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公开(公告)号：CN118628805A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410718497.4
申请日：2024-06-04
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06T7/00
摘要： 本公开涉及一种图像处理方法、装置、介质、电子设备及程序产品，方法包括：获取目标医学图像；调用预训练的大模型，提取目标医学图像的深度学习特征，其中，大模型是通过无标注的第一样本医学图像进行训练得到的；获取目标医学图像的影像组学特征；将深度学习特征和影像组学特征进行融合，得到融合特征；根据融合特征，得到目标医学图像的类别预测结果，避免了深度学习模型中需使用标注的医学图像数据量不足时，导致的该深度学习模型在训练中无法收敛、过拟合和陷入局部极值等问题，且基于大模型提取到的特征和基于影像组学提取的特征进行结合，得到了更泛化、全面的融合特征，从而提升了类别预测结果的准确率。
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公开(公告)号：CN118587393A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410744637.5
申请日：2024-06-07
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本申请公开了一种虚拟内窥镜的实时漫游方法、系统及相关产品。应用于虚拟内窥镜系统中的浏览器端和服务器端，响应于针对于目标器官对应的目标医学图像集的接收操作，浏览器端显示目标器官对应的三维器官模型；响应于用户针对于虚拟内窥镜在三维器官模型中的调整操作，浏览器端确定虚拟内窥镜在三维器官模型的管腔中的运动参数，并将运动参数发送至服务器端中；服务器端对运动参数进行计算处理，获得虚拟内窥镜对应的运动路径，并将运动路径发送至浏览器端中；浏览器端根据运动路径，确定虚拟内窥镜在三维器官模型的管腔中的目标位置，以实现虚拟内窥镜的实时漫游。如此，在浏览器端和服务器端的作用下实现了虚拟内窥镜在管腔内的实时漫游。
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公开(公告)号：CN114820462B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210352696.9
申请日：2022-03-30
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本申请提供了一种破口位置检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及医学影像处理领域，该方法包括：获取主动脉区域的三维CTA图像，该三维CTA图像包括M层二维图像；针对M层二维图像中的每层二维图像，确定二维图像的内膜片区域；确定内膜片区域中像素点的灰度值小于第一阈值的低密度区域；针对每层二维图像，基于内膜片区域的第一骨架线和低密度区域的第二骨架线，确定M层二维图像的内膜片区域的破口位置；基于M层二维图像的内膜片区域的破口位置，确定目标破口位置。该方法能够快速准确地获取主动脉夹层上内膜片区域的的破口位置，相比于手动分割主动脉夹层内膜片和人工标注破口位置的方法，提高了破口位置的检测效率，节约了诊断时间。
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公开(公告)号：CN118349782A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410302436.X
申请日：2024-03-15
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , A61B5/346 , A61B5/353 , A61B5/355 , A61B5/358 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/25
摘要： 本申请提供了一种心电信号分割方法、装置、电子设备及存储介质，涉及心电信号处理技术领域，包括：获取无噪声的初始心电信号以及待分割心电信号；确定在初始心电信号上添加高斯噪声后的第一心电信号，以及在初始心电信号上添加预设噪声后的第二心电信号；将第一心电信号作为初始分割模型的输入信号，以及将第二心电信号作为初始分割模型的条件信号，基于扩散算法对初始分割模型进行去噪和去噪后波段分割的前向扩散训练，得到训练完成的波段分割模型；基于波段分割模型对待分割心电信号进行分割处理，得到待分割心电信号对应去噪后的波段分割结果。本申请可去除心电信号中包含的噪声，进而实现对心电信号的精准分割。
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公开(公告)号：CN118319316A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410256902.5
申请日：2024-03-06
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/352 , A61B5/361 , A61B5/00 , G06F18/2113 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F123/02
摘要： 本申请提供了一种心电信号处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及生物电信号处理技术领域，包括：获取目标对象的心电信号数据，并对心电信号数据进行预处理，得到心电信号波形信息，预处理至少包括心电信号质控筛查、数据滤波和心电RR间期分割处理，心电信号波形信息至少包括多个R峰位置和多个RR间期；基于心电信号波形信息，在心电信号数据中确定关键数据段；在关键数据段中提取预设关键导联对应的关键导联特征；将关键导联特征输入预训练完成的房颤检测模型，得到目标对象对应心房颤动的检测结果。本申请可通过对心电信号的数据处理，实现心房颤动的精准检测。
