公开(公告)号：CN116863141A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310902481.4

申请日：2023-07-21

Applicant: 烟台毓璜顶医院(青岛大学附属烟台毓璜顶医院)

Inventor： 毛宁 ,  周恒 ,  张海程 ,  华臻 ,  马恒 ,  陈玉倩 ,  林凡 ,  谢海柱 ,  高婧 ,  王琪

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种乳腺磁共振图像自动分割方法、系统、电子设备及介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：对历史3D磁共振图像中的病灶位置进行标注，并进行预处理得到历史2D磁共振图像；构建分割模型；所述分割模型包括UNet网络、注意力模块和边缘特征提取模块；所述UNet网络包括编码器和解码器；基于所述历史2D磁共振图像对所述分割模型进行训练；通过训练好的分割模型对实时获取的3D磁共振图像进行病灶分割。本发明能够在磁共振影像中准确定位病灶坐标并进行自动分割。

公开(公告)号：CN116993703A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202311006439.0

申请日：2023-08-11

Applicant: 烟台毓璜顶医院(青岛大学附属烟台毓璜顶医院)

Inventor： 毛宁 ,  陈玉倩 ,  张海程 ,  华臻 ,  周恒 ,  林凡 ,  郑甜甜 ,  谢海柱 ,  马恒 ,  王琪

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的乳腺CEM图像病灶识别系统及设备，涉及医学影像处理领域。通过获取原始CEM图像的低能图和减影图并进行预处理，标注出图像乳腺区域中的病灶，分别用两个ResNet50网络提取低能图和减影图的初步提取特征；进行双模态辅助特征融合并得到多尺度金字塔特征层；每一个金字塔特征层后都连接一个带有注意力机制的检测头对乳腺病灶进行最终的定位和分类。本发明基于深度学习方法，实现了基于多模态的CEM图像对乳腺病灶的快速检测定位和分类，提升了乳腺病灶识别效率和精度。