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公开(公告)号:CN119889606A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510360904.3
申请日:2025-03-26
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本申请提供了一种脑出血样本图像生成模型的处理方法、装置以及处理设备,用于在引入AI来生成脑出血图像供训练模型所需的基础上,提出了一套更为新颖的、可以促使获得更佳样本质量的脑出血样本图像生成模型配置方案,由此可以满足脑出血预测模型的高质量训练样本配置需求。方法包括:获取第一脑出血样本图像;为第一脑出血样本图像配置相应的第一标签;对第一标签进行第一数据增强操作,形状改变之后的第二标签作为先验知识供生成病灶图像使用;对第一脑出血样本图像中的脑出血区域进行图像抹除操作,得到第二脑出血样本图像;以第一脑出血样本图像、第二脑出血样本图像和第二标签为基础,训练脑出血样本图像生成模型。
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公开(公告)号:CN119092105B
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411570263.6
申请日:2024-11-06
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H80/00 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/23213
Abstract: 本申请提供了一种针对脑出血的血肿抽吸决策系统的处理方法以及装置,针对血肿抽吸方案的处理构建了两层的深度神经网络,由此所实现的基于时序的感知‑决策‑控制方法,克服了现有技术中存在的血肿抽吸过程的结果不可知性,为医生决策提供了直接、便捷的信息传递,可以有效提高脑血肿抽吸治疗的方案精确性,为临床的血肿抽吸治疗提供数字化的、智能化的强有力支持。
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公开(公告)号:CN119092105A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411570263.6
申请日:2024-11-06
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H80/00 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/23213
Abstract: 本申请提供了一种针对脑出血的血肿抽吸决策系统的处理方法以及装置,针对血肿抽吸方案的处理构建了两层的深度神经网络,由此所实现的基于时序的感知‑决策‑控制方法,克服了现有技术中存在的血肿抽吸过程的结果不可知性,为医生决策提供了直接、便捷的信息传递,可以有效提高脑血肿抽吸治疗的方案精确性,为临床的血肿抽吸治疗提供数字化的、智能化的强有力支持。
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