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公开(公告)号：CN118644450A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410735547.X
申请日：2024-06-07
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/60 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/44 , A61B5/107
摘要： 本发明涉及一种小儿髋关节标准超声图像的自动测量方法、系统，包括：S1，获取标准超声图像样本，标准超声图像样本包括待检测部位的图像数据集；S2，获取标准超声图像自动测量与分类模型，输入标准超声图像进行标注和自动测量，同时获得标准超声图像样本的N种解剖结构分割标注以及对应的M个关键点的检测结果，M个关键点的检测结果包括各关键点的位置数据；S3，根据M个关键点的位置数据计算分类相关角度α和β，统计αmix和βmax；S4，根据唯一的αmix和βmax定义标准超声图像样本的最终类型。本方案简化标准超声图像自动测量和分类模型，可以通过一致性和鲁棒性的端到端深度学习网络深度模拟训练；临床实践减少测量差异，避免医生误诊或漏诊。
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公开(公告)号：CN118379260A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410493038.0
申请日：2024-04-23
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明提供一种临床皮肤图像质量自动评估方法及系统，自动评估方法包括预处理图像、评分并标注、构建临床皮肤图像质量检测数据集、构建临床皮肤图像的检测与质量评估模型、将实时获取的临床皮肤图像输入临床皮肤图像的检测与质量评估模型，获得皮肤皮损部位对应的检测框以及临床皮肤图像质量评分结果以及验证步骤。本发明的临床皮肤图像质量自动评估方法通过将病变部位检测和质量评估整合到一个网络中，提高了特征提取的效率，实现了排除复杂背景，仅针对临床医生关心的皮肤皮损区域的图像质量检测，并在质量评估过程中设计验证程序，实现全自动高效获取高质量的临床皮肤图像。
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公开(公告)号：CN118674936A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410844613.7
申请日：2024-06-27
摘要： 本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标组织所处待测切片的全局图像，对全局图像中的多个图像区域分别进行图像特征提取，确定各图像区域各自的图像特征，针对于每一图像区域，对表征图像区域在全局图像中所处位置的位置特征、以及图像特征进行特征融合，得到各图像区域各自的融合特征，基于各图像区域各自的融合特征，从各图像区域中确定至少两个目标区域；目标区域包含目标组织的组织图像，基于各目标区域各自包含组织图像的拼接结果，确定目标组织的组织面积，该方法，各目标区域之间的具备位置相关性，减少了位置误检测情况，提高了确定的组织面积大小的准确性。
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公开(公告)号：CN118379259A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410493036.1
申请日：2024-04-23
摘要： 本发明提供一种临床皮肤图像病变部位隐私遮盖检测的方法和系统，方法包括预处理、将病变部位和隐私部位分组标注、预训练检测模型、训练基于半监督学习的病变和隐私部位的检测模型、测试基于半监督学习的病变和隐私部位的检测模型、输入实时获取的临床皮肤图像获取获取隐私和病变部位掩码、将隐私部位的分割掩码与临床皮肤图像合成，得到去隐私临床皮肤图像等步骤；发明利用临床皮肤图像训练了自动化的临床皮肤图像去隐私模型，可以自动实现隐私部位的遮盖和病变区域的提取。
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公开(公告)号：CN118379398A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410493041.2
申请日：2024-04-23
IPC分类号： G06T11/60 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0475 , G06N3/045
摘要： 本发明提供一种虚拟皮肤镜图像生成方法及系统，包括预处理、标注、构建第一分割模型、第二分割模型、配对分割掩码、配对临床皮肤图像和皮肤镜图像、训练非配对皮肤镜生成模型和虚拟皮肤镜图像生成模型、输入实时获取的临床皮肤图像得到对应的虚拟皮肤镜图像等步骤。对于实践中难以采集皮肤镜图像，仅能提供临床皮肤图像的情况，可以通过本发明中的模型生成虚拟皮肤镜图像，从而为远程诊疗当中的临床医生提供更多的视角，提高远程诊疗疾病筛查的多元性、准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118379261A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410493039.5
