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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118800411A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310390508.6
申请日：2023-04-12
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
IPC: G16H30/40 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 一种能够提高医用图像处理准确度的基于半监督学习的医用图像处理方法、装置、存储介质及程序产品。医用图像处理方法包括：有标签图像数据训练步骤，使用被输入的有标签图像数据，对深度神经网络进行训练；弱增强步骤，进行弱数据增强而得到弱增强图像；注意力设定步骤，使用深度神经网络对弱增强图像进行预测，基于所述弱增强图像中的各像素的预测信息来决定每个像素是否能够成为伪标签；强增强步骤，进行强数据增强而得到强增强图像；无标签图像数据训练步骤，使用强增强图像和伪标签进行训练；图像处理步骤，使用基于有标签图像数据及无标签图像数据的训练结果而更新后的深度神经网络，对被输入的医用图像进行处理。
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公开(公告)号：CN115908225A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202110942799.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本发明提供管状器官标注方法、管状器官标注结果修正方法及系统。管状器官标注方法包括：投影步骤，对构成包含管状器官的三维体数据的二维图像实施局部密度投影，获得投影图像；映射矩阵获取步骤，获取所述投影步骤中实施的所述局部密度投影的映射矩阵；标注步骤，在所述投影图像中标注所述管状器官；以及反映射步骤，利用所述映射矩阵，将所述投影图像中标注出的所述管状器官反映射至所述三维体数据中，生成三维的管状器官图像。
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公开(公告)号：CN116485700A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210037888.0
申请日：2022-01-13
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 一种图像处理装置以及图像处理方法，该图像处理装置具备：体数据取得单元，取得被检体的体数据；体数据分割单元，对上述体数据进行分割而获得基础管状物数据；细小管状物数据取得单元，从上述体数据中取得细小管状物数据；管状物数据生成单元，基于上述细小管状物数据和上述基础管状物数据来生成管状物数据；以及数据输出单元，输出上述管状物数据。
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公开(公告)号：CN116266355A
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111534705.8
申请日：2021-12-15
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本发明提供管状结构的图像分割分类装置和方法，利用神经网络对管状结构的图像进行分割及分类，管状结构的图像分割分类装置具备：输入单元，输入管状结构的图像；图像对生成单元，根据输入的所述图像，生成由包含所述管状结构的局部特征的局部图像和对应的包含所述管状结构的全局特征的全局图像构成的图像对；以及分割分类单元，通过所述神经网络对所述图像对进行分割及分类。
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公开(公告)号：CN116012269A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111225949.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 佳能医疗系统株式会社
Abstract: 本发明提供自适应地进行结构感知从而能够提高医用图像的分割处理的精度的图像处理装置、模型训练装置以及模型训练方法。实施方式的模型训练装置用于训练医用图像的分割模型，具备：取得部，取得包括管状物分割结果的样本医用图像作为训练数据；中心线提取部，提取所述样本医用图像中的管状物的中心线；膨胀部，对所述中心线提取部提取的中心线进行膨胀，得到膨胀后的中心线；损失函数设定部，设定将包含所述膨胀后的中心线的像素矩阵作为权重矩阵的损失函数；以及学习部，使用所述损失函数设定部设定的所述损失函数，对所述训练数据进行学习，从而输出用于分割所述医用图像中的所述管状物的分割模型。
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