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公开(公告)号：CN119579406A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411736762.8
申请日：2024-11-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T3/4046 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开一种眼底图像扩展方法。包括：获取目标眼底的原始眼底图像和原始眼底图像的目标扩展尺寸，基于目标扩展尺寸，扩展原始眼底图像，得到眼底扩展图像，其中，眼底扩展图像相对于原始眼底图像扩展出的第一区域是空白区域；得到原始眼底图像对应的血管分割图像，并基于目标扩展尺寸，扩展血管分割图像，得到血管扩展图像；针对血管扩展图像中的待扩展血管，基于血管扩展图像，得到表征待扩展血管在第二区域的分布情况的血管分布图像；将眼底扩展图像、血管扩展图像和血管分布图像，输入预先训练完成的目标眼底图像扩展模型中，得到目标眼底图像。本发明实施例的技术方案，可以实现对目标眼底图像的准确得到。
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公开(公告)号：CN119417922A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470396.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T11/00 , G06V40/18 , G06V10/774 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本公开实施例提供一种图像生成方法。获取眼底相机对眼部部位采集的眼底图像；基于饱和阈值和线性映射函数，对眼底图像中的灰度值处理，得到与眼底图像相对应的待使用图像；将待使用图像输入至预先训练的目标处理模型中，输出内层enface图像和外层enface图像；基于目标融合函数对内层enface图像和外层enface图像进行像素点融合，得到眼底图像的全层enface图像；展示全层enface图像。本公开实施例的技术方案，能够基于神经网络算法，把眼底相机所采集的二维图像生成OCT的内层和外层enface图像；并且基于目标融合函数，生成全层enface图像。本公开实施例的技术方案，得到眼部更深层次的结构特征信息，有助于使用人员更好地理解眼睛的各个组成部分及其功能，有助于早期发现眼部异常。
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公开(公告)号：CN119417846A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470416.X
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T7/11 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06T7/00 , G06T3/4038
Abstract: 本发明公开了一种多模态特征融合的病灶分割方法、装置、设备及介质。通过对病灶所属目标部位在至少两种模态下的待处理图像预处理，得到每种模态下的待使用图像；将每种模态下的待使用图像输入至目标病灶分割模型中进行病灶区域分割处理，得到标记出目标病灶的目标分割图像；其中，目标病灶分割模型中包括编码部分和解码部分，编码部分包括图像分割模块、多个特征提取模块、降采样模块，解码部分包括特征融合模块以及上采样模块。本发明提高了病灶分割的精度和效率，保证了目标分割图像的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119579398A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411735965.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T3/04 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明实施例公开了一种医学图像模态转换方法。该方法包括：获取在第一模态下针对目标对象的目标部位采集到的第一目标医学图像、待将第一目标医学图像转换至的第二模态以及预先训练出的目标生成器；获取预先确定出的表示第二模态的第二模态特征；将第一目标医学图像和第二模态特征输入到目标生成器中，以利用目标生成器，以第二模态特征为先验知识，将第一目标医学图像转换到第二模态下，得到并输出第二目标医学图像。本发明实施例的技术方案，通过将可指示出需要生成的目标医学图像所属的医学图像模态的模态特征输入到目标生成器中，由此可利用一个目标生成器能够进行有关医学图像的多种模态的转换。
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公开(公告)号：CN119579397A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411735523.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06T3/04 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种医学图像模态转换方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取在第一模态下针对目标对象的目标部位采集到的第一目标医学图像、待将第一目标医学图像转换至的第二模态以及预先训练出的目标扩散模型；采样第二模态对应的噪声图像，并获取噪声图像对应的目标时刻；将与第一目标医学图像关联的目标关联图像、噪声图像以及目标时刻，输入到目标扩散模型中，并根据目标扩散模型的输出结果，确定第一目标医学图像在第二模态下的第二目标医学图像。本发明实施例的技术方案，可进行有关医学图像的至少一种模态转换，尤其是进行有关医学图像的两种或多种模态转换。
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公开(公告)号：CN119418959A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470406.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G16H80/00 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/16
Abstract: 本发明实施例公开了一种医疗问答方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取医疗问题以及与所述医疗问题对应的多个参考问题；分别将所述医疗问题和各所述参考问题输入至预先训练完成的embedding模型，确定各所述参考问题中预设数量与所述医疗问题匹配的候选问题；将所述医疗问题和各所述候选问题输入至预先训练完成的分类模型，确定各所述候选问题中与所述医疗问题匹配的目标问题；确定所述目标问题的问题答案，将所述问题答案作为所述医疗问题的问题回复。本发明实施例的技术方案，解决了现有医疗问答过程中存在回复答案准确性较低的技术问题，实现了针对医疗问题得到更加专业且准确的回复，提升医疗问答的准确性。
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公开(公告)号：CN119418149A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411470079.4
申请日：2024-10-21
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06V10/26 , G16H30/40
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像处理模型训练方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：获取由不同扫描方式的第一类型CT图像和第二类型CT图像组成的原始样本数据对，根据原始样本数据对生成优化样本数据对，根据原始样本数据对和优化样本数据对训练得到目标前向生成模型、目标后向生成模型、前向生成判别器和后向生成判别器，进而得到目标循环生成对抗模型。本发明实施例的技术方案解决了目前需要在医疗检查中采用多种方式扫描获取医学图像以提高检查效果的问题，可以通过训练一种图像处理模型，对不同扫描方式的图像进行转换，从而在只需进行一种扫描方式扫描的情况下，得到多种扫描方式的图像，提高检查效率，缩短检查时间。
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公开(公告)号：CN118351309A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410496074.2
申请日：2024-04-24
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G06V10/26 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种肺部动静脉血管分割方法、装置、电子设备及存储介质。其中，所述方法包括：获取待分割图像，其中，所述待分割图像包括肺部信息、肋骨信息以及血管信息；对所述待分割图像进行肋骨信息分割，得到肋骨分割结果，并根据所述肋骨分割结果确定所述待分割图像中的肺部区域；对所述肺部区域进行血管信息分割，得到所述肺部区域对应的血管分割结果，并根据所述血管分割结果确定所述待分割图像对应的肺部动静脉血管。本发明实施例技术方案，能够提高肺部动静脉血管分割的精准性。
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