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公开(公告)号：CN109658996B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811416427.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 浙江大学山东工业技术研究院
IPC: G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于边信息的体检数据补全方法，包括(1)构建和根据边信息补全体检‑疾病矩阵、致病因子‑疾病矩阵、致病因子‑体检矩阵；(2)分别在任意两个矩阵之间建立编码解码网络D2F Net，D2C Net以及F2C Net；(3)联合训练D2F Net，D2C Net以及F2C Net，训练结束，致病因子‑疾病矩阵和致病因子‑体检矩阵已经被补全；(4)将待补全的体检‑疾病矩阵输入到D2F Net，D2C Net中，利用补全的致病因子‑疾病矩阵、致病因子‑体检矩阵和F2C Net，经计算补全体检‑疾病矩阵。还公开了一种基于边信息的体检数据补全装置，能够根据已有信息来补全体检数据和疾病结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109685765B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201811392353.5
申请日：2018-11-21
Applicant: 浙江大学山东工业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的X光片肺炎结果预测装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，所述计算机存储器中存有肺炎结果预测模型，其包括分类模型和检测模型；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：接收X光片，并对X光片进行预处理；将预处理后的X光片输入到分类模型中，输出有肺炎的预测概率；将预测概率值高于阀值的X光片输入到检测模型，输出肺炎预测结果，所述肺炎预测结果包括肺炎区域和与肺炎区域对应的肺炎结果预测概率。本发明提供的预测装置对肺炎结果预测的准确率和精度高，能够大量减轻放射科医生繁重的工作量。
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公开(公告)号：CN109636805A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811377068.6
申请日：2018-11-19
Applicant: 浙江大学山东工业技术研究院
CPC classification number: G06T7/11 , A61B1/00009 , A61B1/303 , G06K9/6218 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06T2207/20081 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明公开了一种基于分类先验的宫颈图像病变区域分割装置和方法，其中装置包括：图像采集装置，用于采集经3％‑5％醋酸溶液处理后的宫颈图像；处理器，包括宫颈图像预处理模块和处理模块，所述处理模块包括由基于残差连接的U型网络、图像层面分类器以及像素层面分类器组成的分割网络模型，用于输出预测宫颈图像上的病变区域位置；存储器，用于存储处理器中分割网络模型的参数；显示装置，用于显示处理器输出的预测的病变区域位置。利用本发明，可以为医生提供高准确率的活检病灶位置候选区域，提高活检阳性的检出率。
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公开(公告)号：CN109685765A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811392353.5
申请日：2018-11-21
Applicant: 浙江大学山东工业技术研究院
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/10116 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30061 , G16H30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的X光片肺炎结果预测装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，所述计算机存储器中存有肺炎结果预测模型，其包括分类模型和检测模型；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：接收X光片，并对X光片进行预处理；将预处理后的X光片输入到分类模型中，输出有肺炎的预测概率；将预测概率值高于阀值的X光片输入到检测模型，输出肺炎预测结果，所述肺炎预测结果包括肺炎区域和与肺炎区域对应的肺炎结果预测概率。本发明提供的预测装置对肺炎结果预测的准确率和精度高，能够大量减轻放射科医生繁重的工作量。
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公开(公告)号：CN109636805B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201811377068.6
申请日：2018-11-19
Applicant: 浙江大学山东工业技术研究院
IPC: G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06K9/62 , A61B1/303 , A61B1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分类先验的宫颈图像病变区域分割装置和方法，其中装置包括：图像采集装置，用于采集经3％‑5％醋酸溶液处理后的宫颈图像；处理器，包括宫颈图像预处理模块和处理模块，所述处理模块包括由基于残差连接的U型网络、图像层面分类器以及像素层面分类器组成的分割网络模型，用于输出预测宫颈图像上的病变区域位置；存储器，用于存储处理器中分割网络模型的参数；显示装置，用于显示处理器输出的预测的病变区域位置。利用本发明，可以为医生提供高准确率的活检病灶位置候选区域，提高活检阳性的检出率。
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公开(公告)号：CN109658996A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811416427.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 浙江大学山东工业技术研究院
IPC: G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于边信息的体检数据补全方法，包括(1)构建和根据边信息补全体检-疾病矩阵、致病因子-疾病矩阵、致病因子-体检矩阵；(2)分别在任意两个矩阵之间建立编码解码网络D2F Net，D2C Net以及F2C Net；(3)联合训练D2F Net，D2C Net以及F2C Net，训练结束，致病因子-疾病矩阵和致病因子-体检矩阵已经被补全；(4)将待补全的体检-疾病矩阵输入到D2F Net，D2C Net中，利用补全的致病因子-疾病矩阵、致病因子-体检矩阵和F2C Net，经计算补全体检-疾病矩阵。还公开了一种基于边信息的体检数据补全装置，能够根据已有信息来补全体检数据和疾病结果。
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