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公开(公告)号：CN114862842A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210634176.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理装置、电子设备及介质。该图像处理装置包括输入层、残差网络、特征融合层、肿块特征提取网络以及钙化特征提取网络。其中，输入层用于获得同一乳腺病灶区域在第一体位的第一图像以及在第二体位的第二图像。残差网络用于分别处理所述第一图像和所述第二图像，获得所述第一图像的第一特征和所述第二图像的第二特征。特征融合层用于融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征。肿块特征提取网络用于处理所述融合特征，以确定肿块特征和第一恶性概率。钙化特征提取网络用于处理所述融合特征，以确定钙化特征和第二恶性概率。
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公开(公告)号：CN114511494A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111571973.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种腺体密度等级确定方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：获取当前待检测用户的多张乳腺钼靶图像；分别提取各张乳腺钼靶图像的特征，得到对应的第一特征向量；将各第一特征向量进行融合，得到第二特征向量；采用序数回归模型对第二特征向量进行腺体密度等级预测，得到腺体密度等级概率分布向量；根据腺体密度等级概率分布向量确定待检测用户的腺体密度等级。通过实施本发明，在对腺体密度进行等级预测时能够考虑不同等级之间的相近程度，可以使得预测的腺体密度等级更接近原本的等级，且通过综合多张乳腺钼靶图像进行等级预测，由于多张乳腺钼靶图像能够提供更多、更准确的特征信息，因此，预测的结果也更准确。
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公开(公告)号：CN115358976B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210957525.9
申请日：2022-08-10
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/82
Abstract: 本公开提供了一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。方法主要包括：获取待识别图像；根据分割模型，对待识别图像中的肺结节区域进行分割，得到肺结节原图，肺结节原图包括肺结节以及肺结节周围区域；根据肺结节原图，生成肺结节区域对应的肺结节张量；根据识别模型和肺结节张量，对待识别图像中的肺结节进行识别，得到图像识别结果，图像识别结果包括肺结节征象。
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公开(公告)号：CN114820591B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202210635894.6
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及介质。该图像处理方法包括获得乳腺断层影像，所述乳腺断层影像包括由多个影像构成的影像序列，从所述影像序列中非连续地选取多个待处理影像，分别识别每个所述待处理影像中的感兴趣区域，并获得每个感兴趣区域的展示优先级，将所述多个待处理影像中的感兴趣区域投影到同一平面以过滤感兴趣区域，从过滤后的感兴趣区域中选择展示优先级最高的数个感兴趣区域进行输出。
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公开(公告)号：CN115358976A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210957525.9
申请日：2022-08-10
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本公开提供了一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。方法主要包括：获取待识别图像；根据分割模型，对待识别图像中的肺结节区域进行分割，得到肺结节原图，肺结节原图包括肺结节以及肺结节周围区域；根据肺结节原图，生成肺结节区域对应的肺结节张量；根据识别模型和肺结节张量，对待识别图像中的肺结节进行识别，得到图像识别结果，图像识别结果包括肺结节征象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114820591A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210635894.6
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及介质。该图像处理方法包括获得乳腺断层影像，所述乳腺断层影像包括由多个影像构成的影像序列，从所述影像序列中非连续地选取多个待处理影像，分别识别每个所述待处理影像中的感兴趣区域，并获得每个感兴趣区域的展示优先级，将所述多个待处理影像中的感兴趣区域投影到同一平面以过滤感兴趣区域，从过滤后的感兴趣区域中选择展示优先级最高的数个感兴趣区域进行输出。
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公开(公告)号：CN114820590A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210635893.1
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及介质。该图像处理方法包括获得乳腺断层影像，该乳腺断层影像包括由多个影像组成的第一体位影像序列和第二体位影像序列；以乳头位置为原点建立坐标系；经过旋转、长度归一化的操作统一不同体位下的乳腺断层影像中的坐标系，以建立不同体位影像序列中的位置映射。
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公开(公告)号：CN114820590B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210635893.1
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及介质。该图像处理方法包括获得乳腺断层影像，该乳腺断层影像包括由多个影像组成的第一体位影像序列和第二体位影像序列；以乳头位置为原点建立坐标系；经过旋转、长度归一化的操作统一不同体位下的乳腺断层影像中的坐标系，以建立不同体位影像序列中的位置映射。
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公开(公告)号：CN114820592A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210635906.5
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京医准智能科技有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理装置、电子设备及介质。该图像处理装置包括输入层、主干网络、特征融合层、特征拼接层和输出层。其中，输入层用于接收目标侧乳腺的病灶区域图像，以及对侧乳腺的对应区域图像。主干网络用于分别处理所述病灶区域图像和所述对应区域图像，得到所述病灶区域的第一图像特征和所述对应区域图像的第二图像特征。特征融合层用于融合所述第一图像特征与第二图像特征，得到第三图像特征。特征拼接层用于拼接所述第一图像特征和所述第三图像特征，得到第四图像特征。输出层用于基于所述第四图像特征确定所述病灶区域图像的病灶预测结果。
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公开(公告)号：CN112614096A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011490386.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京医准智能科技有限公司 , 广西医准智能科技有限公司
Abstract: 本发明针对采用二分类方法对乳腺钼靶良恶性进行分析可能导致的算法预测结果与医生预期偏差过大的问题，提出了基于序数回归的钼靶良恶性分析框架，钼靶良恶性分析算法框架由特征提取及序数回归操作构成。为提升算法结果与医生预期的拟合度，使算法能更好地辅助医生进行乳腺钼靶良恶性分析工作，同时为了将算法预测结果转换为医生更易理解的形式，设计了将算法预测结果映射至BI‑RADS等级的方法。本发明提出的乳腺钼靶病灶病灶良恶性分析算法有效利用了序数回归算法框架，并使得算法能提供与医生判断更为一致的良恶性预测结果。
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