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公开(公告)号：CN115984229B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310035721.5
申请日：2023-01-10
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本公开实施例提供了一种模型训练方法、乳腺测量方法、装置、电子设备及介质。该模型训练方法包括获得电子计算机断层扫描图像及其标注信息，标注信息包括乳腺分割标注结果和乳腺密度标注结果；对电子计算机断层扫描图像进行预处理，得到待处理图像；通过乳腺测量模型处理待处理图像，得到乳腺分割预测结果和乳腺密度预测结果，其中，乳腺测量模型包括骨干网络、乳腺分割子网络和密度预测子网络，乳腺分割子网络和密度预测子网络并联，分别与骨干网络连接；基于乳腺分割标注结果和乳腺分割预测结果确定分割损失；基于乳腺密度标注结果和乳腺密度预测结果确定分类损失；以及优化分割损失和分类损失，以更新乳腺测量模型的参数。
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公开(公告)号：CN114972376B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202210531996.3
申请日：2022-05-16
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种冠脉钙化斑块的分割方法及装置、冠脉钙化斑块的分割模型的训练方法及装置，其中所述分割方法包括：获取目标图像，所述目标图像为包括心脏区域的非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述心脏区域包括多个冠脉分支；将目标图像输入至目标模型，得到所述目标模型输出的各冠脉分支的钙化斑块的候选区域；所述各冠脉分支的钙化斑块的候选区域包括多个第一目标体素；基于预设的筛选规则，从所述多个第一目标体素筛选出第二目标体素；基于所述第二目标体素，从目标图像中分割出各冠脉分支的钙化斑块区域。实现了对CSCT图像中的各冠脉分支的钙化斑块区域的准确分割。
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公开(公告)号：CN115526887B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211332772.6
申请日：2022-10-28
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/50 , G06T9/00 , G06V10/764 , G06T11/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了一种血管管径的预测方法、装置、电子设备及存储介质，获取初始预测模型，基于样本血管的造影CTA图像，通过初始预测模型获取对应的增强特征图，增强特征图为对样本血管在长度维度的特征进行增强得到的；通过初始预测模型对增强特征图进行预测，得到样本血管的血管管径向量，血管管径向量包括多个血管管径值；根据血管管径向量和标注的管径向量确定初始预测模型的损失，根据损失对初始预测模型进行优化，直至初始预测模型收敛，得到血管管径预测模型；基于待测血管的CTA图像，通过血管管径预测模型获取对应的增强特征图，并对待测血管对应的增强特征图进行预测得到血管管径向量；根据待测血管的血管管径向量确定待测血管的管径尺寸。
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公开(公告)号：CN116309449A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310265064.3
申请日：2023-03-14
申请人： 北京医准智能科技有限公司
摘要： 本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，通过获取患者当次检查的第一影像以及数据库的第二影像；分别通过位移场模型和多模态特征提取网络，确定第一影像对应的第一组标准化坐标和所有异常组织对应的第一特征组，以及获取第二影像对应的第二组标准化坐标和所有异常组织对应的第二特征组；通过第一组标准化坐标、第二组标准化坐标以及第一特征组和第二特征组，将第一影像内的所有异常组织和第二影像内的所有异常组织进行两两组合计算配对关系，得到多组与第一影像内的各个异常组织相对应的潜在匹配关系；并通过二分图匹配法，确定第一影像的随访匹配图，实现了跨模态影像的病灶随访配准，且配准精准度高。
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公开(公告)号：CN115409990B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211188150.0
申请日：2022-09-28
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了一种医学图像分割方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：将待分割医学图像输入预先训练的目标图像分割模型，第一残差特征提取层提取第一残差特征，第二残差特征提取层对第一残差特征提取第二残差特征，语义特征提取层对第一残差特征提取语义特征，特征融合层对第二残差特征和语义特征进行融合得到融合特征，结果输出层基于融合特征提取待分割医学图像中目标器官的器官区域图像，以及确定目标器官的器官类别，并输出器官区域图像和器官类别。采用该方法，使得医学检测仪器可以利用器官区域图像在更精确的区域检测的同时，也可以在器官对应的检测模式下进行检测，提高了检测结果准确率，从而达到了更好的辅助检查效果。
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公开(公告)号：CN115578564B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211308889.0
申请日：2022-10-25
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本公开提供了一种实例分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质，包括：将训练集中的样本图像输入至实例分割模型包括的语义分割子模型中，获取样本图像对应的预测感兴趣区域；基于样本图像对应的预测感兴趣区域，从样本图像中获取对应的语义样本图像；将语义样本图像输入至实例分割模型包括的特征提取子模型中；获取样本图像对应的预测语义分割特征和预测聚类特征；基于预测语义分割特征、标注语义分割特征和预测聚类特征，调整特征提取子模型的参数；其中，所述语义分割特征和所述聚类特征用于确定所述样本图像的至少一个聚类特征，并基于所述至少一个聚类特征，确定所述样本图像的实例分割结果。
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公开(公告)号：CN114820652B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210363792.3
申请日：2022-04-07
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/12 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098
摘要： 本申请公开了一种乳腺X线图像局部质量异常区域的分割方法、装置及介质，所述方法包括：对所述待分割图像进行标准化处理，获得标准化图像；通过挤压激励残差网络对所述标准化图像进行特征提取，获得第一特征信息；通过空间金字塔池化对所述第一特征信息进行特征提取，获得第二特征信息；对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，获得第一分割结果；利用边缘细化网络对所述第一分割结果进行优化，获得与所述待分割图像对应的目标分割结果，应用本申请实施例提供的方法，更好地结合了图像中全局特征与局部特征，提升了模型的对多种不同乳腺X线图像质量局部异常分割的准确性。
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公开(公告)号：CN116137180A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310152737.4
申请日：2023-02-22
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G16H30/20 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本申请提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取心脏对应的图像；基于所述心脏对应的图像，确定第一心脏模型和二尖瓣瓣膜模型；基于所述第一心脏模型和所述二尖瓣瓣膜模型，确定心脏的数据。通过本申请，能够提高数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN115187819B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211014238.0
申请日：2022-08-23
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T9/00
摘要： 本公开提供了一种图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：确认第一样本图像和第一样本图像对应的第一掩码图像；基于所述第一掩码图像训练图像分类模型包括的第一编码器，确认训练完成的第一编码器为第二编码器；将第二样本图像输入至分类分支中，将第二样本图像对应的第二掩码图像输入至对照分支中，对分类分支输出的第一特征图像和对照分支输出的第二特征图像进行特征融合，获得第一融合特征；将第一融合特征输入至分类分支包括的全连接层分类器中，确认全连接层分类器的输出为第二样本图像对应的肺部预测分类结果；基于第二样本图像的肺部标注分类结果和第二样本图像的肺部预测分类结果调整分类分支的参数。
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公开(公告)号：CN115482358B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211248280.9
申请日：2022-10-12
申请人： 北京医准智能科技有限公司
摘要： 本公开提供了一种三角网格曲面的生成方法、装置、设备及存储介质，通过将待处理图像输入血管提取与分割模型，确定血管分割掩码，并根据所述血管分割掩码提取血管中心线；通过优化所述血管中心线，确定目标血管中心线点集，并通过所述目标血管中心线点集，生成初始三角网格曲面，其中，所述初始三角网格曲面包括各个顶点的初始坐标；通过获取所述初始三角网格曲面内各个顶点的顶点特征，来校正所述初始三角网格曲面内对应顶点的初始坐标，以确定目标三角网格曲面，能够提高三角网格曲面内几何拓扑的质量，从而提高三角网格曲面生成的精准度。
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