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公开(公告)号：CN116071375B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310228119.3
申请日：2023-03-10
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G06T7/10 , G06N3/0895 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种图像分割方法和装置、存储介质及电子设备，涉及图像处理领域，该方法包括：获取待处理的目标医学影像；通过目标分割网络模型对目标医学影像进行预测，得到目标医学影像的目标分割结果，其中，目标分割网络模型包括第一分割网络模型和第二分割网络模型，第一分割网络模型和第二分割网络模型采用半监督的方式训练得到。通过本申请，解决了相关技术中采用全监督的方式对分割网络模型进行训练，在有标注数据量较少时，导致分割网络模型的分割图像的准确度比较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116071375A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310228119.3
申请日：2023-03-10
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G06T7/10 , G06N3/0895 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种图像分割方法和装置、存储介质及电子设备，涉及图像处理领域，该方法包括：获取待处理的目标医学影像；通过目标分割网络模型对目标医学影像进行预测，得到目标医学影像的目标分割结果，其中，目标分割网络模型包括第一分割网络模型和第二分割网络模型，第一分割网络模型和第二分割网络模型采用半监督的方式训练得到。通过本申请，解决了相关技术中采用全监督的方式对分割网络模型进行训练，在有标注数据量较少时，导致分割网络模型的分割图像的准确度比较低的问题。
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公开(公告)号：CN115995289A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310267958.6
申请日：2023-03-20
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络模型对医学图像的勾画方法和装置。该方法包括：获取待勾画的目标医学图像；将所述待勾画的目标医学图像输入到目标神经网络模型中，通过所述目标神经网络模型得到所述待勾画的目标医学图像对应的勾画结果，其中，所述目标神经网络模型由未进行图像勾画的训练样本医学图像对初始神经网络模型进行优化得到。通过本申请，解决了相关技术中通过带有临床医生手动标注得到的样本图像训练得到的神经网络模型泛化能力低，导致对医学图像勾画的准确度比较低的问题。
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公开(公告)号：CN115995289B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310267958.6
申请日：2023-03-20
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络模型对医学图像的勾画方法和装置。该方法包括：获取待勾画的目标医学图像；将所述待勾画的目标医学图像输入到目标神经网络模型中，通过所述目标神经网络模型得到所述待勾画的目标医学图像对应的勾画结果，其中，所述目标神经网络模型由未进行图像勾画的训练样本医学图像对初始神经网络模型进行优化得到。通过本申请，解决了相关技术中通过带有临床医生手动标注得到的样本图像训练得到的神经网络模型泛化能力低，导致对医学图像勾画的准确度比较低的问题。
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公开(公告)号：CN116013475B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310297602.7
申请日：2023-03-24
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G16H30/40 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待勾画的医学图像；将待勾画的医学图像输入到目标神经网络模型中，通过目标神经网络模型输出预测的目标层的第一模态的医学图像的勾画结果，其中，目标神经网络模型由训练样本集训练得到，训练样本集至少包括：第一模态样本图像和第一模态样本图像对应的勾画结果、第二模态样本图像以及第三模态样本图像。通过本申请，解决了相关技术中网络模型对多模态医学图像的勾画精度比较低的问题。
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公开(公告)号：CN116013475A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310297602.7
申请日：2023-03-24
Applicant: 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
IPC: G16H30/40 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种多模态医学图像的勾画方法和装置、存储介质及电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待勾画的医学图像；将待勾画的医学图像输入到目标神经网络模型中，通过目标神经网络模型输出预测的目标层的第一模态的医学图像的勾画结果，其中，目标神经网络模型由训练样本集训练得到，训练样本集至少包括：第一模态样本图像和第一模态样本图像对应的勾画结果、第二模态样本图像以及第三模态样本图像。通过本申请，解决了相关技术中网络模型对多模态医学图像的勾画精度比较低的问题。
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