公开(公告)号：CN116977282A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310748509.3

申请日：2023-06-25

Applicant: 北京大学深圳医院(北京大学深圳临床医学院)

Inventor： 孙德胜 ,  吴雅林 ,  闫林杨 ,  石宇 ,  陈芸 ,  刘俐 ,  钟洁愉 ,  胡正明 ,  郑婷婷 ,  林晓娜 ,  葛巧俐 ,  周海莹 ,  葛丹丹 ,  陈谊

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于深度网络模型的图像识别方法，属于医疗技术领域。本发明获取待测患者的超声图像并对所述待测患者的超声图像进行预处理；将预处理后的超声图像输入经训练的甲状腺滤泡性癌症图像识别模型中进行图像特征提取；根据所述图像特征进行甲状腺滤泡性癌症图像识别并输出最终识别结果。本发明通过对甲状腺滤泡癌症图像识别模型的不断优化调整，得到训练成熟的甲状腺滤泡癌症图像识别模型进而运用该模型实现对甲状腺滤泡癌症超声图像的判断识别。

公开(公告)号：CN119206169A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411221536.6

申请日：2024-08-30

Applicant: 北京大学深圳医院(北京大学深圳临床医学院) ,  深圳北京大学香港科技大学医学中心

Inventor： 郑婷婷 ,  孙德胜 ,  翟玥 ,  谭典欢 ,  林晓娜

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及计算机视觉领域，本申请公开了目标检测模型的构建及应用方法、模型、设备、介质，该构建方案通过在深度学习模型中引入注意力机制模块和残差模块，注意力机制模块可以更好地捕捉乳腺图像中的重要特征，有效区分乳腺结节与背景，残差模块可以缓解目标检测模型训练过程中的梯度消失问题，增强模型的学习能力。因此，本申请的构建方案利用乳腺图像训练引入注意力机制模块和残差模块的目标检测模型可以得到性能更好的目标检测模型，该模型对乳腺图像中的乳腺结节进行检测时能够得到更加准确的检测结果。