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公开(公告)号：CN110110750B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910252719.7
申请日：2019-03-29
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
发明人： 朱喻
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供一种原始图片的分类方法及装置，所述方法包括：输入原始图片至初筛网络模型；输入a11至细筛网络模型；输入b11和a12至区域目标识别网络模型；所述b11为所述细筛网络模型输出的包含有点状特征目标图片的输出结果；所述a12为部分第一目标图片和另一部分第二目标图片中的点状特征图片；输入b12和所述另一部分第二目标图片中的面状特征图片至面状目标识别网络模型；所述b12为所述细筛网络模型输出的包含有面状特征目标图片的输出结果；分别对c1和输入到区域目标识别网络模型中的图片、d1和输入到面状目标识别网络模型中的图片进行基于规则的判别，以获取所述原始图片的分类结果。
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公开(公告)号：CN110110747A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910251164.4
申请日：2019-03-29
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供一种确定分类标签的方法及装置，所述方法包括：获取用于训练预设模型的样本图片；所述预设模型为根据异常特征的区域面积的数值大小，将所述异常特征区分为点状异常特征和面状异常特征的网络模型；所述异常特征包括凸起特征和/或指定颜色特征；对所有样本图片进行分类；其中，分类类型包括基于所述异常特征的第一分类类型、以及基于所述异常特征所在图片背景的第二分类类型。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的确定分类标签的方法及装置，通过对用于训练预设模型的所有样本图片进行分类，且分类类型包括第一分类类型和第二分类类型，能够提高样本图片的分类标签选择的合理性和准确度。
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公开(公告)号：CN110084280A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910252729.0
申请日：2019-03-29
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
发明人： 朱喻
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供一种确定分类标签的方法及装置，所述方法包括：获取用于训练预设模型的样本图片；所述预设模型用于识别原始图片；对所有样本图片进行分类；其中，分类类型包括二类域外分类标签；所述二类域外分类标签是基于无医学判断价值的原始图片、附着有覆盖物的原始图片、包含有消化残渣物的原始图片确定的。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的确定分类标签的方法及装置，通过对用于训练预设模型的所有样本图片进行分类，且分类类型包括二类域外分类标签，能够提高样本图片的分类标签选择的合理性和准确度。
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公开(公告)号：CN110084278A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910251219.1
申请日：2019-03-29
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
发明人： 朱喻
摘要： 本发明实施例提供一种训练集的拆分方法及装置，所述方法包括：获取用于训练预设模型的训练集；所述训练集包括基于局部结构特征的第一目标图片训练集；所述第一目标图片训练集是基于局部带有形状变化和/或色调变化的第一目标图片来确定的训练集；所述第一目标图片为拍摄物外表面不包含异常特征的图片；所述异常特征包括凸起特征和/或指定颜色特征；识别所述第一目标图片训练集中的图片特征，若判断获知所述图片特征所属的类别为第一类别，则选取对应的三级对照集对与所述第一类别对应的图片进行对照；根据对照结果拆分所述第一目标图片训练集。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的训练集的拆分方法及装置，能够提高训练集拆分的合理性。
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公开(公告)号：CN118410192B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410816332.0
申请日：2024-06-24
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
IPC分类号： G06F16/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/55
摘要： 本申请涉及一种内镜图像去重方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及医学图像处理技术领域，能够提升内镜图像去重有效率。所述方法包括：获取胶囊内镜采集到的多个冗余内镜图像；将所述冗余内镜图像输入到训练好的差异度识别模型，由所述差异度识别模型确定输入的所述冗余内镜图像之间的差异度；根据所述差异度对所述冗余内镜图像进行分组，得到内镜图像集合，并从每个所述内镜图像集合中筛选出满足图像质量条件的图像作为保留图像；根据各个所述内镜图像集合对应的保留图像，得到内镜图像去重结果。
