方法、装置及图像处理设备，图像处理设备能够获取三维肺部图像，以及支气管扩张的征象在三维肺部图像中的位置，继而自动基于该位置和三维肺部图像，生成用于确定支气管扩张的类型的目标三维图像。由于该目标三维图像标记有该征象所属的支气管扩张的类型，因此采用本申请提供的方法得到的目标三维图像的直观性较强。

公开(公告)号：CN116563305A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310347024.3

申请日：2023-04-03

Applicant: 东软医疗系统股份有限公司

Inventor： 万钇良

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774

Abstract: 本申请公开了一种血管的异常区域的分割方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待分割的血管图像，血管图像包括血管区域和依附于血管上的异常区域；基于血管图像，获取包含血管区域和异常区域的点云域图像；将点云域图像输入预先训练的目标分割模型，获取异常区域的分割图像，其中，目标分割模型包括用于分割所述异常区域的第一分割模块和用于对邻近血管区域和异常区域之间的交界的区域进行阻断的第二分割模块。本申请通过利第一分割模块对点云域图像进行分割获得初始异常区域的分割图像，并确定血管区域与初始异常区域的交界，便于后续利用第二分割模块对该交界附近的点云进行进一步阻断，从而精准的获得最终异常区域的分割图像。