公开(公告)号：CN116862892A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310917002.6

申请日：2023-07-25

Applicant: 衢州市人民医院(衢州中心医院) ,  电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 童毓华 ,  袁国慧 ,  黄崇君 ,  王卓然 ,  熊智铭

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H30/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明介绍了一种用于眼底OCT图像的血管直径自动测量方法。视网膜血管直径测量是一项重要的临床检查方法，可用于眼科疾病和心血管疾病的诊断与监测。传统半峰全宽测量法对操作人员医学水平要求较高且适用性有限，而本方法通过两阶段模型实现了高效且准确的测量。第一阶段利用U‑Net网络获取血管的大致区域，第二阶段采用边缘注意力网络(EAT)对血管区域进行精确分割。其中特征融合模块使用不同的融合方式以满足测量速度和精度的要求。该方法具有高效性和精确性，并减少人为误差的影响。经过大量数据训练的神经网络模型能够准确识别和测量不同形态和直径范围的视网膜血管，适用于多种眼科和心血管疾病的诊断与监测需求。

公开(公告)号：CN116862891A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310914112.7

申请日：2023-07-25

Applicant: 衢州市人民医院(衢州中心医院) ,  电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 童毓华 ,  袁国慧 ,  胡静 ,  王卓然 ,  黄崇君

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H30/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明涉及人工智能、计算机视觉领域，涉及一种编码器‑解码器结构的双分支OCT血管超精细语义分割方法。主旨在于采用深度学习方法实现对OCT图像像素级别的分类，从而获得OCT图像中的血管外部区域，血管内部区域，主要方案包括由人工标定血管轮廓信息，包括血管内外直径，建立眼部OCT血管数据库，对于患者的OCT血管图像进行数据预处理；使用基于改进的Transformer模型完成眼部OCT血管的超精细语义分割任务；构建解码器双分支模型，从塔形模型的输出中分别提取眼部OCT血管的全局信息和血管壁边缘信息；通过特征融合模块对上面全局特征和边缘特征进行融合，最后生成最终边缘概率图，筛选后得到血管边缘。

公开(公告)号：CN119851332A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411900748.7

申请日：2024-12-23

Applicant: 衢州市人民医院(衢州中心医院)

Inventor： 姜利刚 ,  童毓华 ,  陆炜 ,  张美珍 ,  童婧婧 ,  江欣 ,  章歆悦

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及医学影像处理领域，公开了一种基于深度学习的VF值多模态预测方法及系统，所述方法包括数据准备；构建基于Vision Transformer模型的基础眼科模型；用第一数据集对基础眼科模型进行第一阶段预训练，得到第一预训练眼科模型；用第二数据集对第一预训练眼科模型进行第二阶段预训练，得到第二预训练眼科模型，作为图像编码器；构建统一多模态框架，包括图像编码器、文本编码器、多模态统一融合模块和预测模块，多模态统一融合模块将图像编码器输出的图像令牌和文本编码器输出的文本令牌融合，得到融合令牌；采用融合令牌对预测模块训练，得到训练完成的统一多模态框架；将待预测数据导入该框架，输出预测VF值。本发明能够显著提高视野值预测效率和准确性。