公开(公告)号：CN116579991A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310443935.6

申请日：2023-04-23

Applicant: 广州明医医疗科技有限公司

Inventor： 梁恒瑞 ,  晏泽平 ,  何建行

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度学习的图像处理方法、装置、设备及介质。方法包括：对多张原始图像进行预处理得到增强图像，将各增强图像标记为第一模态；将各增强图像输入分割网络，输出各增强图像中目标识别对象对应的分割掩码，将各分割掩码标记为第二模态；从预设分割网络的主干部分提取多个高维度图像特征信息，将各高维度图像特征信息标记为第三模态；对预设分割网络进行自编码预训练得到修正分割网络，从修正分割网络的主干部分提取多个预训练图像特征信息，将各预训练图像特征信息标记为第四模态；将第一模态、第二模态、第三模态和第四模态输入分类网络，输出多种图像类别的置信度信息。通过多种模态结合，图像准确率和鲁棒性明显提升。

公开(公告)号：CN116580806A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310627120.3

申请日：2023-05-30

Applicant: 广州明医医疗科技有限公司

Inventor： 梁恒瑞 ,  晏泽平 ,  何建行

IPC: G16H15/00 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提供了基于深度学习的CT报告处理方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取训练数据集，将所述训练数据集输入初始训练模型，得到最终训练模型；从所述训练数据集中选取候选数据集，对所述候选数据集进行标注，得到标注数据集；将所述标注数据集输入提取器，通过所述提取器对所述标注数据集进行关键词提取，得到提取数据；将所述提取数据输入分类器，通过所述分类器对所述提取数据进行分类计算，得到分类数据；将所述分类数据输入所述最终训练模型，将所述最终训练模型的输出结果作为标准CT报告文本，所述标准CT报告文本包括疾病官方名称。本申请可以将CT报告文本进行标准化处理，方便CT报告的理解和整理。

公开(公告)号：CN116152136A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202111363324.8

申请日：2021-11-17

Applicant: 广州明医医疗科技有限公司

Inventor： 何建行 ,  梁恒瑞 ,  晏泽平

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T9/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40

Abstract: 本申请公开了一种解剖结构和手术器械分割识别模型和模型训练方法。该模型包括编码器、感兴趣区域提取器和解码器；编码器用于对拼接图像进行特征编码以获得高维特征图像，拼接图像通过当前图像帧和稠密光流图拼接获得，稠密光流图通过对当前图像帧和目标图像帧进行稠密光流计算获得，当前图像帧在目标图像帧之后且与目标图像帧之间存在预定时间间隔；感兴趣区域提取器用于对高维特征图像进行特征提取；解码器用于对特征提取的结果进行分割识别。本申请通过该模型对手术视频帧中解剖结构和手术器械进行实时分割，并可以对解剖结构和手术器械进行识别，可以为没有手术经验的学生、初学者或者缺少经验的医生提供高质量的学习资料。

公开(公告)号：CN116452561A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310443883.2

申请日：2023-04-23

Applicant: 广州明医医疗科技有限公司

Inventor： 梁恒瑞 ,  晏泽平 ,  何建行

IPC: G06T7/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种CT图像的处理方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：对原始CT图像处理得到增强CT图像，对增强CT图像拼接得到CT图像矩阵；CT图像矩阵输入生成器输出中间CT图像，计算中间CT图像与CT图像矩阵的损失函数得到第一损失；增强CT图像与中间CT图像输入判别器输出原始置信度与生成置信度，计算原始置信度和生成置信度与预设数值的损失函数得到第二损失；增强CT图像与中间CT图像输入辅助网络输出原始血管掩码与生成血管掩码，计算原始血管掩码与生成血管掩码的损失函数得到第三损失；根据三个损失对生成器和判别器进行训练，将增强CT图像输入训练后的生成器输出最终CT图像，提升了CT图像准确率。

公开(公告)号：CN116137024A

公开(公告)日：2023-05-19

申请号：CN202111360152.9

申请日：2021-11-17

Applicant: 广州明医医疗科技有限公司

Inventor： 何建行 ,  梁恒瑞 ,  晏泽平

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T3/40 ,  G06T17/20

Abstract: 本申请公开了一种肺部三维重建方法、装置、终端设备和可读存储介质，该方法包括：获取肺部的N张二维图像；利用第一生成器基于N张二维图像生成管状器官整体点云；利用第二生成器基于N张二维图像生成动脉点云、静脉点云和气管点云；利用第三生成器基于N张二维图像生成肺段点云；利用所述管状器官整体点云、动脉点云、静脉点云、气管点云和肺段点云三维重建所述肺部。本申请可以为经验不足的医生，快速的提供肺部的三维图像作为诊断依据，有效避免肺部病灶诊断过程受医生主观影响，提高肺部病灶诊断效率以及肺部病灶诊断的准确性。