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公开(公告)号：CN111984812B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010777228.7
申请日：2020-08-05
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/55 , G06F16/583 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82
摘要： 本申请实施例公开了一种特征提取模型生成方法、图像检索方法、装置及设备，该特征提取模型生成方法包括：在获取到训练图像之后，先将该训练图像输入图像分类模型，获取图像分类模型中的特征提取层输出的训练图像的图像特征、以及图像分类模型中的类别预测层输出的训练图像的预测类别，并对训练图像的图像特征进行聚类得到训练图像的当前聚类类别；再根据训练图像的预测类别和训练图像的当前聚类类别，更新图像分类模型的模型参数，并返回执行上述将训练图像输入图像分类模型以及后续步骤，直至达到停止条件，根据图像分类模型中的特征提取层生成特征提取模型，如此使得该特征提取模型能够从图像中提取出用于准确地表征图像携带的信息的图像特征。
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公开(公告)号：CN112365433B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202011192724.2
申请日：2020-10-30
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本公开涉及一种CT图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取待处理的CT图像；根据预设的多种目标窗信息分别对所述CT图像进行加窗处理，获得所述CT图像对应的多个加窗图层，其中，目标窗信息包括目标窗宽信息和目标窗位信息，每一加窗图层为所述CT图像通过一种目标窗信息进行加窗处理所得的图像；将所述CT图像对应的多个加窗图层输入图像处理模型，获得所述CT图像的处理结果。由此可以通过对CT图像进行分层，从而可以使得CT图像的每一图层分别为通过一种目标窗信息进行加窗处理的图像，以获得该CT图像更加全面的特征，有效避免对CT图像加窗处理过程中的特征缺失，提高CT图像处理结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117045258A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311259129.X
申请日：2023-09-26
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本发明提供了一种心电信号识别模型的训练方法、心电信号识别方法及装置，涉及医疗技术领域。心电信号识别模型的训练方法包括：获取多导联心电信号，多导联心电信号配置有特征波标签组，特征波标签组包含多导联心电信号中每个导联心电信号的特征波标签；将多导联心电信号和特征波标签组输入初始心电信号识别模型，利用初始心电信号识别模型中并行组合的多个一维神经网络，对多导联心电信号进行特征波识别的并行迭代训练，得到目标心电信号识别模型。本发明可提高心电信号识别效率和相关产品上线部署的可用性，并且能够实现导联容错功能，提升心电信号识别模型的鲁棒性，以及对心电智能诊断分析的准确性。
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公开(公告)号：CN116956344A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310796683.5
申请日：2023-06-30
申请人： 东软集团股份有限公司 , 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本申请提供了一种医疗数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取用户的医疗数据以及对应的访问权限属性；对医疗数据进行加密处理，并将医疗数据存储于区块链；接收到医疗数据的访问请求，获取访问请求对应的访问者的信息属性集合；将信息属性集合中的每个信息属性进行验证，获得验证结果；以及将验证结果与访问权限属性进行对比，响应于信息属性集合满足访问权限属性，区块链将医疗数据进行解密处理，并发送至访问者。可以在满足用户个性化需求以及医疗数据隐私需求的同时，实现医疗数据安全有效的共享。
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公开(公告)号：CN116932774A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310829041.0
申请日：2023-07-06
申请人： 东软集团股份有限公司 , 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/295 , G06F18/25 , G16H70/00
摘要： 本申请实施例提供了一种知识图谱的构建方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据每一结构化数据源中的元素溯源表示信息，构建对应的第一知识图谱；根据每一非结构化数据源中的已识别实体和数据源标识，构建对应的第二知识图谱；对所述第一知识图谱和所述第二知识图谱进行融合，得到对应的目标知识图谱。本申请实施例可以在支持目标知识图谱内的知识可溯源的基础上，实现目标知识图谱的全面构建，使得目标知识图谱能够全面表征各个知识实体间的关联关系，提升目标知识图谱的可靠性和完整性。
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