公开(公告)号：CN117316369B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202311070565.2

申请日：2023-08-24

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 马元琳 ,  王向红 ,  董子龙 ,  牛小娇 ,  廉敬 ,  刘冀钊 ,  张家骏 ,  汤春阳

IPC: G16H15/00 ,  G16H30/40 ,  G06F40/30 ,  G06F16/36 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明提供平衡跨模态信息的胸部影像诊断报告自动生成方法，涉及医疗信息领域。该网络通过优化编码器‑解码器框架，充分考虑了图像和文本之间的联系，在编码时，该网络的侧重点在图像特征处理，通过DFC‑MSPCNN和多感受野残差网络病灶区域信息提取模块对X射线影像区域进行多维特征提取；在解码时，该网络的侧重点在医学报告生成，通过图像文本对齐模块CMITAM寻找图像和文本之间的中间态，并将此中间态引入基于Transformer解码层的报告生成模块，在IUX‑Ray和MIMIC‑CXR基准数据集上进行其有效性验证，结果表明，本文方法在平衡胸部影像与文本信息方面有出色的表现，能够自动生成可靠的胸部X射线影像诊断报告。

公开(公告)号：CN118887472A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410987119.6

申请日：2024-07-23

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 马元琳 ,  张彩霞 ,  黄瑞锋 ,  王向红 ,  廉敬 ,  张怀堃

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06T7/00 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开了一种基于SFC‑MSPCNN和改进ConvNeXt的乳腺影像识别判定方法，涉及影像分析技术领域。本发明基于乳腺影像超声数据库、MIAS数据库和DDSM数据库的对比实验分析模式，根据乳腺肿块及钙化点的特性与良恶性的关系，提出一种基于特殊点火控制模式的脉冲耦合神经网络模型和一种改进的下一代卷积神经网络模型，实现乳腺病灶的良恶性分类，并采用对比实验方法进行分类效果的评估与分析。

公开(公告)号：CN118887472B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202410987119.6

申请日：2024-07-23

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 马元琳 ,  张彩霞 ,  黄瑞锋 ,  王向红 ,  廉敬 ,  张怀堃

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06T7/00 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开了一种基于SFC‑MSPCNN和改进ConvNeXt的乳腺影像识别判定方法，涉及影像分析技术领域。本发明基于乳腺影像超声数据库、MIAS数据库和DDSM数据库的对比实验分析模式，根据乳腺肿块及钙化点的特性与良恶性的关系，提出一种基于特殊点火控制模式的脉冲耦合神经网络模型和一种改进的下一代卷积神经网络模型，实现乳腺病灶的良恶性分类，并采用对比实验方法进行分类效果的评估与分析。

公开(公告)号：CN117316369A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311070565.2

申请日：2023-08-24

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 马元琳 ,  王向红 ,  董子龙 ,  牛小娇 ,  廉敬 ,  刘冀钊 ,  张家骏 ,  汤春阳

IPC: G16H15/00 ,  G16H30/40 ,  G06F40/30 ,  G06F16/36 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明提供平衡跨模态信息的胸部影像诊断报告自动生成方法，涉及医疗信息领域。该网络通过优化编码器‑解码器框架，充分考虑了图像和文本之间的联系，在编码时，该网络的侧重点在图像特征处理，通过DFC‑MSPCNN和多感受野残差网络病灶区域信息提取模块对X射线影像区域进行多维特征提取；在解码时，该网络的侧重点在医学报告生成，通过图像文本对齐模块CMITAM寻找图像和文本之间的中间态，并将此中间态引入基于Transformer解码层的报告生成模块，在IUX‑Ray和MIMIC‑CXR基准数据集上进行其有效性验证，结果表明，本文方法在平衡胸部影像与文本信息方面有出色的表现，能够自动生成可靠的胸部X射线影像诊断报告。