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公开(公告)号：CN113256592B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110628366.3
申请日：2021-06-07
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本申请公开了一种图像特征提取模型的训练方法、系统及装置，其中，一种图像特征提取模型的训练方法，包括：获取影像样本集，针对每一影像样本随机获取若干单帧图像；按照预定策略对每一所述单帧图像进行预处理，获得多个图像样本；将所述多个图像样本输入至特征提取网络架构中，所述特征提取网络架构由若干特征提取模型组建，通过所述特征提取模型获得每一所述图像样本的特征图；构建损失模型，基于所述多个图像样本的特征图构建训练样本，通过自监督方式对损失模型进行训练，获得所述训练样本的损失函数；利用所述损失函数更新所述特征提取模型的参数，以完成所述特征提取模型的训练。
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公开(公告)号：CN113180737A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110490447.1
申请日：2021-05-06
申请人： 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于人工智能的卵圆孔闭合检测方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取检测对象在至少两种模态下的超声心动视频，超声心动视频包括至少一个切面；对超声心动视频进行预处理，提取超声心动视频中的每一视频帧；将每一视频帧输入训练好的卷积神经网络模型，确定检测对象的卵圆孔闭合状态检测结果，其中，该卷积神经网络模型包括第一检测模型和与第一检测模型相连的第二检测模型。该技术方案无需人工干预，由于使用了第一检测模型和第二检测模型，能够准确且更全面地识别超声心动视频中的心脏影像特征，有效减少医生的工作量，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN111508004A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010353367.7
申请日：2020-04-29
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 申请公开了基于深度学习的室壁运动异常超声处理方法、系统和设备。所述方法包括：识别超声心动图中的二维切面视频；自动勾画所述二维切面视频中的每一帧图像的心内膜轮廓，并确定每个节段的位置；追踪二维切面图像中的每一帧图像的心肌部位斑点的运动，计算得出各个节段心肌的应变曲线；根据所述各个节段心肌的应变曲线，构造各个节段正常状态下的应变模型；将待测超声样本输入至各个节段的应变模型，比较待测超声样本和所述应变模型的拟合程度。本申请的上述方法、系统和设备排除了人为主观因素的干扰，减少心脏超声判读的个体间差异和个体内差异，提高识别结果的准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN111429457A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010495453.1
申请日：2020-06-03
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本申请公开了图像局部区域亮度智能评价方法、装置、设备及介质，该方法通过获取灌注显像视频的图像帧序列；调用图像分割模型对图像帧序列所包含的每一帧图像帧提取目标区域轮廓，该图像分割模型用于动态地分割图像帧所包含的目标区域轮廓，目标区域轮廓包括多个子节段区域；基于子节段区域内所包含的像素亮度值进行灌注显像评分。根据本申请实施例的技术方案，可以有效地降低图像处理的数据量，提升图像局部亮度信息处理的效率。
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公开(公告)号：CN113487665B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110622528.2
申请日：2021-06-04
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本申请公开了一种管腔缺口的测量方法、装置、设备和介质，其中，一种管腔缺口的测量方法，包括：获取目标图像，对目标图像进行预处理，获得输入图像；根据管腔缺口的位置获取所述输入图像的关心区域；将所述关心区域输入至路径提取模型，获取路径热图，所述路径提取模型用于获取所述关心区域中各像素点的管腔边界；根据所述路径热图，确定穿越缺口路径的起点和终点；基于路径搜索方法，获取所述起点和终点之间的最优穿越缺口路径；根据所述最优穿越缺口路径，获得缺口的待测长度值。
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公开(公告)号：CN111493935B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010353559.8
申请日：2020-04-29
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本申请公开了基于人工智能的超声心动图自动预测识别方法及系统，所述方法包括：获取检测对象的超声心动图的至少一个切面的彩色多普勒视频；提取所述彩色多普勒视频中的每一视频帧，并将每一视频帧输入至训练好的卷积神经网络，以获得对应每一视频帧的N维特征向量；将所述每一视频帧的N维特征向量通过注意力模块生成对应每一视频帧的权重；利用所述权重计算每一视频帧的N维特征向量的加权和，以获得所述彩色多普勒视频的整体特征表示；基于所述整体特征表示，计算获得含有预识别图像特征的预测值。通过上述方法能够准确预测超声心动图中是否存在待识别的图像特征。
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公开(公告)号：CN111429457B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010495453.1
申请日：2020-06-03
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本申请公开了图像局部区域亮度智能评价方法、装置、设备及介质，该方法通过获取灌注显像视频的图像帧序列；调用图像分割模型对图像帧序列所包含的每一帧图像帧提取目标区域轮廓，该图像分割模型用于动态地分割图像帧所包含的目标区域轮廓，目标区域轮廓包括多个子节段区域；基于子节段区域内所包含的像素亮度值进行灌注显像评分。根据本申请实施例的技术方案，可以有效地降低图像处理的数据量，提升图像局部亮度信息处理的效率。
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公开(公告)号：CN111508077A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010353366.2
申请日：2020-04-29
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本申请公开了双三角模型智能评估心脏功能的方法、装置、设备及介质。该方法包括在单一的基础切面视频中，获取至少一个符合评估条件的心动周期所对应的N张超声图像帧，在N张超声图像帧的每一张中构建左心室和左心房双三角模型，该左心室和左心房双三角模型包括左心室三角模型和左心房三角模型，且左心室三角模型与左心房三角模型之间共享底边；基于左心室和左心房双三角模型对应的基础参数，计算得到由N张超声图像帧共同决定的至少一组动态评估参数，每组动态评估参数用于评估心脏的功能。本申请实施例通过双三角模型计算新的动态评估参数来评估心脏的功能，其可以提高图像采集心脏功能指标的效率。
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公开(公告)号：CN113180737B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110490447.1
申请日：2021-05-06
申请人： 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于人工智能的卵圆孔闭合检测方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取检测对象在至少两种模态下的超声心动视频，超声心动视频包括至少一个切面；对超声心动视频进行预处理，提取超声心动视频中的每一视频帧；将每一视频帧输入训练好的卷积神经网络模型，确定检测对象的卵圆孔闭合状态检测结果，其中，该卷积神经网络模型包括第一检测模型和与第一检测模型相连的第二检测模型。该技术方案无需人工干预，由于使用了第一检测模型和第二检测模型，能够准确且更全面地识别超声心动视频中的心脏影像特征，有效减少医生的工作量，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN113256592A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110628366.3
申请日：2021-06-07
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本申请公开了一种图像特征提取模型的训练方法、系统及装置，其中，一种图像特征提取模型的训练方法，包括：获取影像样本集，针对每一影像样本随机获取若干单帧图像；按照预定策略对每一所述单帧图像进行预处理，获得多个图像样本；将所述多个图像样本输入至特征提取孪生网络架构中，所述特征提取孪生网络架构由若干特征提取模型组建，通过所述特征提取模型获得每一所述图像样本的特征图；构建损失模型，基于所述多个图像样本的特征图构建训练样本，通过自监督方式对损失模型进行训练，获得所述训练样本的损失函数；利用所述损失函数更新所述特征提取模型的参数，以完成所述特征提取模型的训练。
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