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公开(公告)号：CN119941648A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411974152.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医学影像分析，具体涉及一种基于先验位置信息的医学影像分析方法，根据不同部位的重要性程度，初始化分管不同区域的可学习Queries；输入3D医学影像，根据先验位置信息在相应区域提取3D视觉特征，并在所有3D视觉特征中提取特定区域的局部特征；对各区域的可学习Queries与各区域的局部特征进行特征交互学习，得到各区域的视觉交互特征；利用分类头基于目标区域的视觉交互特征进行分类，并对分类结果进行文本化处理，得到目标区域的分类结果文本化描述；根据目标区域的视觉交互特征、分类结果文本化描述和用户指令文本得到目标区域的文本报告；本发明提供的技术方案能够有效克服难以准确生成目标区域文本报告的缺陷。
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公开(公告)号：CN119850474A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411820220.9
申请日：2024-12-11
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06T7/42
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种图像填充方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：对文本提示词进行编码，得到文本编码向量，并对掩码后的背景图像进行编码，得到图像编码向量；将图像编码向量、位置掩码以及随机噪声进行拼接，得到融合噪声向量；对融合噪声向量进行逐步去噪，并在去噪过程中加入文本编码向量和纹理引导向量作为引导条件，生成填充图像，纹理引导向量是基于对前景图像的纹理特征和背景图像的纹理特征进行拼接、平滑过渡以及编码处理后得到的。本发明通过逐步去噪的过程，并结合文本编码向量和纹理引导向量作为双重引导条件，可以生成细节丰富、纹理自然且与背景图像高度融合的填充图像。
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公开(公告)号：CN119379780A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411222345.1
申请日：2024-09-02
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种球体高度估计方法及装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取目标图像；其中，目标图像包括参考物和球体；确定参考物在目标图像中的参考位置以及球体在目标图像中的球体位置；基于参考位置和球体位置，确定目标参考点；其中，目标参考点与参考位置处于同一高度、且目标参考点与球体位置处于同一深度平面；基于参考物的实际高度、球体位置和目标参考点，计算球体的实际高度。通过上述方式，本申请能够得到球体高度，并提高球体高度的准确度。
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公开(公告)号：CN117474949A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311381202.0
申请日：2023-10-23
Applicant: 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种运动计数方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法获取运动目标的运动图像序列，运动图像序列中包括至少两帧包含所述运动目标的图像；对运动图像序列所包含的各帧图像，进行空间维度和时间维度的图像特征交互处理，得到运动图像序列的各帧图像的交互图像特征；基于运动图像序列的各帧图像的交互图像特征，对各帧图像进行特定动作分类处理，并根据分类结果确定运动目标执行特定动作的次数。采用本申请的技术方案，能够实现多帧图像在时间维度和空间维度上的深度交互，在进行图像分类时，结合了前后帧图像的信息，从而能够提高对运动图像进行运动动作分类的准确度，进而提高运动数量的检测准确度。
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公开(公告)号：CN119920443A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411979903.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医学影像分析，具体涉及基于多模态大模型的医学影像分析系统，多模态特征提取器，提取当前病例中医学影像的视觉特征信息，以及当前病例中病人信息的文本特征信息，融合视觉特征信息和文本特征信息得到当前病例的多模态特征；多模态RAG模块，根据当前病例的多模态特征从专科临床数据库、典型病例知识库中分别检索与当前病例相关的专科临床知识、典型病例数据，并作为检索增强信息发送给医学影像多模态大模型；医学影像多模态大模型，根据当前病例的多模态特征、检索增强信息，以及反馈与修正建议，提供医学影像分析结果及其相关服务；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以对医学影像进行准确、高效分析的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919762A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411974159.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06V10/778 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于人工反馈的交互式医疗影像标注与模型优化方法，属于医疗影像分析技术领域，该基于人工反馈的交互式医疗影像标注与模型优化方法，结合人工反馈和深度学习模型的优势，通过医学专业人员人工审核校正后的疾病标签和热图定位标签作为训练监督信号，反向传播优化模型参数，从而提升模型对疾病诊断和定位的能力，相较现有技术，通过改进深层次认知和复杂模型学习策略，使模型能够更好地捕获和理解疾病区域的详细信息，从而提高了对医疗影像的分类与定位能力。
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公开(公告)号：CN119831939A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411838622.1
申请日：2024-12-13
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G16H15/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及医学影像智能分析，具体涉及一种医学影像智能分析模型及训练方法，视觉特征编码器，对输入的医学影像进行医学影像特征提取，并将医学影像特征输入至记忆激活选择器；记忆激活选择器，根据医学影像特征提取视觉诊断特征，通过计算视觉诊断特征与疾病诊断记忆库存储的疾病诊断知识之间的相似性获取对应激活的记忆索引，对记忆索引进行去重，根据去重后的记忆索引获取对应激活的记忆特征组合，并将记忆特征组合作为指令前缀，与用户指令一同输入至大语言模型解码器；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以对医学影像进行精准分析，以及不便对医学影像智能分析模型进行便捷的拓展性学习的缺陷。
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公开(公告)号：CN117671180A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311687295.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06T17/05 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种地图美化方法、存储介质以及电子设备，地图美化方法包括：获取目标区域的目标地图，并对目标地图进行编码，得到第一特征；利用目标区域的先验信息，对第一特征进行优化处理，得到第二特征；利用预先训练好的生成模型，根据第二特征生成第三特征；对第三特征进行解码，得到美化后的目标地图。由此，通过先验信息对编码后的目标地图进行优化，再通过训练好的生成模型根据优化后的特征进行特征生成，可提高地图美化的效果以及适用性、稳定性。
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公开(公告)号：CN119940464A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411974153.6
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及模型训练，具体涉及基于跨序列局部对比的医学影像视觉编码器的训练方法，从一个序列的3D医学影像数据中随机裁剪出多个第一全局视图、第一局部视图，将第一全局视图分别输入至学生模型、教师模型中，将第一局部视图输入至学生模型中；从另一个序列的3D医学影像数据中随机裁剪出多个第二全局视图、第二局部视图，将第二全局视图和第二局部视图输入至教师模型中；根据学生模型的输出结果，筛选与第一全局视图最匹配的第一局部视图，并将该第一局部视图作为锚点局部视图；基于锚点局部视图构建用于对比学习的正负样本对；本发明提供的技术方案能够有效克服视觉编码器对高冗余3D医学影像数据中微小局部特征的表征能力较弱的缺陷。
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公开(公告)号：CN119831938A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411838232.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司 , 科大讯飞华南人工智能研究院(广州)有限公司 , 讯飞医疗科技股份有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医学影像智能分析，具体设计了一种由影像诊断分析模块、多期对比预警模块、多期影像空间对齐模块、多期影像关联诊断模块、多期对比分析模块、多期对比典型病案知识库和影像临床决策知识库组成的医学影像多期分析系统，其具备多期对比提醒、可解释性的多期对比报告输出、基于多期对比的初步报告更新和基于多期对比的临床决策支持等能力，具备高可解释性、可交互性、可拓展性等优点，能够实现精准的多期对比分析及建议，实现高阶智能辅诊；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以对多期影像进行可解释性、可交互性、可拓展性的多期对比分析的缺陷。
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