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公开(公告)号：CN114549394A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111388306.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京知见生命科技有限公司 , 重庆知见生命科技有限公司 , 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的肿瘤病灶区域语义分割方法和系统，本发明提出端到端的网络结构模型，整体结构分为编码层和解码层两部分，在编码层中引入密集连接网络结构块解决网络过深造成梯度弥散问题，在解码层引入特征注意力机制和通道注意力机制精确获取分割目标信息，在跳跃连接处增加多尺度感受野网络结构获取不同尺度语义信息，提升分割精度。该模型在兼顾速度和精度的前提下可以精确地分割出肿瘤病灶区的准确位置，在医学图像处理领域中具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN114283301A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111324473.3
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京知见生命科技有限公司 , 重庆知见生命科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于Transformer的自适应医学影像分类方法及系统，包括通过卷积神经网络获取基础的图像特征信息，将图像特征信息传到通道注意力网络结构中，得到加权之后的通道注意力特征图，将通道注意力特征图传到Transformer网络中，得到经过Transformer处理之后的特征向量，最后将得到的特征向量输入到全连接层中，全连接层直接输出算法最后的分类结果。本发明将卷积神经网络与Transformer模型有效地结合在一起，既降低了模型冗余度，又可以捕获图像的全局上下文信息提取强有力的特征信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115393641A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210995868.4
申请日：2022-08-18
Applicant: 北京知见生命科技有限公司 , 重庆知见生命科技有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种免疫荧光图像分类方法及装置、设备、存储介质，通过应用层级式的自注意力机制，对注意力特征图多次重复执行下采样和特征提取操作，随着每一次下采样，不断缩小特征图的宽和高，增加特征图的通道数，同时网络的感受野不断扩大，从关注图像的局部区域逐渐过渡到关注图像的全局区域，最后采用最后一次下采样和特征提取后的特征图，作为分类输入的目标分类图像，进行类别判断获得分类结果，因此能够获取免疫荧光图像的多尺度特征信息，从而能够适应肾小球免疫荧光图像的多分辨率问题，进而提高分类准确率。
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公开(公告)号：CN116385412A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310378008.0
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京知见生命科技有限公司 , 重庆知见生命科技有限公司 , 中国人民解放军海军军医大学第一附属医院 , 上海长征医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/11
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种颈椎X线图像的自动测量方法及装置，通过对每个样本图像标注获得多个标注点，框取多个标注点所在的区域获得标注框，根据样本图像和标注框训练获得第一网络模型；根据样本图像和多个标注点训练获得第二网络模型，从而利用第一网络模型对颈椎X线图像进行目标检测获得颈椎区域；再在颈椎区域的基础上向外扩充像素点后获得颈椎所在图，利用第二网络模型对颈椎所在图进行关键点检测，最后根据检测到的多个目标关键点的位置信息计算多个指标的测量值，因此可以在区域检测后直接对指标测量需要的关键点进行检测，无需进行椎体分割后再检测角点，可以提高指标测量的精准度。
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公开(公告)号：CN114549394B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111388306.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京知见生命科技有限公司 , 重庆知见生命科技有限公司 , 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
IPC: G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的肿瘤病灶区域语义分割方法和系统，本发明提出端到端的网络结构模型，整体结构分为编码层和解码层两部分，在编码层中引入密集连接网络结构块解决网络过深造成梯度弥散问题，在解码层引入特征注意力机制和通道注意力机制精确获取分割目标信息，在跳跃连接处增加多尺度感受野网络结构获取不同尺度语义信息，提升分割精度。该模型在兼顾速度和精度的前提下可以精确地分割出肿瘤病灶区的准确位置，在医学图像处理领域中具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN116579974A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310217218.1
申请日：2023-03-08
Applicant: 北京知见生命科技有限公司 , 重庆知见生命科技有限公司
Abstract: 本发明属于机器视觉技术领域，公开了一种病理样本取材控制方法及装置、设备、存储介质，通过检测病理样本图像中的尺寸参照物，根据尺寸参照物的像素尺寸与实际尺寸计算获得尺寸参照值，以及从病理样本图像中分割出病理样本组织区域和病变区域，然后根据尺寸参照值，将病理样本组织区域和病变区域的图像尺寸信息换算成实际尺寸信息；以及从病理样本组织区域和病变区域中确定出取材点位；最后将实际尺寸信息以及取材点位的坐标信息输出显示于用户操作界面上；从而可以对所拍摄样本图像进行病灶区自动识别及取材点位推荐，辅助病理医师进行准确取材，可以提高取材的自动化程度，进而提高工作效率和精准性。
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公开(公告)号：CN115526834A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211037378.X
申请日：2022-08-26
Applicant: 北京知见生命科技有限公司 , 重庆知见生命科技有限公司 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医学病理图像处理技术领域，公开了一种免疫荧光图像检测方法，通过多个空洞卷积层分别对待测免疫荧光图像进行特征提取获得多个空洞卷积特征图，然后进行特征融合获得多尺度特征图，并输入残差网络获得深层特征图，利用卷积层对深层特征图进行权值分配，最后将加权后的像素值高于指定阈值的特征区域确定为目标框，该目标框内的区域为感兴趣区域，其中多个空洞卷积层的空洞系数各不相同，通过将不同空洞系数的空洞卷积层提取到的特征进行多尺度融合，能够同时提取高低视野下的特征进行融合，得到更完整的语义信息，使得检测的感兴趣区域更具有针对性，可以提高免疫荧光图像中肾小球位置的定位检测准确度。
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