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公开(公告)号：CN112419248B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011263682.7
申请日：2020-11-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体为基于小目标检测神经网络的耳硬化病灶检测及诊断系统。系统包括特征提取主干网络、目标检测与分类网络、对噪声鲁棒的分类损失函数和对多层检测结果的后处理诊断系统；特征提取主干网络为多层次的深度卷积神经网络，用于提取图像的特征图；目标检测与分类网络包括上述特征提取主干网络和区域提取网络、感兴趣区域池化层、分类网络，得到区域的类别；噪声鲁棒分类损失函数结合交叉熵损失和平均绝对误差损失，受训练数据中的错误标注的影响较小；本发明将3D的颞骨CT图像分层输入网络模型，经过一次前向传播以及后处理，即可获得病灶检测及诊断结果。本发明可减少人为因素影响，提高临床诊断效率和准确率。
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公开(公告)号：CN112419248A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011263682.7
申请日：2020-11-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体为基于小目标检测神经网络的耳硬化病灶检测及诊断系统。系统包括特征提取主干网络、目标检测与分类网络、对噪声鲁棒的分类损失函数和对多层检测结果的后处理诊断系统；特征提取主干网络为多层次的深度卷积神经网络，用于提取图像的特征图；目标检测与分类网络包括上述特征提取主干网络和区域提取网络、感兴趣区域池化层、分类网络，得到区域的类别；噪声鲁棒分类损失函数结合交叉熵损失和平均绝对误差损失，受训练数据中的错误标注的影响较小；本发明将3D的颞骨CT图像分层输入网络模型，经过一次前向传播以及后处理，即可获得病灶检测及诊断结果。本发明可减少人为因素影响，提高临床诊断效率和准确率。
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公开(公告)号：CN119450326A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411421405.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院
IPC: H04R25/00
Abstract: 本发明提供了一种基于个性化数据的助听器智能验配系统及模型构建方法。系统包括：数据输入模块、增益值预测模块和结果输出模块。数据输入模块用于接收当前助听器配戴者的个性化数据。增益值预测模块用于根据数据输入模块获取的当前助听器配戴者的个性化数据，采用本申请中的助听器增益值预测模型构建方法预先构建的增益值预测模型预测出适用于当前助听器配戴者的增益值。结果输出模块用于输出所述增益值预测模块预测出的所述适用于当前助听器配戴者的增益值。本发明的基于个性化数据的助听器智能验配系统利用预先构建的增益值输出预测模型，根据当前患者的个性化数据，能够快速准确地输出适用于当前患者的最适增益值。
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