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公开(公告)号：CN120078426A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510218320.2
申请日：2025-02-26
Applicant: 汕头大学医学院第一附属医院
Abstract: 本发明提供一种心电图图像处理方法及系统，涉及图像处理技术，根据目标用户的多维数据匹配目标用户对应的标准模型，确定标准模型中与目标用户的诊断信息对应的标准定位点，获取目标用户对应的实时影像数据，根据实时影像数据和标准模型的比例关系，确定标准定位点对应的实际定位点，根据采集组件的触发信息确定定位信号组件，基于实际定位点的点位精度确定定位标记的标记规格，根据定位信号组件投影标记规格的定位标记至实际定位点，获取采集组件移动至定位标记的校准视频数据，根据校准视频数据控制显示设备展示采集组件获取的心电图像数据，可以更加精准的确定电极贴片的放置位置，提高采集心电图像数据时的准确性。
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公开(公告)号：CN118648904A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410685336.X
申请日：2024-05-30
Applicant: 汕头大学医学院第一附属医院
IPC: A61B5/318 , A61B5/363 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供一种基于心电图特征提取的心律异常检测方法及系统，涉及心电图分析处理技术领域，包括基于预设的采样策略生成的分数阶数，对心电图信号进行多尺度分数阶微分，得到分数阶微分信号，通过计算覆盖对应分数阶微分信号所需的盒子数，得到对应的盒维数，确定心电图分形特征集合；基于预定义的心电图类别，分别提取分型特征对应的样本值，合并样本值并排序，通过确定秩和统计量，计算对应的差异显著性度量，确定最优特征集；将待测心电图信号输入心律异常检测网络，分解成信号片段，基于最优特征集，构建片段特征矩阵，堆叠成高维张量，对高维张量进行网络分解，并确定因果关系，计算异常得分，得到心律异常检测结果。
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公开(公告)号：CN118552504B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410685335.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 汕头大学医学院第一附属医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的超声影像检测方法及系统，涉及超声影像处理技术领域，包括：获取超声图像序列并依次进行预处理，得到标准超声图像序列，提取深层特征向量并生成第一特征序列，调节第一特征序列的长度并融合时序信息，得到超声图像特征；将超声图像特征添加至卷积神经网络中，进行语义分割，生成轮廓边界，提取二值掩模，与原始超声图像进行逐像素相乘生成超声图像子集，进行特征提取并加权融合，得到影像组学特征向量；添加至随机森林模型中，对每个感兴趣区域进行诊断并生成诊断结果，对病灶进行三维重建，计算诊断结果的置信度并映射至三维模型的表面，绘制伪彩色热度图，得到三维可视模型，综合分析生成结构化诊断报告。
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公开(公告)号：CN118552504A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410685335.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 汕头大学医学院第一附属医院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的超声影像检测方法及系统，涉及超声影像处理技术领域，包括：获取超声图像序列并依次进行预处理，得到标准超声图像序列，提取深层特征向量并生成第一特征序列，调节第一特征序列的长度并融合时序信息，得到超声图像特征；将超声图像特征添加至卷积神经网络中，进行语义分割，生成轮廓边界，提取二值掩模，与原始超声图像进行逐像素相乘生成超声图像子集，进行特征提取并加权融合，得到影像组学特征向量；添加至随机森林模型中，对每个感兴趣区域进行诊断并生成诊断结果，对病灶进行三维重建，计算诊断结果的置信度并映射至三维模型的表面，绘制伪彩色热度图，得到三维可视模型，综合分析生成结构化诊断报告。
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