申请日：2024-04-23
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
摘要： 一种临床皮肤图像自动采集方法及系统，包括以下步骤：S1、预处理；S2、生成检测框、临床皮肤图像质量评分结果并标注；S3、构建临床皮肤图像数据集；S4、构建并训练病变部位检测和质量评估模型；S5、将实时获取的临床皮肤图像输入病变部位检测和质量评估模型，获得皮肤皮损部位对应的检测框、检测框面积在临床皮肤图像整体面积中所占的比例和临床皮肤图像质量评分结果；S6、验证检测框面积质量评分结果；S7、验证质量评分结果；S8、保留采集结果。本发明设计了一套临床皮肤图像自动采集方法及系统，实现自动的病变对焦和高质量的病变图像采集，大幅度提升临床皮肤图像的采集质量以及采集效率。
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公开(公告)号：CN118230047A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410393062.7
申请日：2024-04-02
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于鉴别性权重自注意力学习的皮损图像分类方法及系统，该方法首先构建正常皮肤临床图像的特征信息分布，然后构建皮损图像的鉴别性权重分布数据集，构建基于鉴别性权重自注意力学习的皮损图像分类识别模型实现皮损类别识别，实现鉴别性地利用皮损图像中的有效信息，契合临床使用要求，提高了模型识别的精度。
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公开(公告)号：CN118071782A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410402753.9
申请日：2024-04-03
IPC分类号： G06T7/13 , A61B5/00 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种基于皮肤局部图像的肿瘤切缘设计方法及系统，对初始数据集进行随机非重叠取样得到取样数据集；得到人体部位标签；选取局部小图像，并利用局部小图像的坐标信息求解待设计皮肤肿瘤切缘图像的参考坐标范围；基于参考坐标范围和人体部位标签得到待设计皮肤肿瘤切缘图像的粗略皮纹方向；将超分辨放大模型中得到超分辨放大图像，并对超分辨放大图像进行皮肤纹理检测得到精确皮纹线；对待设计皮肤肿瘤切缘图像进行肿瘤边界检测得到肿瘤边界信息，基于肿瘤边界信息和精确皮纹线对待设计皮肤肿瘤切缘图像中的皮肤肿瘤进行切缘设计；本发明解决了现有的肿瘤切缘设计存在准确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN114565628B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210288579.0
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明公开了一种基于边界感知注意的图像分割方法及系统。在现有分割任务的基础上，添加了一个边缘预测的辅助任务，两个任务共享同一个特征编码网络，但独享自己的特征解码网络；特征解码网络由一组基于交互注意力机制的注意力解码单元串联组成；在编码网络和分割解码网络之间设计了多个边缘感知分割模块，旨在从边缘解码网络中引入边缘信息作为增强分割特征边缘部分的强线索；融合所述的编码网络、解码网络和边缘感知分割模块，得到最终的分割网络，两个任务联合训练、相互引导和辅助。相比于现有的图像分割方法，本发明可以大大提高分割的准确度，并提升分割结果的边缘细节。
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公开(公告)号：CN114565628A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210288579.0
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明公开了一种基于边界感知注意的图像分割方法及系统。在现有分割任务的基础上，添加了一个边缘预测的辅助任务，两个任务共享同一个特征编码网络，但独享自己的特征解码网络；特征解码网络由一组基于交互注意力机制的注意力解码单元串联组成；在编码网络和分割解码网络之间设计了多个边缘感知分割模块，旨在从边缘解码网络中引入边缘信息作为增强分割特征边缘部分的强线索；融合所述的编码网络、解码网络和边缘感知分割模块，得到最终的分割网络，两个任务联合训练、相互引导和辅助。相比于现有的图像分割方法，本发明可以大大提高分割的准确度，并提升分割结果的边缘细节。
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