公开(公告)号：CN119908754A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411943544.1

申请日：2024-12-27

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  中国移动通信集团黑龙江有限公司哈尔滨分公司

Inventor： 李丹丹 ,  马翔 ,  方旭 ,  赵悦 ,  姜宇 ,  刘建奇

IPC: A61B8/06 ,  G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于多模态数据的甲状腺血流分析方法，它涉及一种甲状腺血流分析方法。本发明为了解决现有甲状腺血流分析方法不仅由于需要手动标注所以需要大量时间和精力，而且会产生图像颜色偏差和错误血流提取的问题。本发明包括对甲状腺超声图像、甲状腺多普勒图像、临床文本数据(包括非结构化的文本数据和结构化的检测数据)这三种输入进行编码；利用基于注意力机制和张量融合的多模态特征融合技术融合提取的特征；采用LoRA微调中文大模型Baichuan‑7B得到甲状腺血流分析模型，将融合的特征输入模型中得到甲状腺腺的血流情况分析，包含甲状腺腺体和结节的血流的位置、面积、速度等的详细描述，并给出进一步诊断的建议。本发明属于医学图像处理技术领域。

公开(公告)号：CN119919655A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411944674.7

申请日：2024-12-27

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  中国移动通信集团黑龙江有限公司哈尔滨分公司

Inventor： 陈逸飞 ,  李丹丹 ,  马翔 ,  赵悦 ,  姜宇 ,  刘建奇

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/54 ,  G06V10/771 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于先验注意力与辅助引导的甲状腺结节分割方法，属于超声医学图像处理技术领域，解决现有基于U‑Net的甲状腺结节超声图像分割准确性不佳、临床应用价值低的问题，包括：构建甲状腺超声图像数据集DS，将甲状腺超声图像数据集DS按比例划分为训练集、验证集和测试集；利用甲状腺结节超声图像ITN进行特征提取，对提取的特征进行最小冗最大相关特征选择，获取优化的甲状腺结节良恶性先验特征；计算整体损失L，在整体损失L的基础上，利用训练集训练PADPU‑Net网络，在训练过程中使用验证集进行验证，获取PADPU‑Net模型MPADPU‑Net；利用PADPU‑Net模型MPADPU‑Net，对甲状腺结节超声图像测试集DSTest进行测试，对测试结果进行优化获取最终甲状腺结节分割结果。