-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117152407B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202310876770.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种头影测量标志点自动定位方法，包括：将待定位的头影图像输入至第一定位网络模型中提取特征，得到第一定位热图；将待定位的头影图像输入至数字相邻点耦合变换整体优化网络(即第二定位网络模型)中，专注于数字相邻标志点之间的联系，进行特征提取得到第二定位热图；将头影图像输入至医学几何关联点耦合变换针对优化网络中(即第三定位网络模型)，专注于标志点之间的医学关系和几何关系，进行特征提取得到第三定位热图，将第一定位热图、第二定位热图和第三定位热图解码得到整体优化标志点定位结果，得到最终标志点精确定位结果。本申请实现头影图像的自动标注，减轻了医生的标注负担，提高头影测量的速度和精度。
-
公开(公告)号：CN114359133B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202111382606.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于特征提取的手骨影像分析方法及相关设备，首先，训练好的主神经网络提取患者的手骨影像的全局特征得到全局特征向量，再通过框选关键区域提取关键区域特征得到关键区域特征向量，然后拼接全局特征向量与关键区域特征向量得到拼接向量；训练好的主神经网络分别对全局特征向量、关键区域特征向量以及拼接向量进行诊断，得到全局诊断结果、关键区域诊断结果以及拼接诊断结果，再根据上述三个诊断结果对手骨影像进行综合诊断，判断患者是否患大骨节病。本申请提供的方法保证了大骨节病诊断的效率与准确率，满足了大规模筛查大骨节病患者的需求，解决了相关技术中大规模筛查时人工判断影像是否患病效率较低的问题。
-
公开(公告)号：CN115880358A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211359922.2
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种定位模型的构建方法和影像标志点的定位方法，首先对初始样本影像进行预处理和增广处理，然后进行初始目标区域的选择，并在初始目标区域上进行首轮标志点的定位，并筛选出部分精度较差的第二类标志点，再利用区域自动优化模型对目标区域进行迭代优化，以提升整体定位精度，直至定位精度满足要求或达到预设的最大迭代轮数结束迭代，得到满足定位需求的定位模型，将原始影像输入定位模型，得到定位模型输出数据，然后根据输出数据进行坐标还原，最终得到带有标志点的原始影像，实现了在影像上以较高准确率水平的标志点的自动定位，为医生诊疗方案的制定提供有效辅助，使医生不必重复执行简单繁琐的工作，减少了人力资源的浪费。
-
公开(公告)号：CN114359133A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111382606.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于特征提取的手骨影像分析方法及相关设备，首先，训练好的主神经网络提取患者的手骨影像的全局特征得到全局特征向量，再通过框选关键区域提取关键区域特征得到关键区域特征向量，然后拼接全局特征向量与关键区域特征向量得到拼接向量；训练好的主神经网络分别对全局特征向量、关键区域特征向量以及拼接向量进行诊断，得到全局诊断结果、关键区域诊断结果以及拼接诊断结果，再根据上述三个诊断结果对手骨影像进行综合诊断，判断患者是否患大骨节病。本申请提供的方法保证了大骨节病诊断的效率与准确率，满足了大规模筛查大骨节病患者的需求，解决了相关技术中大规模筛查时人工判断影像是否患病效率较低的问题。
-
公开(公告)号：CN117152407A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310876770.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种头影测量标志点自动定位方法，包括：将待定位的头影图像输入至第一定位网络模型中提取特征，得到第一定位热图；将待定位的头影图像输入至数字相邻点耦合变换整体优化网络(即第二定位网络模型)中，专注于数字相邻标志点之间的联系，进行特征提取得到第二定位热图；将头影图像输入至医学几何关联点耦合变换针对优化网络中(即第三定位网络模型)，专注于标志点之间的医学关系和几何关系，进行特征提取得到第三定位热图，将第一定位热图、第二定位热图和第三定位热图解码得到整体优化标志点定位结果，得到最终标志点精确定位结果。本申请实现头影图像的自动标注，减轻了医生的标注负担，提高头影测量的速度和精度。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.016 seconds)
