公开(公告)号：CN118230077B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410651468.0

申请日：2024-05-24

Applicant: 中山大学附属第五医院

Inventor： 何坤燕 ,  李雪峰 ,  张佳慧 ,  高子晴 ,  林宇红

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于SAM大模型的甲状腺肿物超声图像识别方法和系统，方法包括：获取甲状腺肿物超声图像数据集并进行标签标注和预处理；建立用于甲状腺肿物超声图像识别的SAM大模型；利用标注后的数据集对SAM大模型进行微调，之后利用预处理后的数据集进行迭代优化训练，获取训练好的SAM大模型；获取待识别的甲状腺肿物超声图像，利用训练好的SAM大模型进行甲状腺肿物超声图像的识别；本发明以SAM大模型为基础，针对甲状腺肿物识别任务进行改进，能够更加灵活地处理各种超声甲状腺癌症筛查场景，而且能够更加准确地识别甲状腺病变部位的大小和形状，并进一步提高甲状腺肿物良性和恶性的分类精度。

公开(公告)号：CN118230077A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410651468.0

申请日：2024-05-24

Applicant: 中山大学附属第五医院

Inventor： 何坤燕 ,  李雪峰 ,  张佳慧 ,  高子晴 ,  林宇红

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于SAM大模型的甲状腺肿物超声图像识别方法和系统，方法包括：获取甲状腺肿物超声图像数据集并进行标签标注和预处理；建立用于甲状腺肿物超声图像识别的SAM大模型；利用标注后的数据集对SAM大模型进行微调，之后利用预处理后的数据集进行迭代优化训练，获取训练好的SAM大模型；获取待识别的甲状腺肿物超声图像，利用训练好的SAM大模型进行甲状腺肿物超声图像的识别；本发明以SAM大模型为基础，针对甲状腺肿物识别任务进行改进，能够更加灵活地处理各种超声甲状腺癌症筛查场景，而且能够更加准确地识别甲状腺病变部位的大小和形状，并进一步提高甲状腺肿物良性和恶性的分类精度。

公开(公告)号：CN117392125B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311675478.X

申请日：2023-12-08

Applicant: 中山大学附属第五医院

Inventor： 何坤燕 ,  温欣 ,  卢吴柱 ,  黄涌泉 ,  陈晓波 ,  林宇红 ,  苏中振

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的乳腺超声图像分析方法和系统，方法包括：获取乳腺超声图像数据集并进行预处理；建立乳腺超声图像分析神经网络模型，该模型包括并列设置的结节图像分割网络和结节类型初步分类网络，以及结节类型二次分类网络；将预处理后的乳腺超声图像数据集输入模型中进行迭代训练；最后获取待分析的乳腺超声图像，并输入训练好的乳腺超声图像分析神经网络模型中，获取结节图像的分割结果和结节类型的二次预测结果，完成乳腺超声图像的分析；本发明将分割任务和分类任务融合为一个任务，能够在不显著增加模型参数的情况下，显著提高模型的特征提取能力和预测结果边缘的平滑，同时提高分析结果的精准度。

公开(公告)号：CN117392125A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311675478.X

申请日：2023-12-08

Applicant: 中山大学附属第五医院

Inventor： 何坤燕 ,  温欣 ,  卢吴柱 ,  黄涌泉 ,  陈晓波 ,  林宇红 ,  苏中振

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的乳腺超声图像分析方法和系统，方法包括：获取乳腺超声图像数据集并进行预处理；建立乳腺超声图像分析神经网络模型，该模型包括并列设置的结节图像分割网络和结节类型初步分类网络，以及结节类型二次分类网络；将预处理后的乳腺超声图像数据集输入模型中进行迭代训练；最后获取待分析的乳腺超声图像，并输入训练好的乳腺超声图像分析神经网络模型中，获取结节图像的分割结果和结节类型的二次预测结果，完成乳腺超声图像的分析；本发明将分割任务和分类任务融合为一个任务，能够在不显著增加模型参数的情况下，显著提高模型的特征提取能力和预测结果边缘的平滑，同时提高分析结果的精准度。

公开(公告)号：CN216823674U

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202123127156.0

申请日：2021-12-13

Applicant: 中山大学附属第五医院

Inventor： 冼建忠 ,  林宇红 ,  苏中振

IPC: A61B90/00

Abstract: 本实用新型公开一种乳腺微小肿物术前超声快速定位简易装置，包括：不透超声体和标记件，不透超声体具有至少一个孔体，所述至少一个孔体供超声波通过并使其内部形成一个局部声场；标记件具有至少一个凸起件，所述至少一个凸起件用于对皮肤造成压痕；其中，所述标记件配置为可穿过所述至少一个孔体接触患者皮肤；该乳腺微小肿物术前超声快速定位简易装置能够准确定位乳腺病灶在体表的位置，超声医师可以很容易地作好体表标记，提高定位成功率，缩短定位时间，提高工作效率。