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公开(公告)号：CN118505683A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410949037.2
申请日：2024-07-16
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/0895
摘要： 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种病灶检测模型的训练方法及病灶检测方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：通过第一病灶检测模型的编码器，得到病灶训练图像的特征向量并输入第一病灶检测模型的解码器，得到各个解码器层的输出结果；根据输出结果以及预测前馈网络，得到各个解码器层的若干个检测结果；解码器层属于第三层或大于第三层时，输入数据为：解码器层的前两个解码器层的若干个检测结果中目标检测结果与解码器层的前一个解码器层的输出结果之间的拼接结果；根据各个解码器层的若干个检测结果与标签数据之间的差异，调整第一病灶检测模型的参数，得到第二病灶检测模型。采用本方法提高了第二病灶检测模型的病灶预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117877071B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410264188.4
申请日：2024-03-08
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
IPC分类号： G06V40/10 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种体位动作识别方法及系统，包括：获取包含人体姿势的待识别图像并输入训练好的体位动作识别模型中，得到待识别图像中人体姿势的第一体位动作数据，其中，体位动作识别模型的骨干网络包括多个阶段依次连接的、卷积核尺寸递增的卷积网络，头部网络基于骨干网络输出的显式特征编码和隐式特征编码识别体位动作，体位动作识别模型既可以从图像中捕获胶囊内窥镜检查时人体处于卧姿时的全局语义特征，又可以提取细粒度的边缘和方向等特征，且通过隐式特征编码排除胶囊内窥镜检查环境中人体被被单遮挡、畸变等复杂环境的干扰，提高了体位动作识别模型对胶囊内窥镜场景下人体卧姿的体位动作识别的准确度。
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公开(公告)号：CN117617874A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410102776.8
申请日：2024-01-25
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
摘要： 本申请提供一种基于压力检测的胶囊内镜排出检测方法、装置和设备。所述方法包括：根据胶囊内镜在排便过程中感测到的多个时刻的压力值绘制出压力变化曲线，判断此压力变化曲线的变化趋势是否符合先上升再下降后稳定，并根据判断结果确定胶囊内镜是否排出。采用本方法能够避免辐射，提高安全性，不用再增加检测设备，降低检测成本。
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公开(公告)号：CN117523319A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311851894.0
申请日：2023-12-29
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的图像评估方法，包括获取第一训练样本集；基于所述第一训练样本集预训练一个带有编码器和解码器的图像生成模型；基于预训练后的所述图像生成模型的所述编码器与预设的检测头组合构建得到图像分类模型；获取与所述第一训练样本集特征相似的第二训练样本集，并利用所述第二训练样本集对所述图像分类模型进行训练、测试和验证，以确定最终的所述图像分类模型；使用所述最终的所述图像分类模型对输入的图像进行检测和评估，得到对所述图像的评估结果。本发明的图像评估方法能够有效提高评估准确度并节约人力成本。
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公开(公告)号：CN114189689B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202111415047.0
申请日：2021-11-25
申请人： 广州思德医疗科技有限公司
IPC分类号： H04N19/42 , H04N19/117 , H04N19/186 , H04N19/70 , G06T9/00
摘要： 本发明提供一种图像压缩处理方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取待处理Bayer图像；其中，所述待处理Bayer图像采用GRBG*颜色排列；将所述待处理Bayer图像中的GRBG*颜色排列转换为YUVY*颜色排列；将所述YUVY*颜色排列的数据进行格式转换，得到目标色彩阵列数据；对所述目标色彩阵列数据进行滤波；将滤波后的目标色彩阵列数据进行压缩处理。本发明提供的图像压缩处理方法、装置、电子设备和存储介质，能够保证压缩处理前后图像的分辨率不变，同时消除了RGB颜色空间的相关性，降低了像素之间的高频分量，提高了图像质量。(56)对比文件Yan Yaqiong et al.JPEG2000compression anddecompression system basedon Bayer image《.2013 IEEE 11thInternational Conference on ElectronicMeasurement & Instruments》.2014,全文.
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