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公开(公告)号：CN109242869B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201811106187.8
申请日：2018-09-21
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像实例分割方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分割图像；将待分割图像输入预先建立的分类预测模型，获得分类预测结果，分类预测结果至少包括边缘概率图；将边缘概率图与待分割图像进行融合，融合后的图像作为第一目标图像；将第一目标图像输入预先建立的实例分割模型，获得实例分割图，作为待分割图像的实例分割结果。本申请可对待分割图像中的目标进行准确地检测与分割，分割效果较好。
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公开(公告)号：CN119941648A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411974152.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医学影像分析，具体涉及一种基于先验位置信息的医学影像分析方法，根据不同部位的重要性程度，初始化分管不同区域的可学习Queries；输入3D医学影像，根据先验位置信息在相应区域提取3D视觉特征，并在所有3D视觉特征中提取特定区域的局部特征；对各区域的可学习Queries与各区域的局部特征进行特征交互学习，得到各区域的视觉交互特征；利用分类头基于目标区域的视觉交互特征进行分类，并对分类结果进行文本化处理，得到目标区域的分类结果文本化描述；根据目标区域的视觉交互特征、分类结果文本化描述和用户指令文本得到目标区域的文本报告；本发明提供的技术方案能够有效克服难以准确生成目标区域文本报告的缺陷。
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公开(公告)号：CN110349151B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910642061.0
申请日：2019-07-16
Applicant: 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种目标识别方法及装置，从DR图像中识别目标区域，确定目标区域在CT图像中对应的目标区域块，其中，DR图像与CT图像为针对同一对象采集的图像，识别目标区域块的类型。可见本申请中，先基于DR图像识别得到作为二维数据的目标区域，再基于目标区域从CT图像识别得到作为三维数据的目标区域块，最后识别目标区域块的类型，即使用二维数据进行初筛得到三维目标数据，再判定三维目标数据的类型，因此，将DR二维数据与CT三维数据相结合，能够解决虚警和信息不足的问题，从而提高识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109242869A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811106187.8
申请日：2018-09-21
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像实例分割方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分割图像；将待分割图像输入预先建立的分类预测模型，获得分类预测结果，分类预测结果至少包括边缘概率图；将边缘概率图与待分割图像进行融合，融合后的图像作为第一目标图像；将第一目标图像输入预先建立的实例分割模型，获得实例分割图，作为待分割图像的实例分割结果。本申请可对待分割图像中的目标进行准确地检测与分割，分割效果较好。
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公开(公告)号：CN119920443A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411979903.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医学影像分析，具体涉及基于多模态大模型的医学影像分析系统，多模态特征提取器，提取当前病例中医学影像的视觉特征信息，以及当前病例中病人信息的文本特征信息，融合视觉特征信息和文本特征信息得到当前病例的多模态特征；多模态RAG模块，根据当前病例的多模态特征从专科临床数据库、典型病例知识库中分别检索与当前病例相关的专科临床知识、典型病例数据，并作为检索增强信息发送给医学影像多模态大模型；医学影像多模态大模型，根据当前病例的多模态特征、检索增强信息，以及反馈与修正建议，提供医学影像分析结果及其相关服务；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以对医学影像进行准确、高效分析的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919762A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411974159.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V10/778 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于人工反馈的交互式医疗影像标注与模型优化方法，属于医疗影像分析技术领域，该基于人工反馈的交互式医疗影像标注与模型优化方法，结合人工反馈和深度学习模型的优势，通过医学专业人员人工审核校正后的疾病标签和热图定位标签作为训练监督信号，反向传播优化模型参数，从而提升模型对疾病诊断和定位的能力，相较现有技术，通过改进深层次认知和复杂模型学习策略，使模型能够更好地捕获和理解疾病区域的详细信息，从而提高了对医疗影像的分类与定位能力。
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公开(公告)号：CN119831939A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411838622.1
申请日：2024-12-13
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G16H15/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及医学影像智能分析，具体涉及一种医学影像智能分析模型及训练方法，视觉特征编码器，对输入的医学影像进行医学影像特征提取，并将医学影像特征输入至记忆激活选择器；记忆激活选择器，根据医学影像特征提取视觉诊断特征，通过计算视觉诊断特征与疾病诊断记忆库存储的疾病诊断知识之间的相似性获取对应激活的记忆索引，对记忆索引进行去重，根据去重后的记忆索引获取对应激活的记忆特征组合，并将记忆特征组合作为指令前缀，与用户指令一同输入至大语言模型解码器；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以对医学影像进行精准分析，以及不便对医学影像智能分析模型进行便捷的拓展性学习的缺陷。
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公开(公告)号：CN117993490A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311842089.1
申请日：2023-12-28
Applicant: 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱构建方法、装置、设备及可读存储介质，获取原始非结构化数据；对原始非结构化数据进行预处理，得到预处理后的非结构化数据；基于预处理后的非结构化数据，构建得到原始知识图谱；利用监督优化后的多模态大语言模型对原始知识图谱进行优化，得到优化后的知识图谱，监督优化后的多模态大语言模型是利用预处理后的非结构化数据，以及，原始知识图谱，对多模态大语言模型进行监督优化后得到的。本方案通过优化数据的质量，能够提升原始知识图谱的准确性，并基于监督优化后的多模态大语言模型对原始知识图谱进行优化，能够进一步提高构建的知识图谱的准确性。
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公开(公告)号：CN110349151A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910642061.0
申请日：2019-07-16
Applicant: 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司
Abstract: 本申请提供了一种目标识别方法及装置，从DR图像中识别目标区域，确定目标区域在CT图像中对应的目标区域块，其中，DR图像与CT图像为针对同一对象采集的图像，识别目标区域块的类型。可见本申请中，先基于DR图像识别得到作为二维数据的目标区域，再基于目标区域从CT图像识别得到作为三维数据的目标区域块，最后识别目标区域块的类型，即使用二维数据进行初筛得到三维目标数据，再判定三维目标数据的类型，因此，将DR二维数据与CT三维数据相结合，能够解决虚警和信息不足的问题，从而提高识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117746298A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311804372.5
申请日：2023-12-25
Applicant: 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/778
Abstract: 本发明提供一种视频异常检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机视觉技术领域。方法包括：获取检测场景对应的提示样本集，提示样本集包括至少一个正常样本和至少一个异常样本，正常样本包括第一样本视频和其对应的第一文本描述数据，异常样本包括第二样本视频和其对应的第二文本描述数据；将各第一样本视频的视频特征、各第一文本描述数据的文本特征、各第二样本视频的视频特征，以及各第二文本描述数据的文本特征，输入至任务编码模型得到任务编码；基于任务编码，更新视频异常检测模型的模型参数；将待检测视频的视频特征输入至更新后的视频异常检测模型，得到视频异常检测结果。本发明可以快速适应各种视频异常检测场景的需求。
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